合成孔徑雷達(Synthetic Aperture Radar,SAR)作為一種重要的微波成像系統(tǒng),具有全天時、全天候、高分辨等特點,受到了廣泛關(guān)注和重視。特別是在近20年來,SAR系統(tǒng)也得到廣泛應(yīng)用。SAR可以在衛(wèi)星、飛機等載機上主動對地面目標進行探測,并具有一定的穿透能力,在資源勘探、環(huán)境檢測、軍事偵查等方面都具有重要的應(yīng)用。相對于傳統(tǒng)的SAR系統(tǒng),極化合成孔徑雷達(極化SAR)回波信號中包含著目標的極化特征信息,可以用于提取所照射目標的散射類型信息,在地物分類、目標識別中應(yīng)用價值更大。我們知道,基于SAR圖像的地物分類和目標識別需要有相對完備的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來支撐算法研究,如果采用實測的方式來獲取目標的極化SAR圖像,需要耗費大量的人力、物力、財力,極化SAR目標圖像仿真是解決這一問題的一條簡單、有效的技術(shù)途徑。基于此,本文重點研究極化SAR目標圖像的仿真方法,編寫了仿真軟件,旨在為基于極化SAR的目標識別技術(shù)提供研究條件。在此基礎(chǔ)上,本文基于仿真的目標數(shù)據(jù)開展了一些特征提取及目標識別研究工作。主要研究內(nèi)容包括:第一部分主要介紹了極化SAR理論基礎(chǔ),分別從極化波的概念、分類和表述方式等方面進行描述,并介紹了目標的極化特性表達方式,進一步對SAR成像理論進行了描述,為極化SAR目標圖像仿真與識別的研究奠定理論基礎(chǔ)。第二部分主要研究了極化雷達的高分辨快速成像仿真。通過回波對目標進行成像仿真時,需要根據(jù)目標模型的反射特性和波束形成算法來生成回波,再運用成像算法對回波進行處理,從而得到最終的圖像。本文提出了一種基于光線追蹤的極化SAR高分辨成像算法,依據(jù)所設(shè)置的雷達參數(shù),可以根據(jù)目標場景的3D模型直接生成二維極化SAR圖像。原始的光線追蹤算法在應(yīng)用過程中存在著大量不必要的運算,因此,本文運用了一種自適應(yīng)的層次包圍盒結(jié)構(gòu)劃分方法,將原始的3D模型按樹形結(jié)構(gòu)進行劃分,可快速確定電磁波所照射到目標點所在位置,大大提高了極化SAR目標圖像仿真的速度和效率。同時,為后續(xù)的SAR目標識別技術(shù)的研究提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。第三部分主要研究了SAR圖像的目標識別技術(shù)。分別選用主成分分析法(PCA)、深度置信網(wǎng)絡(luò)(DBN)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)來進行特征提取;在識別部分,本文用支持向量機(SVM)作為分類器來進行分類識別;為提高識別率,本文對不同視角下SAR圖像的識別結(jié)果進行決策融合。首先介紹了三種特征提取方法和支持向量機的原理,并運用了決策融合的思想,然后,根據(jù)獲得的極化SAR目標圖像仿真數(shù)據(jù)集和MSTAR實測數(shù)據(jù)集,對上述目標特征提取與識別方法進行了驗證。并證明了本文所提出的極化SAR目標圖像仿真方法所成SAR圖像可以用于目標識別技術(shù)的研究。
【學(xué)位單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TN957.52
【部分圖文】：

0 0時，則該極化電磁波極化類型為后者。圖2.1 極化橢圓示意圖觀察電磁波電場矢量的兩個分量，如果二者的幅度差和相位差都是常數(shù)時，則稱該電磁波為完全極化波；如果二者的功率密度相同且不相關(guān)時，則該電磁波為非極化波；介于以上兩個狀態(tài)之間的則為部分極化波。如圖 2.1 所示為極化橢圓，從上圖中可以看出，極化橢圓的半長軸，即橢圓中心與曲線上距離其最遠的點之間的距離，長度為a；該極化曲線的半短軸，即為橢圓中心與曲線上距離其最近的點之間的距離，長度為b。橢度 和極化方位角 可用如下所示表達式表示：tan ab 4 4 （2-11） 0 002 20 02tan 2 cosx yx yE EE E 0 （2-12）極化橢圓的形狀取決于三個變量：電場水平分量xE 、垂直分量yE 以及兩個垂直分量之間的相位差0 ，當三個變量之中的任意一個發(fā)生變化時，極化橢圓的形狀都會隨之改變。（1）線極化當xE 和yE 的相位相等或者相差 時

以上雷達運動過程可以看出，在雷達從 A 點開始，一直到雷達運動到 C 點，雷達均可以照射到目標點，合成孔徑長度為Ls 。圖2.2 實孔徑天線陣列圖2.3 合成孔徑雷達原理圖

合成孔徑雷達原理圖
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本文編號：2841475