【摘要】：合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar,SAR)具有全天時(shí)、全天候執(zhí)行遙感監(jiān)視任務(wù)的能力,目前已有越來(lái)越多雷達(dá)自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別(Automatic Target Recognition,ATR)的研究圍繞SAR圖像開(kāi)展。典型的SAR地面目標(biāo)識(shí)別方法可識(shí)別感興趣的戰(zhàn)術(shù)地面目標(biāo)(例如坦克,榴彈炮和裝甲車等),是有效進(jìn)行敵我目標(biāo)識(shí)別的手段,也是實(shí)行精確打擊的重要先決條件之一。SAR圖像分辨率的提高更使SAR ATR成為近年的研究熱點(diǎn)。高分辨SAR圖像在提供更豐富信息的同時(shí)也提出了新的問(wèn)題,與中低分辨的SAR圖像相比,高分辨SAR圖像呈現(xiàn)不同的統(tǒng)計(jì)特性、更突出的細(xì)節(jié)特征、更大的數(shù)據(jù)量等特點(diǎn)。此外,SAR與目標(biāo)的相對(duì)姿態(tài)變化、SAR圖像的輻射特性、目標(biāo)的幾何特性以及雜波等對(duì)目標(biāo)表征的影響增加了SAR圖像識(shí)別難度。因此,針對(duì)高分辨SAR圖像的特性和信息,設(shè)計(jì)更適合的預(yù)處理、特征提取和分類器訓(xùn)練方法就顯得尤為重要。本文旨在設(shè)計(jì)高識(shí)別精度的地面目標(biāo)SAR ATR方法,并針對(duì)預(yù)處理、特征提取和訓(xùn)練分類器各階段提出多個(gè)相應(yīng)處理算法。算法驗(yàn)證方面,主要使用了運(yùn)動(dòng)與靜止目標(biāo)的獲取與識(shí)別(Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition,MSTAR)公開(kāi)數(shù)據(jù)集和OKTAL仿真數(shù)據(jù)集。本文的主要工作包括以下幾個(gè)方面:1.針對(duì)SAR圖像中的雜波抑制問(wèn)題,提出基于表征轉(zhuǎn)換機(jī)(Appearance Conversion Machine,ACM)的區(qū)分模式抑制(Shedding Irrelevant Patterns,SIP)算法。SIP參考雜波圖像中的雜波空間模式(像素的能量強(qiáng)度和分布規(guī)律),分析SAR圖像的空間模式并訓(xùn)練得到能在抑制雜波時(shí)保護(hù)感興趣目標(biāo)不被改變的回歸函數(shù)。然后,將原始SAR圖像作為回歸函數(shù)的輸入,計(jì)算獲得雜波抑制后的圖像輸出。實(shí)測(cè)和仿真數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了SIP在雜波抑制方面的有效性,以及引入SIP處理對(duì)提高識(shí)別準(zhǔn)確率方面的有效性。2.針對(duì)SAR圖像中的圖像分割問(wèn)題,提出基于ACM的增強(qiáng)區(qū)分模式(Promoting Irrelevant Patterns,PIP)分割方法。PIP分析SAR圖像的空間模式并計(jì)算SAR圖像與雜波空間模式的相似程度,然后根據(jù)相似程度構(gòu)建掩膜圖像并計(jì)算分割結(jié)果。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,PIP可在較好地保存感興趣目標(biāo)的同時(shí)更徹底地去除雜波背景。3.針對(duì)目標(biāo)姿態(tài)的估計(jì)和矯正問(wèn)題,提出一種基于目標(biāo)幾何信息的姿態(tài)估計(jì)方法。提出的算法首先分析SAR圖像中的目標(biāo)幾何信息,然后根據(jù)目標(biāo)輪廓的完整或不完整程度,使用相應(yīng)環(huán)境下估計(jì)精度更高的最小外接矩形(Minimum Bounding Rectangle,MBR)姿態(tài)估計(jì)方法或基于Radon變換的姿態(tài)估計(jì)方法,以獲得更好的姿態(tài)估計(jì)精度。最后,將SAR圖像按估計(jì)得到的姿態(tài)旋轉(zhuǎn)以得到姿態(tài)矯正后的SAR圖像。4.針對(duì)SAR ATR的特征提取問(wèn)題,提出一種能夠獲得豐富分類判別信息且具有一定移不變性的特征提取和處理方法。提出的方法首先使用二維小波分解技術(shù)獲得含有多種分辨信息(水平邊緣特征、垂直邊緣特征和下采樣的紋理特征)且具有一定移不變特性的特征集,然后通過(guò)去冗余技術(shù)獲得數(shù)據(jù)維度較低的緊致特征集。實(shí)際應(yīng)用中,基于不同類型的小波基提取特征時(shí),獲得特征的分類判別能力并不一致。因此,本文基于最大邊界準(zhǔn)則(Maximum Margin Criterion,MMC)選擇平均類間間距較大和平均類內(nèi)距離較小的更適合SAR ATR任務(wù)的反雙正交小波基。其中,大的類間間距代表不同類別目標(biāo)間的差別性,小的平均類間間距代表同類型目標(biāo)的易識(shí)別性。5.針對(duì)SAR圖像目標(biāo)表征的多變性使分類器較難得到足夠訓(xùn)練的問(wèn)題,提出一套完整的SAR ATR方案,綜合使用各類算法(預(yù)處理算法、特征提取和處理算法以及分類器訓(xùn)練算法)來(lái)提高圖像理解的有效性、獲取針對(duì)SAR圖像設(shè)計(jì)的特征以及構(gòu)建針對(duì)小樣本問(wèn)題的分類器,以此獲得更高的識(shí)別精度。其中,分類器訓(xùn)練階段使用正、負(fù)樣本共同訓(xùn)練判別樹(shù)基分類器,然后基于Real-Ada Boost框架融合多個(gè)判別樹(shù)基分類器以獲得識(shí)別性能更好的強(qiáng)分類器�；贛STAR真實(shí)數(shù)據(jù)集和OKTAL仿真數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了本文提出方案的優(yōu)勢(shì)和有效性。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN957.52

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本文編號(hào)：2291787