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文檔簡介
1、自上個世紀二次世界大戰(zhàn)結束后,越來越多的國家意識到戰(zhàn)爭中對信息獲取能力的重要性,因此對信息的獲取提出了非常高的要求。在這樣的背景下,雷達自動目標識別(ATR)這一新的方向誕生了。合成孔徑雷達(SAR)與逆合成孔徑雷達(ISAR)的發(fā)展為(ATR)的發(fā)展提供了非常有力的支持,它們可以實現目標的遠距離成像,得到不同姿態(tài)下的目標圖像,能夠提供出目標的結構特征,因此,非常有利于實現目標的特征提取和識別研究。本課題基于仿真的飛機目標ISAR像,重
2、點的研究了ISAR圖像的特征提取和分類識別部分。主要的工作內容如下:
首先,在ISAR成像算法的原理上,我們建立三種飛機目標的散射點模型。然后在三種飛機目標三維散射點陣模型的基礎上,我們利用距離——多普勒(RD)算法對這三種飛機目標進行成像,獲取飛機在不同成像角度下的ISAR圖像,這些ISAR圖像就組成了我們進行識別研究的數據庫。
其次是特征提取過程,也是本文的重點研究部分,以消除目標與成像平面的仿射變換作為理論基礎
3、,提出了一種新的方法——仿射投影距。同時為了橫向對比特征的穩(wěn)定性和高效性,本文還使用了其他兩種特征提取方法,一種是Hu不變矩,Hu不變矩是一種非常經典的圖像特征提取方法,它提出的7種特征穩(wěn)定性非常好;另一種是小波奇異值,小波奇異值是近兩年提出的新的方法,主要是利用小波分析的基本原理,提取出ISAR圖像中經過二維離散小波變換后的4個子圖的奇異值,這些奇異值就組成了目標識別的特征。
最后,針對目標識別階段,本文選取了兩種經典算法:
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