機(jī)載SAR圖像陸地目標(biāo)檢測(cè)方法的研究.pdf

1、合成孔徑雷達(dá)(SAR)在航空航天、對(duì)地觀測(cè)及軍事國(guó)防等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛,隨著近年無(wú)人機(jī)技術(shù)的發(fā)展,基于機(jī)載SAR圖像目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)已成為SAR軍事應(yīng)用的核心技術(shù)之一。地面的坦克車群、運(yùn)輸車輛、機(jī)場(chǎng)等是軍事戰(zhàn)場(chǎng)上重要的檢測(cè)目標(biāo),對(duì)這些目標(biāo)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的自動(dòng)檢測(cè),獲取準(zhǔn)確的情報(bào)信息,對(duì)戰(zhàn)場(chǎng)偵察、軍事指揮具有重要的意義。
　　論文的主要內(nèi)容和成果如下:
　　(1)分析了SAR圖像目標(biāo)檢測(cè)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及簡(jiǎn)述了本文主要研究?jī)?nèi)容;研究了SAR圖

2、像特性,針對(duì)陸地目標(biāo)檢測(cè),以車輛與機(jī)場(chǎng)為例進(jìn)行了檢測(cè)特征分析并設(shè)計(jì)了各自檢測(cè)方案;研究并改進(jìn)了一種基于邊緣方向的快速濾波算法,實(shí)驗(yàn)表明該算法與經(jīng)典的濾波方法相比邊緣保持能力明顯得到提高,同時(shí)實(shí)現(xiàn)了噪聲的有效抑制。
　　(2)研究了基于恒虛警率(CFAR)技術(shù)的車輛類目標(biāo)檢測(cè):介紹與分析了主要背景雜波分布模型,并建立了車輛目標(biāo)的背景雜波模型庫(kù);研究了全局CFAR、雙參數(shù)CFAR以及基于局部雜波統(tǒng)計(jì)特性的自適應(yīng)CFAR檢測(cè)算法,并在此