研究合成孔徑雷達(dá)（Synthetic Aperture Radar,SAR）圖像上的艦船目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)對(duì)我國(guó)的海洋管理和安全具有重要的意義。論文對(duì)SAR圖像上的艦船目標(biāo)檢測(cè)算法進(jìn)行了深入研究,針對(duì)當(dāng)前傳統(tǒng)的恒虛警（Constant False Alarm Rate,CFAR）算法不能夠較好地適應(yīng)大數(shù)據(jù)量的SAR圖像數(shù)據(jù),引入了更加適應(yīng)這種情況的深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Faster RCNN算法。論文主要的工作和創(chuàng)新為:1、基于SAR圖像進(jìn)行了背景海雜波建模的研究,討論了常見(jiàn)的海雜波分布參量模型,并且介紹了相應(yīng)的參數(shù)估計(jì)方法,然后給出了海雜波建模的方法,針對(duì)8幅不同類型的實(shí)測(cè)SAR圖像海面切片進(jìn)行了海雜波統(tǒng)計(jì)建模實(shí)驗(yàn),采用正態(tài)分布、瑞利分布、對(duì)數(shù)正態(tài)分布和韋伯分布進(jìn)行了直方圖擬合,并且使用K-S檢驗(yàn)和卡方檢驗(yàn)對(duì)各分布的擬合程度進(jìn)行了評(píng)價(jià)和對(duì)比。2、深入探討了CFAR檢測(cè)算法,首先對(duì)CFAR算法的本質(zhì)進(jìn)行了闡釋,介紹了常見(jiàn)的五種檢測(cè)器,并且對(duì)它們各自的結(jié)構(gòu)和應(yīng)用背景進(jìn)行了介紹,然后進(jìn)行SAR圖像艦船目標(biāo)的實(shí)際檢測(cè)實(shí)驗(yàn),采用了基于瑞利分布、對(duì)數(shù)正態(tài)分布和韋伯分布的CA-CFAR法與局部雙參數(shù)法,還... 

【文章來(lái)源】：西安電子科技大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：93 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

艦船目標(biāo)SAR圖像

SAR圖像海面切片樣本

圖 3. 3 空心滑窗示意圖推導(dǎo)出許多海雜波分布對(duì)應(yīng)的檢測(cè)閾值型，可以由該公式直接求解得到閾值，而 Alpha 穩(wěn)態(tài)分布等不能利用該公式直接來(lái)進(jìn)行求解。理位置和艦船目標(biāo)自身等因素的影響，起伏狀況。在使用 CFAR 檢測(cè)時(shí)，其滑動(dòng)，在很多的情形下往往是異質(zhì)的[36]。一雜波分為三種情況，一種是均勻的雜波背邊緣情況。針對(duì)三種情況，各種各樣的 C高背景雜波分布參數(shù)估計(jì)的準(zhǔn)確性。常見(jiàn)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]SAR圖像海面艦船目標(biāo)檢測(cè)算法研究[D]. 韓東娟.中國(guó)航天科技集團(tuán)公司第五研究院西安分院 2018
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[3]基于深度學(xué)習(xí)的SAR圖像艦船目標(biāo)檢測(cè)[D]. 姜東民.沈陽(yáng)航空航天大學(xué) 2018
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[5]SAR圖像艦船目標(biāo)檢測(cè)方法研究[D]. 李俊敏.西安電子科技大學(xué) 2014
[6]SAR圖像艦船目標(biāo)檢測(cè)算法研究[D]. 劉佳媛.哈爾濱工程大學(xué) 2013
[7]SAR圖像艦船目標(biāo)檢測(cè)方法研究[D]. 邢相薇.國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2009



本文編號(hào)：3332682