SAR人造目標(biāo)識別方法研究.pdf

1、國內(nèi)圖書分類號：TN957.52學(xué)校代碼：10213國際圖書分類號：621.396密級：公開工學(xué)碩士學(xué)位論文SAR人造目標(biāo)識別方法研究碩士研究生：梁香美導(dǎo)師：鄒斌教授申請學(xué)位：工學(xué)碩士學(xué)科、專業(yè)：信息與通信工程所在單位：電子與信息技術(shù)研究院答辯日期：2009年1月授予學(xué)位單位：哈爾濱工業(yè)大學(xué)哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文I摘要合成孔徑雷達具有全天候、遠距離和穿透力強等優(yōu)點，能在惡劣的環(huán)境下以高分辨率提供詳細的地面測繪資料和圖像，在現(xiàn)代偵

2、察任務(wù)中起著至關(guān)重要的作用?；诤铣煽讖嚼走_的目標(biāo)識別技術(shù)在戰(zhàn)場感知方面非常重要，已成為國內(nèi)外研究的熱門課題。本文綜述了SAR目標(biāo)識別技術(shù)的研究現(xiàn)狀，深入研究了基于SAR圖像的目標(biāo)識別及其相關(guān)技術(shù)，主要工作包括以下幾個部分：首先研究了SAR圖像分割方法，通過仿真實驗比較了CFAR分割方法與基于區(qū)域的分割方法，當(dāng)原始圖像效果較差，特別是存在斷點時，區(qū)域生長方法產(chǎn)生較大的誤判，部分目標(biāo)區(qū)域不能得到較好的分割。而CFAR分割卻得到了良好的分割

3、效果。圖像分割為接下來的目標(biāo)方位估計以及目標(biāo)識別提供了良好的前提。其次在目標(biāo)分割的基礎(chǔ)上研究了目標(biāo)方位估計的方法，通過MSTAR數(shù)據(jù)進行仿真實驗比較了Radon變換法和2DCWT方法，發(fā)現(xiàn)Radon變換法較之2DCWT具有較好的估計精度。最后著重研究了目標(biāo)的輪廓特征、中心矩特征、PCA特征，利用這些特征采用支持向量機分別進行了目標(biāo)識別。由于僅用一種特征很難完全描述SAR圖像，因此采用多種特征來描述SAR圖像，利用多分類器融合的方法將這幾