本文關(guān)鍵詞：高分辨遠(yuǎn)程監(jiān)視雷達(dá)慢速動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法研究

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【摘要】：在遠(yuǎn)程監(jiān)視模式下,高分辨率SAR-GMTI雷達(dá)檢測(cè)地面慢速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)面臨目標(biāo)擴(kuò)散、信噪比低等挑戰(zhàn),傳統(tǒng)基于點(diǎn)目標(biāo)假設(shè)的檢測(cè)方法性能惡化明顯。同時(shí)隨著SAR分辨率的提高,動(dòng)目標(biāo)的形狀與陰影特性越來(lái)越顯著。因此,利用目標(biāo)的形狀與陰影特性以提高動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)性能具有重要意義。本文首先建立了機(jī)載SAR成像幾何模型,并介紹了SAR-GMTI的幾種典型實(shí)現(xiàn)方法;然后針對(duì)目標(biāo)的陰影特征,利用其干涉相位與干涉幅度聯(lián)合更準(zhǔn)確的提取出高分辨SAR圖像的陰影區(qū)域;最后提出一種目標(biāo)形狀與陰影輔助的高分辨率SAR-GMTI雷達(dá)擴(kuò)展動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法(S2A-MTD,Shape-Shadow-Aided Moving Target Detector)。該方法首先對(duì)自適應(yīng)雜波抑制后的殘差圖像進(jìn)行聚類處理,通過(guò)增加目標(biāo)的徑向速度一致性信息提高目標(biāo)聚類的準(zhǔn)確度以獲得目標(biāo)形狀信息;然后依據(jù)建立目標(biāo)陰影的幾何模型計(jì)算與目標(biāo)形狀相匹配的陰影模板,并利用目標(biāo)徑向速度估計(jì)值生成陰影位置匹配條件;最后綜合利用陰影形狀、位置及幅度信息,剔除不符合匹配條件的虛假目標(biāo),降低虛警。并與傳統(tǒng)點(diǎn)目標(biāo)檢測(cè)方法作對(duì)比,同時(shí)對(duì)該方法的檢測(cè)性能與影響因素做了相應(yīng)的分析。
【關(guān)鍵詞】：合成孔徑雷達(dá) 地面運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè) 慢速運(yùn)動(dòng)擴(kuò)展目標(biāo) 陰影提取 目標(biāo)聚類 目標(biāo)形狀與陰影輔助 模板匹配
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN957.51
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 符號(hào)對(duì)照表9-11
• 縮略語(yǔ)對(duì)照表11-14
• 第一章 緒論14-20
• 1.1 研究背景與意義14
• 1.2 機(jī)載遠(yuǎn)程監(jiān)視雷達(dá)典型系統(tǒng)14-16
• 1.3 SAR-GMTI技術(shù)發(fā)展概況16-18
• 1.4 本文的主要工作和安排18-20
• 第二章 SAR-GMTI檢測(cè)理論基礎(chǔ)20-32
• 2.1 引言20
• 2.2 SAR 基本成像原理及動(dòng)目標(biāo)回波幾何模型20-23
• 2.3 SAR-GMTI典型實(shí)現(xiàn)方法23-32
• 2.3.1 相位中心偏置天線技術(shù)（DPCA）23-26
• 2.3.2 沿航跡干涉技術(shù)（ATI）26-27
• 2.3.3 空時(shí)自適應(yīng)處理（STAP）27-29
• 2.3.4 SAR地面運(yùn)動(dòng)目標(biāo)參數(shù)估計(jì)29-32
• 第三章 干涉幅度/相位聯(lián)合的高分辨率SAR圖像陰影區(qū)域提取32-40
• 3.1 引言32
• 3.2 傳統(tǒng)的SAR圖像陰影提取方法32-34
• 3.2.1 基于幅度信息的陰影閾值分割方法32-33
• 3.2.2 基于SAR圖像相干系數(shù)的陰影分割方法33-34
• 3.3 基于干涉幅度/相位聯(lián)合的陰影提取方法34-38
• 3.3.1 基本原理34-35
• 3.3.2 SAR陰影提取條件設(shè)計(jì)35-38
• 3.4 仿真分析38-39
• 3.5 小結(jié)39-40
• 第四章 陰影輔助的地面慢速目標(biāo)檢測(cè)方法40-60
• 4.1 引言40
• 4.2 基本原理40-41
• 4.3 目標(biāo)陰影區(qū)域計(jì)算模型41-43
• 4.4 陰影匹配模板條件設(shè)計(jì)43-53
• 4.4.1 SAR運(yùn)動(dòng)目標(biāo)聚類方法43-51
• 4.4.2 目標(biāo)對(duì)應(yīng)陰影匹配模板的生成51-52
• 4.4.3 陰影匹配條件設(shè)計(jì)52-53
• 4.5 仿真分析53-57
• 4.6 小結(jié)57-60
• 第五章 總結(jié)與展望60-62
• 5.1 總結(jié)60
• 5.2 工作展望60-62
• 參考文獻(xiàn)62-66
• 致謝66-68
• 作者簡(jiǎn)介68-69
• 1. 基本情況68
• 2. 教育背景68
• 3. 攻讀碩士學(xué)位期間的研究成果68-69
• 3.1 發(fā)表學(xué)術(shù)論文68
• 3.2 申請(qǐng)（授權(quán)）專利68-69

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6 王金偉;多波段/多波形新體制SAR運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與成像[D];西安電子科技大學(xué);2016年

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