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基于復數(shù)域深度學習的SAR艦船目標識別方法研究

發(fā)布時間:2021-11-19 21:12
  運動艦船的成像與識別技術在諸多領域都有著重要的作用,在海事管理方面,SAR可全天監(jiān)控管理船只進出港口;在海洋環(huán)境保護方面,能及時發(fā)現(xiàn)油污導致的海洋污染;在軍事方面,能偵察預警敵方艦船。傳統(tǒng)SAR運動目標識別中,主要利用SAR圖像的幅度信息,通過手動提取特征并結合分類器進行運動目標識別。對于海上運動的艦船目標,除了本身的航行運動分量之外,還存在三維轉動分量,尤其在高海情下,運動分量引起目標散焦使其淹沒在雜波背景中,使基于幅度圖像域的SAR運動目標識別方法檢測困難。本文研究基于復數(shù)域深度學習理論,在不進行目標的任何運動補償情況下,利用艦船運動目標與靜止目標在復數(shù)域的表達不同,設計了CV-EstNet、CV-MotionNet、CV-RefocusNet、CV-RotNet四種復數(shù)域網絡分別完成SAR運動艦船目標速度估計、SAR運動艦船目標識別、SAR三維轉動艦船目標重聚焦、SAR三維轉動艦船目標識別。首先,本文首先研究SAR的基本成像處理方法,并進行算法的仿真分析。針對艦船目標的回波模擬,分析運動艦船目標回波模型,研究運動目標回波的多普勒中心變化及多普勒調頻率變化,提出了基于射線追蹤與三維... 

【文章來源】:哈爾濱工業(yè)大學黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】:97 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

基于復數(shù)域深度學習的SAR艦船目標識別方法研究


SAR工作模型

效果圖,艦船,效果圖,模型


哈爾濱工業(yè)大學工學碩士學位論文-20-表2-1艦船建模參數(shù)英文名稱型號尺寸(m)ArleighBurkeDestroyer美國阿利伯克級導彈驅逐艦155×20.4BlackSwanSloop英國黑天鵝級輕型護衛(wèi)艦91.3×11.6BremenFrigate德國不來梅級護衛(wèi)艦130×14.5HyugaHelicopterDestroyer日本日向級直升機驅逐艦197×33RajinFrigate朝鮮羅津級導彈護衛(wèi)艦102×10上述五種艦船的建模結果如下圖2-9所示。a)美國阿利伯克級導彈驅逐艦b)英國黑天鵝級輕型護衛(wèi)艦c)德國不來梅級護衛(wèi)艦d)日本日向級直升機驅逐艦e)朝鮮羅津級導彈護衛(wèi)艦圖2-9五種艦船模型渲染效果圖射線追蹤法SAR成像的雷達仿真參數(shù)如下表2-2所示。其中軌道高度755km、斜視角0°、下視角42.3°、雷達平臺速度7568m/s、載頻5.4GHz。PRF為1178Hz。

射線追蹤法,艦船


哈爾濱工業(yè)大學工學碩士學位論文-22-c)德國不來梅級護衛(wèi)艦d)日本日向級直升機驅逐艦e)朝鮮羅津級導彈護衛(wèi)艦圖2-10基于射線追蹤法的SAR艦船靜止目標仿真結果2.5.1.2SAR運動目標仿真樣本利用射線追蹤法仿真上述表2-1五種艦船目標,每種艦船目標水平面有24個朝向(水平面一周360°,每隔15°一個朝向,共24個);信噪比隨機選取兩個等級(0~-14dB);速度選取10次(速度大小在1~10m/s范圍內選取,每隔1m/s選取一次,共10次);成像方法3種(分別是RD,CS,RM)。如此可得到7200張SAR艦船運動目標仿真圖像,如下圖2-11所示。a)美國阿利伯克級導彈驅逐艦

【參考文獻】:
期刊論文
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博士論文
[1]基于壓縮感知的多維度雷達成像方法研究[D]. 邱偉.國防科學技術大學 2014
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[3]SAR圖像處理的若干關鍵技術[D]. 李衛(wèi)斌.西安電子科技大學 2004

碩士論文
[1]基于混合式SAR/ISAR的艦船目標成像技術研究[D]. 闞學超.哈爾濱工業(yè)大學 2017
[2]基于壓縮感知的陣列SAR三維成像方法研究[D]. 羅煜川.電子科技大學 2015
[3]基于壓縮感知的陣列SAR三維成像方法研究[D]. 彭文杰.電子科技大學 2013
[4]基于混合式SAR/ISAR處理的海上目標成像研究[D]. 孟召辰.哈爾濱工業(yè)大學 2012



本文編號:3505877

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