SAR圖像目標識別技術研究.pdf

1、合成孔徑雷達（Synthetic Aperture Radar，SAR）是一種機載或星載的成像雷達，具有遠距離、全天候、高分辨率和強穿透力等特點。針對SAR圖像的自動目標識別系統(tǒng)的設計已成為國內(nèi)外研究的熱點。SAR圖像自動目標識別（SAR Automatic Target Recognition，SAR-ATR）系統(tǒng)可大致分為目標檢測、目標鑒別與目標識別三個部分，其中目標識別是 SAR-ATR系統(tǒng)的關鍵技術之一，所以研究SAR圖像目標識

2、別技術具有十分重要的意義。針對這一研究熱點，論文從傳統(tǒng)的模板匹配方法與新興的基于支持向量機（Support Vector Machine，SVM）的分類方法兩方面研究了SAR圖像目標識別方法。主要工作包括：
　　1.對不同方位角下的不同類型的飛機模型進行仿真成像，建立完備的模板庫，并將該模板庫與實測SAR圖像作為數(shù)據(jù)源，同時利用Lee濾波、Kuan濾波等五種濾波算法對數(shù)據(jù)源進行降噪處理。并對數(shù)據(jù)源提取標準差特征、加權秩填充比特征、

3、質(zhì)量特征、直徑特征等11種特征。
　　2.針對半自動圖像智能處理（Semi-Automated Image Intelligence Processing，SAIP）系統(tǒng)中分類器的計算量大、實時性差的缺陷，本文在模板匹配方法的基礎上提出了基于Burg-MSE算法設計的兩步分類器。Burg-MSE兩步分類器利用最小均方誤差（Mean Square Error，MSE）準則篩選出匹配率較高的數(shù)個模板，再使用Burg-MSE算法提高篩選