本文選題：逆合成孔徑雷達(dá)　切入點(diǎn)：高斯-伽馬整形雙窗　出處：《哈爾濱工業(yè)大學(xué)》2014年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：逆合成孔徑雷達(dá)(Inverse synthetic aperture radar,ISAR)是一種針對(duì)移動(dòng)目標(biāo)在橫向-多普勒域成像的信號(hào)處理技術(shù)。ISAR在結(jié)構(gòu)特點(diǎn)上,主要體現(xiàn)為目標(biāo)處于持續(xù)運(yùn)動(dòng)時(shí),雷達(dá)位置卻是不變的,這樣的目標(biāo)有船舶、衛(wèi)星、空間站、飛機(jī)以及坦克等。由于ISAR成像不受氣候、時(shí)間以及距離的限制,因此其應(yīng)用前景備受研究者們青睞。作為ISAR的一個(gè)重要研究領(lǐng)域,基于ISAR圖像序列的三維重構(gòu)將極大的豐富目標(biāo)物體的分類及識(shí)別手段。本文完成了對(duì)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的三維重構(gòu)。充分考慮了實(shí)際的ISAR成像過(guò)程中圖像具備的特點(diǎn),有針對(duì)性的提出了解決方法。針對(duì)單基地ISAR的成像機(jī)制,闡述了ISAR二維圖像序列產(chǎn)生的過(guò)程,并建立了目標(biāo)上穩(wěn)定、可跟蹤的散射點(diǎn)構(gòu)成的觀測(cè)矩陣模型,隨后討論了二維圖像序列完成三維重構(gòu)所需的條件。在ISAR成像的過(guò)程中,由于受到斑點(diǎn)噪聲的污染,使得較為常用的Canny邊緣檢測(cè)器失效。本文采用了基于高斯-伽馬整形雙窗的邊緣檢測(cè)器,提高了ISAR圖像的去噪性能,然后利用基于梯度的角點(diǎn)提取算法,獲取幀圖像上的角點(diǎn)信息(即目標(biāo)特征點(diǎn)在像平面的投影點(diǎn))。跟蹤目標(biāo)散射點(diǎn)點(diǎn)在像平面的投影點(diǎn),采用基于金字塔的Lucas-Kanade光流算法,在圖像序列上對(duì)它們進(jìn)行跟蹤,圖像金字塔解決了像平面內(nèi)散射點(diǎn)投影的大運(yùn)動(dòng)所造成的局部定位不精確問(wèn)題,放寬了對(duì)相鄰圖像幀運(yùn)動(dòng)間隙過(guò)小的要求,Lucas-Kanade光流法用來(lái)跟蹤圖像序列間的特征點(diǎn),跟蹤完成后得到特征點(diǎn)投影坐標(biāo)便構(gòu)成了觀測(cè)矩陣。最終重構(gòu)結(jié)果是目標(biāo)的散射點(diǎn)結(jié)構(gòu)。本文采用的因子分解法,從觀測(cè)矩陣中分解出運(yùn)動(dòng)矩陣和三維結(jié)構(gòu)矩陣,解決了分解不唯一和非正定的問(wèn)題,最后得到合乎要求的三維結(jié)構(gòu)矩陣,恢復(fù)出目標(biāo)的立體散射結(jié)構(gòu)。該方法最后應(yīng)用到了模擬的Hotel轉(zhuǎn)臺(tái)模型和實(shí)測(cè)的空間站數(shù)據(jù)上,對(duì)兩個(gè)目標(biāo)分別進(jìn)行了散射重構(gòu)。
[Abstract]:Inverse synthetic aperture radar (ISAR) is a signal processing technique for imaging moving targets in transverse-Doppler domain. Such targets include ships, satellites, space stations, aircraft and tanks. Because ISAR imaging is not limited by climate, time and distance, its application prospects are favored by researchers. As an important research area of ISAR, 3D reconstruction based on ISAR image sequence will greatly enrich the classification and recognition methods of target objects. In this paper, the 3D reconstruction of measured data is completed, and the characteristics of the images in the actual ISAR imaging process are fully considered. Aiming at the imaging mechanism of monostatic ISAR, the process of ISAR two-dimensional image sequence generation is expounded, and the observation matrix model of stable and traceable scattering points on target is established. After that, the conditions for 3D reconstruction of 2D image sequences are discussed. In the process of ISAR imaging, the images are contaminated by speckle noise. In this paper, the edge detector based on Gauss Gamma shaping window is used to improve the denoising performance of ISAR image, and then the corner extraction algorithm based on gradient is used. The corner information on the frame image is obtained (that is, the projection point of the target feature point in the image plane.) tracking the projection point of the scattering point of the target in the image plane, using the Lucas-Kanade optical flow algorithm based on the pyramid, tracking them on the image sequence. The image pyramid solves the problem of local imprecision caused by the large motion of scattering point projection in the image plane, and relaxes the requirement that the motion gap of adjacent image frame is too small. Lucas-Kanade optical flow method is used to track the feature points between image sequences. After tracking, the projective coordinates of feature points are obtained to form the observation matrix, and the final reconstruction result is the scattering point structure of the target. In this paper, the motion matrix and the three-dimensional structure matrix are decomposed from the observation matrix by the factor decomposition method. The problem of non-unique and non-positive definite decomposition is solved, and the three-dimensional structure matrix is obtained, and the three-dimensional scattering structure of the target is restored. Finally, the method is applied to the simulated Hotel turntable model and the measured space station data. The scattering reconstruction of the two targets is carried out respectively.
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TN957.52

