基于ISAR圖像的艦船目標(biāo)識(shí)別研究.pdf

1、第二次世界大戰(zhàn)以來(lái)，雷達(dá)在現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)中扮演著越來(lái)越重要的角色。逆合成孔徑雷達(dá)（ISAR)由于其豐富的信息獲取能力，為雷達(dá)的自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別(ATR)技術(shù)提供了良好的應(yīng)用場(chǎng)景。岸基ISAR可以對(duì)艦船目標(biāo)進(jìn)行遠(yuǎn)距離二維成像，獲取目標(biāo)的形態(tài)結(jié)構(gòu)等特征，因此，基于ISAR圖像的艦船目標(biāo)識(shí)別技術(shù)具有著廣闊的發(fā)展前景和應(yīng)用價(jià)值。本課題基于ISAR實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)艦船目標(biāo)自動(dòng)識(shí)別技術(shù)進(jìn)行了研究。研究?jī)?nèi)容主要包含以下幾個(gè)方面：
　　首先，針對(duì)艦船目標(biāo)ISA

2、R圖像中典型的噪聲和結(jié)構(gòu)殘缺問(wèn)題，提出了包含圖像分割去噪和形態(tài)學(xué)方法等的完整的圖像預(yù)處理流程，獲取了目標(biāo)清晰完整無(wú)噪點(diǎn)的圖像。
　　其次，研究了艦船目標(biāo)的形態(tài)特征提取方法，并基于實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，研究了形態(tài)特征對(duì)橫向定標(biāo)和樣本分布等實(shí)際問(wèn)題的穩(wěn)健性，為形態(tài)特征的實(shí)際應(yīng)用提供了依據(jù)。
　　此外，提出了幾種艦船目標(biāo)上層結(jié)構(gòu)曲線的自適應(yīng)分段算法。均值梯度法在視覺(jué)上最合理的位置對(duì)曲線進(jìn)行分段，而均值逼近法和聚類(lèi)法則通過(guò)追求分段后段內(nèi)曲線分布

3、更加接近來(lái)實(shí)現(xiàn)曲線的最優(yōu)分段，而基于拐點(diǎn)的聚類(lèi)法則結(jié)合了這兩個(gè)角度。對(duì)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)的結(jié)果證明了自適應(yīng)分段算法對(duì)上層結(jié)構(gòu)編碼特征區(qū)分度的有效提升。
　　最后，本文將模糊集理論引入，提出了基于上層結(jié)構(gòu)編碼的模糊識(shí)別技術(shù)。該技術(shù)通過(guò)將目標(biāo)表示為全體編碼論域上的模糊集，擴(kuò)展了原有上層結(jié)構(gòu)編碼的描述能力，并采用最大貼近度原則，對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別。該技術(shù)通過(guò)一種兩步式的計(jì)算方法，利用分段相對(duì)均值特征，得到所有編碼對(duì)目標(biāo)的隸屬度，從而將目標(biāo)表示