2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、隨著星載SAR(Synthetic Aperture Radar,合成孔徑雷達(dá))技術(shù)與系統(tǒng)的快速發(fā)展以及對(duì)艦船目標(biāo)檢測(cè)需求的日益迫切,研究星載SAR艦船目標(biāo)自適應(yīng)檢測(cè)技術(shù)具有十分重要的意義。本文針對(duì)星載SAR艦船目標(biāo)檢測(cè)中的實(shí)際問(wèn)題,以構(gòu)建實(shí)用性強(qiáng)、自適應(yīng)程度高的艦船目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)為目標(biāo),深入分析、研究了影響星載SAR艦船目標(biāo)檢測(cè)的關(guān)鍵因素、星載SAR艦船目標(biāo)自適應(yīng)檢測(cè)以及綜合鑒別三個(gè)方面。
  影響星載SAR艦船目標(biāo)檢測(cè)的關(guān)鍵因素

2、分析是實(shí)現(xiàn)星載SAR艦船目標(biāo)自適應(yīng)檢測(cè)的基礎(chǔ)。這些關(guān)鍵因素包括海洋因素、艦船因素以及SAR系統(tǒng)因素。本文通過(guò)對(duì)這些關(guān)鍵因素進(jìn)行深入地研究,詳細(xì)說(shuō)明了這些因素對(duì)星載SAR艦船目標(biāo)檢測(cè)的影響,并總結(jié)歸納出了對(duì)星載SAR艦船目標(biāo)檢測(cè)以及鑒別最重要的幾個(gè)因素,為實(shí)現(xiàn)星載SAR艦船目標(biāo)自適應(yīng)檢測(cè)奠定了基礎(chǔ)。
  艦船目標(biāo)自適應(yīng)檢測(cè)設(shè)計(jì)與方法研究是實(shí)現(xiàn)星載SAR艦船目標(biāo)自適應(yīng)檢測(cè)的核心。在對(duì)前述關(guān)鍵因素進(jìn)行研究的基礎(chǔ)上,本文設(shè)計(jì)了一種星載SA

3、R艦船目標(biāo)自適應(yīng)檢測(cè)框架,能夠自適應(yīng)處理不同傳感器、成像模式以及分辨率的星載 SAR圖像。首先,針對(duì)SAR圖像中可能存在的陸地,基于艦船尺寸和像素尺寸提出了一種星載SAR自適應(yīng)海陸分割方法,實(shí)驗(yàn)證明其可以有效去除陸地。其次,提出了一種星載SAR艦船目標(biāo)自適應(yīng)檢測(cè)方法,通過(guò)對(duì)不同分辨率的SAR圖像采取不同的檢測(cè)策略,同時(shí)考慮SAR圖像的成像模式、幅寬、極化方式以及艦船尺寸等信息,實(shí)現(xiàn)了對(duì)星載 SAR艦船目標(biāo)的自適應(yīng)檢測(cè)?;?RADARS

4、AT-1、RADARSAT-2、TerraSAR-X、遙感一號(hào)以及遙感三號(hào)等眾多星載SAR圖像的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文提出的星載SAR艦船目標(biāo)自適應(yīng)檢測(cè)框架能夠快速、有效、魯棒地將所有潛在艦船目標(biāo)檢測(cè)出來(lái)。最后,本文還針對(duì)常規(guī)CFAR(Constant False Alarm Rate,恒虛警率)艦船目標(biāo)檢測(cè)算法單純依靠SAR圖像亮度分布進(jìn)行檢測(cè)的不足,提出了一種綜合考慮SAR圖像亮度分布和空間分布的雙邊CFAR艦船目標(biāo)檢測(cè)算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明

5、其可以有效減少海雜波和模糊的影響,具有更好的性能。
  星載SAR艦船目標(biāo)鑒別是實(shí)現(xiàn)星載SAR艦船目標(biāo)檢測(cè)的關(guān)鍵和難點(diǎn)。本文在對(duì)不同類型的典型虛警特性進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上,提出了一種星載SAR艦船目標(biāo)綜合鑒別方法。該方法從實(shí)際應(yīng)用出發(fā),根據(jù)虛警鑒別的難易程度以及鑒別結(jié)果的置信度將基于特征的鑒別分為基于特征的確信鑒別和基于特征的置信鑒別兩步。首先通過(guò)基于特征的確信鑒別,將確定為虛警的目標(biāo)剔除;然后采用基于特征的置信鑒別,并通過(guò)置信概率定

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