SAR遮擋目標(biāo)建模仿真與檢測研究.pdf

1、合成孔徑雷達(dá)（Synthetic Aperture Radar，SAR）是一種能夠?qū)崿F(xiàn)全天時、全天候二維高分辨率成像的雷達(dá)，在軍事和民用領(lǐng)域都得到了廣泛的應(yīng)用。在軍事偵查中，當(dāng)軍事目標(biāo)被微波難以穿透的掩體（如鋼筋混凝土墻）部分遮擋時，傳統(tǒng)的SAR圖像檢測和識別算法性能嚴(yán)重下降。因此，為了提高SAR自動目標(biāo)識別（Automatic Target Recognition，ATR）系統(tǒng)在軍事應(yīng)用領(lǐng)域的性能，本文針對遮擋目標(biāo)的檢測進(jìn)行了研究，具

2、體工作如下：
　　1.針對目前尚沒有公開的實測SAR圖像遮擋目標(biāo)數(shù)據(jù)庫的問題，通過SAR圖像遮擋目標(biāo)建模與仿真，驗證了使用將SAR圖像目標(biāo)靠近雷達(dá)入射方向一側(cè)的部分像素用背景像素代替的方法進(jìn)行遮擋目標(biāo)模擬的可行性。然后利用該方法對美國運動與靜止目標(biāo)獲取與識別(Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition，MSTAR）數(shù)據(jù)庫中的SAR圖像軍事目標(biāo)進(jìn)行了遮擋目標(biāo)模擬，

3、為后續(xù)的SAR圖像遮擋目標(biāo)檢測研究提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
　　2.針對傳統(tǒng)基于恒虛警（Constant False Alarm Rate，CFAR）的SAR圖像檢測算法運算量大及在多目標(biāo)環(huán)境中檢測率低的問題，提出了一種基于G0分布的快速CFAR算法。該算法利用通過全局閾值檢測和參考圖濾波得到的潛在目標(biāo)區(qū)域二值參考圖，實現(xiàn)了SAR圖像多目標(biāo)場景下的快速準(zhǔn)確檢測目標(biāo)的性能。但該算法并沒有對遮擋目標(biāo)和非遮擋目標(biāo)加以區(qū)分，還需要對得到的潛在目標(biāo)

4、區(qū)域進(jìn)一步處理。
　　3.針對區(qū)分SAR圖像遮擋目標(biāo)粗檢測得到的遮擋目標(biāo)、非遮擋目標(biāo)和少量雜波的問題，借鑒基于特征提取的SAR圖像目標(biāo)鑒別算法，提出了一種基于遺傳算法（Genetic Algorithm，GA）和支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）結(jié)合的SAR圖像遮擋目標(biāo)精檢測算法。該算法一方面通過遺傳算法進(jìn)行特征選擇，避免了從巨大特征組合空間中搜索最優(yōu)特征子集的計算量；另一方面利用支持向量機(jī)對遮擋目