关于SAR欺骗式干扰技术研究

发布时间：2017-04-16 10:15

  本文关键词：关于SAR欺骗式干扰技术研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着SAR的蓬勃发展以及其获取信息能力的与日俱增,使SAR在电子战中的作用越来越显著。欺骗式干扰技术作为目前SAR干扰中的重点,对其进行深入研究具有重大的意义。现有的SAR欺骗式干扰技术大多数还停留在生成相似度较低的虚假目标信号阶段,生成的欺骗图像与真实图像差别较大,难以体现目标场景的真实性,达不到很好的干扰效果。因此,研究如何生成高相似度的SAR欺骗图像是欺骗式干扰的重中之重。本文首先介绍了SAR和SAR欺骗式干扰的基本原理,着重分析了SAR图像的性质。根据SAR图像性质,对SAR图像统计分布模型和散射中心分布模型进行了场景重建仿真,发现单纯依靠这两种模型,都不能满足SAR欺骗式干扰中高相似度欺骗场景生成的要求。最后引出了SAR欺骗式干扰的重点问题,即如何生成包含确定信息和随机信息的SAR欺骗场景,且生成的场景内容符合逻辑。接着针对如何生成包含确定信息和随机信息的SAR欺骗场景,提出了基于散射分布增量的欺骗式干扰算法,并对算法各个步骤作了详细分析和仿真。通过分析SAR场景的叠加特性,得到欺骗场景选取的具体要求。确定了欺骗场景后,着重研究了如何快速生成最终的欺骗场景,提出了建立模板库,利用模板进行欺骗场景的生成。在此过程中采用块纹理合成技术对模板进行大小调制,并通过研究灰度变换函数,获得一种对欺骗场景进行幅度调制的算法。由于欺骗场景直接叠加真实场景的效果不理想,故采用增量分布叠加的欺骗式干扰策略。分析解决了在计算虚假分布增量时遇到的边缘问题和负值问题。最后,首先介绍了四种欺骗式干扰效果的评定准则,然后给出了基于虚假散射分布增量的欺骗式干扰算法整体流程。对SAR纹理性场景进行了欺骗式干扰算法的仿真,并进行了效果评估。针对SAR场景中的目标,提出基于伪装的欺骗策略,并在上述算法的基础上进行了改进,同时对改进后的算法进行了仿真和效果评估。最后得出,基于散射分布增量的欺骗式干扰算法,对纹理性场景的仿真效果很好,达到了欺骗式干扰的高相似度要求。但是,针对目标场景的伪装算法,虽然能够实现人眼的欺骗效果,但是对于机器的目标识别效果不佳,具有一定的局限性,需要进行改进。
【关键词】：欺骗式干扰 SAR图像 纹理合成 散射分布增量 目标伪装
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN974
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 绪论11-16
• 1.1 研究背景及意义11-13
• 1.1.1 研究背景11-12
• 1.1.2 研究意义12-13
• 1.2 SAR欺骗式干扰技术动态13-15
• 1.3 论文安排及主要研究内容15-16
• 第二章 SAR欺骗式干扰原理及SAR场景特性16-41
• 2.1 SAR成像基本原理16-18
• 2.1.1 SAR回波信号模型16-17
• 2.1.2 SAR成像原理17-18
• 2.2 SAR欺骗式干扰原理18-20
• 2.2.1 SAR欺骗式干扰几何模型18-19
• 2.2.2 SAR欺骗式干扰原理19-20
• 2.2.3 SAR欺骗式干扰仿真20
• 2.3 SAR场景特性分析20-27
• 2.3.1 SAR图像与光学图像的差异21
• 2.3.2 SAR图像相干斑原理21-23
• 2.3.3 SAR图像散射中心特征23-24
• 2.3.4 SAR图像几何特征24-25
• 2.3.5 SAR图像的纹理特征25-27
• 2.4 SAR场景的统计分布模型27-34
• 2.4.1 统计模型27-29
• 2.4.2 统计分布模型的参数估计和拟合检验准则29-30
• 2.4.3 典型SAR场景统计拟合仿真30-33
• 2.4.4 根据统计模型的SAR场景重建33-34
• 2.5 SAR目标散射中心模型34-38
• 2.5.1 散射中心模型35
• 2.5.2 散射中心参数估计35-37
• 2.5.3 散射中心模型仿真37-38
• 2.6 SAR欺骗式干扰的要求与难点38-40
• 2.6.1 SAR欺骗式干扰虚假场景高相似度难点38-39
• 2.6.2 SAR欺骗式干扰虚假场景逻辑性要求39
• 2.6.3 SAR欺骗式干扰的参数要求39-40
• 2.7 本章小结40-41
• 第三章 SAR欺骗式干扰的散射分布生成41-73
• 3.1 欺骗式干扰中SAR场景散射特性分析41-46
• 3.1.1 SAR场景叠加的统计分布特性分析42-45
• 3.1.2 SAR场景叠加的强散射点特性45-46
• 3.2 欺骗场景选取46-52
• 3.2.1 欺骗场景选取的逻辑要求47-49
• 3.2.2 欺骗场景的相似度要求49-52
• 3.3 欺骗场景的生成52-63
• 3.3.1 模板库的建立及模板的选取53-54
• 3.3.2 欺骗场景尺寸的调制54-58
• 3.3.3 欺骗场景的幅度调制58-63
• 3.4 虚假散射分布增量的生成63-72
• 3.4.1 虚假散射分布增量计算64-67
• 3.4.2 真实场景信息的获取67-69
• 3.4.3 边缘处理69-72
• 3.5 本章小结72-73
• 第四章 欺骗式干扰算法与仿真73-96
• 4.1 欺骗效果评估73-77
• 4.1.1 基于纹理特征的相似性度量73-74
• 4.1.2 基于图像结构的相似性度量74-75
• 4.1.3 基于几何特征的相似性度量75-77
• 4.1.4 基于目标识别的效果评估77
• 4.2 基于虚假散射分布增量的欺骗式干扰算法77-80
• 4.3 纹理性场景欺骗式干扰算法仿真80-86
• 4.3.1 仿真实验81-83
• 4.3.2 欺骗式干扰算法评估83-86
• 4.4 基于典型目标的欺骗式干扰算法与仿真86-95
• 4.4.1 隐藏策略下的欺骗式干扰87
• 4.4.2 伪装策略下的欺骗式干扰87-95
• 4.5 本章小结95-96
• 第五章 总结与展望96-98
• 5.1 工作总结96-97
• 5.2 工作展望97-98
• 致谢98-99
• 参考文献99-102

【参考文献】

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本文编号：310593