【摘要】：逆合成孔徑雷達(Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR)技術(shù)通常利用微波數(shù)據(jù)獲取高分辨率的雷達圖像,其可以對諸如衛(wèi)星、太空站、飛行器、船艦等空間和空天目標(biāo)進行遠(yuǎn)距離、全天時和全天候的二維成像,并對目標(biāo)進行探測與識別。由于ISAR成像技術(shù)不斷地普及和深化,其應(yīng)用范圍也從最初的單一成像拓展為對目標(biāo)部件、運動參數(shù)等更為細(xì)致的研究。當(dāng)今,通過獲取興趣目標(biāo)及其部件的幾何結(jié)構(gòu)、散射特性、運動狀態(tài)與趨勢等信息,對后續(xù)分析目標(biāo)的有效載荷、類型識別以及部件分類等提供理論支撐與實踐參考價值。本論文利用二維ISAR成像數(shù)據(jù)和圖像為數(shù)字資源,以目標(biāo)的特征提取、參數(shù)估計、部件結(jié)構(gòu)融合和興趣目標(biāo)部件的檢測為主線,對ISAR目標(biāo)在幾何尺寸、形態(tài)結(jié)構(gòu)和部件信息方面進行了研究。本文以如下內(nèi)容展開:第一章介紹了本文的研究背景和目的,介紹了ISAR成像技術(shù)的發(fā)展過程和利用ISAR圖像特征進行相關(guān)處理的概述,具體說明了本文主體部分工作安排。第二章介紹了本文工作中所采用的特征點提取方式。通過模型分析并構(gòu)建目標(biāo)運動的代價函數(shù),并利用評價準(zhǔn)則獲取高精度的相鄰子孔徑ISAR圖像之間有效旋轉(zhuǎn)角度,從而獲取有效的方位向分辨率。之后,對目標(biāo)進行定標(biāo),分析各部分結(jié)構(gòu)的尺寸大小。同時,利用估計的參數(shù),通過消除相位項方法,從而提高ISAR圖像整體的聚焦效果。第三章介紹了通過短相干處理時間下不同子孔徑之間目標(biāo)結(jié)構(gòu)的分析、幾何形態(tài)的變化和運動參數(shù)的估計,完成在長相干處理時間內(nèi)的不同姿態(tài)角度下目標(biāo)結(jié)構(gòu)融合,以獲取目標(biāo)結(jié)構(gòu)較為完善的ISAR圖像,從而增強目標(biāo)的可識別度與信息可分析性。首先,利用參數(shù)估計獲取序列子孔徑下的運動參數(shù)和幾何形變尺寸,并以此對相應(yīng)的ISAR圖像進行幾何尺寸校正和姿態(tài)統(tǒng)一化。之后,利用有效的數(shù)據(jù)融合方法對不同的結(jié)構(gòu)進行能量階平衡,從而獲取清晰完善目標(biāo)圖像。第四章介紹了利用ISAR圖像進行目標(biāo)局部興趣部件的檢測和識別。其利用目標(biāo)的整體特征信息與目標(biāo)部件庫下的局部特征信息進行區(qū)域限定,通過逐步轉(zhuǎn)移方法,獲取每次配準(zhǔn)下目標(biāo)特征的概率精度。之后,通過最終的判斷準(zhǔn)則獲取最佳的識別效果。該研究方法主要針對空間目標(biāo),其依賴于目標(biāo)在ISAR圖像中清晰的幾何結(jié)構(gòu)和相對較高的分辨率。
[Abstract]:Inverse synthetic Aperture Radar (Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR) technology typically uses microwave data to capture high-resolution radar images that can distance space and space targets such as satellites, space stations, aircraft, ships, etc. All-day and all-weather two-dimensional imaging and target detection and recognition. Because of the popularization and deepening of ISAR imaging technology, its application scope is also expanded from the original single imaging to more detailed research on target components, motion parameters and so on. Nowadays, by obtaining the geometric structure, scattering characteristics, motion state and trend of the object of interest and its components, it provides theoretical support and practical reference value for the subsequent analysis of the payload, type identification and component classification of the target. In this paper, 2D ISAR imaging data and images are used as digital resources. The main line of this paper is the feature extraction of target, parameter estimation, component structure fusion and object component detection. The geometric dimensions of ISAR target are analyzed. Morphological structure and component information were studied. The main contents of this paper are as follows: the first chapter introduces the research background and purpose of this paper, introduces the development process of ISAR imaging technology and summarizes the related processing by using ISAR image features, and explains the work arrangement of the main part of this paper in detail. The second chapter introduces the feature point extraction method used in this paper. The cost function of the target motion is analyzed and constructed by the model, and the effective rotation angle between the adjacent sub-aperture ISAR images with high accuracy is obtained by using the evaluation criterion, so as to obtain the effective azimuth resolution. Then, the target is calibrated and the size of each part of the structure is analyzed. At the same time, by using the estimated parameters and eliminating the phase term, the overall focusing effect of ISAR image is improved. The third chapter introduces the target structure fusion under different attitude angles in the dry processing time by analyzing the target structure, changing the geometric shape and estimating the motion parameters under the short coherent processing time. In order to obtain the ISAR image with perfect target structure, the recognition degree and information analyzability of the target can be enhanced. First, the motion parameters and geometric deformation dimensions under the sequence sub-aperture are obtained by parameter estimation, and the geometric dimension correction and attitude unification of the corresponding ISAR images are carried out. After that, the effective data fusion method is used to balance the energy levels of different structures to obtain clear and perfect target images. Chapter 4 introduces the detection and recognition of local interest components using ISAR images. By using the global feature information of the target and the local feature information under the target component library, the probability accuracy of the target feature under each registration can be obtained by the method of gradual transfer. After that, the best recognition effect is obtained by the final judgment criterion. This method is mainly aimed at the spatial target, which depends on the clear geometric structure and relatively high resolution of the target in the ISAR image.
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TN957.52

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