【摘要】： 合成孔徑雷達(dá)(SAR)是一種在距離向和方位向上都具有高分辨能力的成像雷達(dá),可以全天候、多極化、多頻率、多視角地獲取數(shù)據(jù),并具有一定的云、雨、煙霧、植被、淺層地表穿透能力。近年來SAR得到了快速發(fā)展,已被廣泛應(yīng)用于戰(zhàn)場(chǎng)偵察、高空攝像、大地遙感、測(cè)繪、資源勘探、災(zāi)情預(yù)報(bào)等領(lǐng)域。 艦船檢測(cè)是世界各海岸帶國家的傳統(tǒng)任務(wù),在軍事、民用部門都有著廣泛的應(yīng)用。我國領(lǐng)海廣闊,海洋資源豐富,開展SAR圖像艦船檢測(cè)研究具有重要意義。本文主要圍繞SAR圖像艦船檢測(cè)開展研究。 SAR圖像目標(biāo)檢測(cè)的本質(zhì)是從環(huán)境雜波中檢測(cè)出目標(biāo)回波,包括研究目標(biāo)本身及其存在的環(huán)境,因此,本文首先研究了海面雜波的統(tǒng)計(jì)模型。總結(jié)了已有的幾種SAR圖像雜波分布統(tǒng)計(jì)模型的推導(dǎo)和參數(shù)估計(jì),介紹了雜波統(tǒng)計(jì)模型的評(píng)估準(zhǔn)則,給出了相關(guān)幾種雜波分布的擬合方法,最后通過實(shí)驗(yàn),用真實(shí)SAR圖像切片進(jìn)行雜波直方圖擬合評(píng)估。 在雜波統(tǒng)計(jì)模型研究的基礎(chǔ)上,研究了艦船目標(biāo)檢測(cè)這個(gè)核心問題。首先分析了影響艦船目標(biāo)檢測(cè)的因素,然后對(duì)現(xiàn)有的局部雙參數(shù)CFAR和全局CFAR進(jìn)行了比較,根據(jù)雜波背景的分布不同,改進(jìn)了局部雜波統(tǒng)計(jì)模型自適應(yīng)CFAR的算法,最后詳細(xì)介紹了基于二次Gamma核檢測(cè)算法,在復(fù)雜背景雜波的情況下,將其應(yīng)用于艦船目標(biāo)檢測(cè),并給出了實(shí)驗(yàn)結(jié)果。 根據(jù)SAR圖像艦船目標(biāo)特點(diǎn),研究了艦船目標(biāo)相關(guān)參數(shù)的估計(jì)問題。比較了不同估計(jì)方法的參數(shù)估計(jì)結(jié)果,并給出了實(shí)驗(yàn)結(jié)果。 文章最后對(duì)全文進(jìn)行了總結(jié),并對(duì)艦船檢測(cè)的研究做了進(jìn)一步的展望。
[Abstract]:Synthetic Aperture Radar (SAR) is an imaging radar with high resolution in both range and azimuth directions. It can obtain data all weather, multi-polarization, multi-frequency, multi-angle, and has a certain amount of cloud, rain, smoke, vegetation. Shallow surface penetration. In recent years, SAR has been rapidly developed, and has been widely used in battlefield reconnaissance, high-altitude camera, remote sensing, mapping, resource exploration, disaster prediction and other fields. Ship detection is a traditional task of all coastal countries in the world. It is widely used in military and civil sectors. China has a vast territorial sea and abundant marine resources, so it is of great significance to study ship detection in SAR images. The essence of target detection in SAR image is to detect the target echo from the environment clutter, including the target itself and its existing environment. In this paper, the statistical model of sea surface clutter is studied. This paper summarizes the derivation and parameter estimation of several existing statistical models of clutter distribution in SAR images, introduces the evaluation criteria of the statistical models of clutter, and gives the fitting methods of several related clutter distributions. The true SAR image slice is used to evaluate the clutter histogram fitting. Based on the statistical model of clutter, the core problem of ship target detection is studied. Firstly, the factors affecting ship target detection are analyzed, then the existing local two-parameter CFAR and the global CFAR are compared. The adaptive CFAR algorithm of the local clutter statistical model is improved according to the different clutter background distribution. Finally, the algorithm based on quadratic Gamma kernel detection is introduced in detail, which is applied to ship target detection in the case of complex background clutter, and the experimental results are given. According to the characteristics of ship targets in SAR images, the estimation of ship target parameters is studied. The parameter estimation results of different estimation methods are compared and the experimental results are given. At the end of the paper, the paper summarizes the whole paper and makes a further prospect on the research of ship detection.
【學(xué)位授予單位】：國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2009
【分類號(hào)】：TN957.52

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本文編號(hào)：2129440