運(yùn)動艦船的成像與識別技術(shù)在諸多領(lǐng)域都有著重要的作用,在海事管理方面,SAR可全天監(jiān)控管理船只進(jìn)出港口;在海洋環(huán)境保護(hù)方面,能及時(shí)發(fā)現(xiàn)油污導(dǎo)致的海洋污染;在軍事方面,能偵察預(yù)警敵方艦船。傳統(tǒng)SAR運(yùn)動目標(biāo)識別中,主要利用SAR圖像的幅度信息,通過手動提取特征并結(jié)合分類器進(jìn)行運(yùn)動目標(biāo)識別。對于海上運(yùn)動的艦船目標(biāo),除了本身的航行運(yùn)動分量之外,還存在三維轉(zhuǎn)動分量,尤其在高海情下,運(yùn)動分量引起目標(biāo)散焦使其淹沒在雜波背景中,使基于幅度圖像域的SAR運(yùn)動目標(biāo)識別方法檢測困難。本文研究基于復(fù)數(shù)域深度學(xué)習(xí)理論,在不進(jìn)行目標(biāo)的任何運(yùn)動補(bǔ)償情況下,利用艦船運(yùn)動目標(biāo)與靜止目標(biāo)在復(fù)數(shù)域的表達(dá)不同,設(shè)計(jì)了CV-EstNet、CV-MotionNet、CV-RefocusNet、CV-RotNet四種復(fù)數(shù)域網(wǎng)絡(luò)分別完成SAR運(yùn)動艦船目標(biāo)速度估計(jì)、SAR運(yùn)動艦船目標(biāo)識別、SAR三維轉(zhuǎn)動艦船目標(biāo)重聚焦、SAR三維轉(zhuǎn)動艦船目標(biāo)識別。首先,本文首先研究SAR的基本成像處理方法,并進(jìn)行算法的仿真分析。針對艦船目標(biāo)的回波模擬,分析運(yùn)動艦船目標(biāo)回波模型,研究運(yùn)動目標(biāo)回波的多普勒中心變化及多普勒調(diào)頻率變化,提出了基于射線追蹤與三維... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：97 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

SAR工作模型

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文-20-表2-1艦船建模參數(shù)英文名稱型號尺寸（m）ArleighBurkeDestroyer美國阿利伯克級導(dǎo)彈驅(qū)逐艦155×20.4BlackSwanSloop英國黑天鵝級輕型護(hù)衛(wèi)艦91.3×11.6BremenFrigate德國不來梅級護(hù)衛(wèi)艦130×14.5HyugaHelicopterDestroyer日本日向級直升機(jī)驅(qū)逐艦197×33RajinFrigate朝鮮羅津級導(dǎo)彈護(hù)衛(wèi)艦102×10上述五種艦船的建模結(jié)果如下圖2-9所示。a)美國阿利伯克級導(dǎo)彈驅(qū)逐艦b)英國黑天鵝級輕型護(hù)衛(wèi)艦c)德國不來梅級護(hù)衛(wèi)艦d)日本日向級直升機(jī)驅(qū)逐艦e)朝鮮羅津級導(dǎo)彈護(hù)衛(wèi)艦圖2-9五種艦船模型渲染效果圖射線追蹤法SAR成像的雷達(dá)仿真參數(shù)如下表2-2所示。其中軌道高度755km、斜視角0°、下視角42.3°、雷達(dá)平臺速度7568m/s、載頻5.4GHz。PRF為1178Hz。

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文-22-c)德國不來梅級護(hù)衛(wèi)艦d)日本日向級直升機(jī)驅(qū)逐艦e)朝鮮羅津級導(dǎo)彈護(hù)衛(wèi)艦圖2-10基于射線追蹤法的SAR艦船靜止目標(biāo)仿真結(jié)果2.5.1.2SAR運(yùn)動目標(biāo)仿真樣本利用射線追蹤法仿真上述表2-1五種艦船目標(biāo)，每種艦船目標(biāo)水平面有24個朝向（水平面一周360°，每隔15°一個朝向，共24個）；信噪比隨機(jī)選取兩個等級（0~-14dB）；速度選取10次（速度大小在1~10m/s范圍內(nèi)選取，每隔1m/s選取一次，共10次）；成像方法3種（分別是RD，CS，RM）。如此可得到7200張SAR艦船運(yùn)動目標(biāo)仿真圖像，如下圖2-11所示。a)美國阿利伯克級導(dǎo)彈驅(qū)逐艦

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]壓縮感知雷達(dá)超分辨率成像[J]. 鄧振淼,葉淋美,傅茂忠,張貽雄.  應(yīng)用科學(xué)學(xué)報(bào). 2014(02)
[2]SAR圖像艦船目標(biāo)識別綜述[J]. 陳文婷,邢相薇,計(jì)科峰.  現(xiàn)代雷達(dá). 2012(11)
[3]星載SAR成像處理算法綜述[J]. 李春升,楊威,王鵬波.  雷達(dá)學(xué)報(bào). 2013(01)
[4]基于壓縮感知的低數(shù)據(jù)率雷達(dá)采樣與成像方法[J]. 劉吉英,朱炬波.  計(jì)算機(jī)工程與科學(xué). 2012(07)
[5]一種高重構(gòu)質(zhì)量低復(fù)雜度的高光譜圖像壓縮感知[J]. 劉海英,李云松,吳成柯,呂沛.  西安電子科技大學(xué)學(xué)報(bào). 2011(03)
[6]合成孔徑雷達(dá)在軍事上的應(yīng)用分析[J]. 田錦昌.  飛航導(dǎo)彈. 2010(02)
[7]基于結(jié)構(gòu)特征的SAR船只類型識別能力分析[J]. 張晰,張杰,紀(jì)永剛,孟俊敏.  海洋學(xué)報(bào)(中文版). 2010(01)
[8]SAR圖像艦船尾跡檢測及其真假判別方法[J]. 陳振林,鄒煥新,周石琳,王國宏.  現(xiàn)代雷達(dá). 2010(01)
[9]多子帶并發(fā)的MIMO-SAR高分辨大測繪帶成像[J]. 井偉,武其松,邢孟道,保錚.  系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào). 2008(16)
[10]基于SAR實(shí)測數(shù)據(jù)的艦船成像研究[J]. 汪玲,朱岱寅,朱兆達(dá).  電子與信息學(xué)報(bào). 2007(02)

博士論文
[1]基于壓縮感知的多維度雷達(dá)成像方法研究[D]. 邱偉.國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2014
[2]基于壓縮感知的ISAR成像技術(shù)研究[D]. 劉記紅.國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2012
[3]SAR圖像處理的若干關(guān)鍵技術(shù)[D]. 李衛(wèi)斌.西安電子科技大學(xué) 2004

碩士論文
[1]基于混合式SAR/ISAR的艦船目標(biāo)成像技術(shù)研究[D]. 闞學(xué)超.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2017
[2]基于壓縮感知的陣列SAR三維成像方法研究[D]. 羅煜川.電子科技大學(xué) 2015
[3]基于壓縮感知的陣列SAR三維成像方法研究[D]. 彭文杰.電子科技大學(xué) 2013
[4]基于混合式SAR/ISAR處理的海上目標(biāo)成像研究[D]. 孟召辰.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2012



本文編號：3505877