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 朱岱寅,朱兆達(dá);IDENTIFYING THE NUMBER OF AIRCRAFT IN FORMATION FLIGHT USING ISAR TECHNIQUE[J];Chinese Journal of Aeronautics;1999年03期

2 王洋,陳建文,劉中;導(dǎo)彈目標(biāo)ISAR成像仿真分析[J];現(xiàn)代雷達(dá);2003年10期

3 范春彥,李曉曼,付紅衛(wèi),張善文;ISAR成像的處理與分類方法[J];電光與控制;2003年02期

4 何媛,高梅國(guó),付佗;Modified Approach to PGA Phase Averaging for ISAR Autofocus[J];Journal of Beijing Institute of Technology(English Edition);2003年S1期

5 王勇,成萍,姜義成;等變加速旋轉(zhuǎn)目標(biāo)ISAR成像距離-瞬時(shí)多普勒法[J];現(xiàn)代雷達(dá);2005年05期

6 王洋,陳建文,劉中,劉愛(ài)芳;多運(yùn)動(dòng)目標(biāo)ISAR成像方法研究[J];宇航學(xué)報(bào);2005年04期

7 王立冬;胡衛(wèi)東;郁文賢;;聯(lián)合時(shí)頻技術(shù)用于ISAR像綜述[J];系統(tǒng)工程與電子技術(shù);2005年12期

8 ;A COMPARISON OF SOME ELECTRONIC COUNTERMEASURES ON INVERSE SYNTHETIC APERTURE RADAR (ISAR)[J];Journal of Electronics;2006年01期

9 ;NEW RANGE ALIGNMENT ALGORITHM FOR ISAR BASED ON HIGH ORDER MOMENT[J];Journal of Electronics(China);2007年04期

10 劉春泉;田中成;周青松;;對(duì)ISAR的混沌噪聲調(diào)頻干擾[J];電子信息對(duì)抗技術(shù);2008年03期

相關(guān)會(huì)議論文 前10條

1 劉紅婭;賈鑫;;對(duì)ISAR系統(tǒng)有效干擾分析[A];全國(guó)第三屆信號(hào)和智能信息處理與應(yīng)用學(xué)術(shù)交流會(huì)專刊[C];2009年

2 賀思三;趙會(huì)寧;周劍雄;付強(qiáng);;基于相關(guān)距離像序列的ISAR圖像橫向定標(biāo)[A];第十四屆全國(guó)信號(hào)處理學(xué)術(shù)年會(huì)(CCSP-2009)論文集[C];2009年

3 項(xiàng)艷;柏又青;馮有前;朱豐;張群;;壓縮感知在ISAR數(shù)據(jù)傳輸中的應(yīng)用[A];第八屆全國(guó)信號(hào)與信息處理聯(lián)合學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2009年

