【摘要】：逆合成孔徑雷達(Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR)是一種二維成像雷達,可以在各種天氣條件下持續(xù)地對目標進行監(jiān)測,在廣域偵測、環(huán)境遙感、防空等方面有著重要的價值。本文主要針對船目標ISAR圖像識別進行研究,內(nèi)容如下:1、研究了海雜波統(tǒng)計數(shù)學(xué)模型,利用了零記憶非線性變換法和傅里葉級數(shù)展開法,對海雜波模型(對數(shù)正態(tài)分布、韋布分布、逆高斯復(fù)合高斯分布、K分布)進行仿真實現(xiàn)和分析,仿真結(jié)果表明雜波形狀參數(shù)可以控制雜波尾部形狀,雜波速度方差對雜波內(nèi)部起伏有影響,而對雜波拖尾沒有貢獻。2、研究了船目標成像模型和滾動模型,利用距離多普勒成像算法,對船目標點陣模型的三種小角度滾動方式(roll、yaw、pitch)進行了ISAR成像研究,獲取ISAR圖像,為后續(xù)研究提供了數(shù)據(jù)支撐。3、研究了點陣模型ISAR圖像預(yù)處理方法和特征提取方法,利用深度學(xué)習框架中卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對圖像進行特征學(xué)習,該方法不需人為提取特征,可自主進行特征學(xué)習,對圖像平移、伸縮變化有很強的魯棒性。通過實驗從網(wǎng)絡(luò)層數(shù)、卷積核個數(shù)、濾波器大小等方面對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進行了優(yōu)化。4、研究了支持向量機和三類AdaBoost算法(Gentle AdaBoost、Real AdaBoost、Modest AdaBoost)。AdaBoost算法對錯誤分類的分類器進行權(quán)值迭代更新,使其最終晉升為強分類器,增強分類效果。實驗結(jié)果表明:對于AdaBoost分類器,MAB算法效果最差并且不穩(wěn)定,RAB識別結(jié)果好于GAB、MAB,而且穩(wěn)定性好,兩類識別方案中,樣本交叉選擇識別結(jié)果好于樣本保留選擇方案。對于支持向量機算法,其識別結(jié)果好于AdaBoost算法,支持向量機算法對樣本角度變化魯棒性更好。
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TN957.52

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