4 張凱;杜小勇;王壯;;壓縮感知在ISAR成像中的應(yīng)用[A];2011年通信與信息技術(shù)新進(jìn)展——第八屆中國(guó)通信學(xué)會(huì)學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2011年

5 張群;張濤;張守宏;;一種ISAR成像運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償新方法[A];第九屆全國(guó)信號(hào)處理學(xué)術(shù)年會(huì)（CCSP-99）論文集[C];1999年

6 劉毅鵬;王軍鋒;張振國(guó);劉興釗;;一種改進(jìn)的ISAR最小熵相位校正方案[A];第十二屆全國(guó)信號(hào)處理學(xué)術(shù)年會(huì)（CCSP-2005）論文集[C];2005年

7 余渝生;朱岱寅;;ISAR大轉(zhuǎn)角下全局最小熵距離對(duì)準(zhǔn)算法的改進(jìn)[A];2008通信理論與技術(shù)新進(jìn)展——第十三屆全國(guó)青年通信學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（上）[C];2008年

8 江舸;;ISAR圖像欺騙干擾技術(shù)研究[A];中國(guó)工程物理研究院科技年報(bào)（2010年版）[C];2011年

9 李寧;汪玲;;一種基于有效轉(zhuǎn)動(dòng)角速度估計(jì)的ISAR圖像方位向定標(biāo)方法[A];2011年全國(guó)通信安全學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2011年

10 李源;;影響ISAR成像質(zhì)量的脈沖參數(shù)分析[A];中國(guó)雷達(dá)行業(yè)協(xié)會(huì)航空電子分會(huì)暨四川省電子學(xué)會(huì)航空航天專委會(huì)學(xué)術(shù)交流會(huì)論文集[C];2005年

相關(guān)重要報(bào)紙文章 前1條

1 玉 榮;ISAR模型核心：“好公司”“好股票”[N];證券日?qǐng)?bào);2005年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 潘小義;基于目標(biāo)散射及微動(dòng)特性調(diào)制的ISAR干擾方法研究[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2014年

2 俞翔;ISAR運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償和成像新方法的研究[D];南京航空航天大學(xué);2013年

3 王超;基于信號(hào)處理新方法的機(jī)動(dòng)目標(biāo)ISAR成像算法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2015年

4 高昭昭;高分辨ISAR成像新技術(shù)研究[D];西安電子科技大學(xué);2009年

5 高建軍;多徑和海雜波干擾下的艦船ISAR成像及橫向定標(biāo)[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2010年

6 劉亞波;SAR/ISAR運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)及成像新技術(shù)研究[D];西安電子科技大學(xué);2011年

7 朱宇濤;多通道ISAR成像技術(shù)研究[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2011年

8 唐寧;空中目標(biāo)ISAR像特征提取與識(shí)別技術(shù)研究[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2012年

9 劉紅超;高分辨ISAR成像新方法研究[D];西安電子科技大學(xué);2014年

10 盧光躍;逆合成孔徑雷達(dá)(ISAR)成像技術(shù)的改進(jìn)[D];西安電子科技大學(xué);1999年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 師君;高速、多目標(biāo)ISAR仿真及成像研究[D];電子科技大學(xué);2005年

2 謝昭;ISAR與AIS航跡融合及基于ISAR圖像的船目標(biāo)長(zhǎng)度估計(jì)方法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2015年

3 康健;非合作目標(biāo)ISAR成像方法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2015年

4 張穎寧;多基站ISAR成像融合算法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2015年

5 唐京京;基于混合模式的SAR/ISAR成像技術(shù)研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2015年

6 鮑琦;典型ISAR成像方法仿真研究[D];電子科技大學(xué);2014年

7 林冬;基于壓縮感知的雙站ISAR成像研究[D];電子科技大學(xué);2014年

8 楊云川;基于ISAR圖像序列的目標(biāo)三維重構(gòu)[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2014年

9 呂杰勤;基于壓縮感知的ISAR成像算法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2014年

10 呂少霞;ISAR成像的橫向定標(biāo)算法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2007年

，

本文編號(hào)：1648990