海杂波仿真与船目标ISAR图像识别研究

发布时间：2019-07-31 10:41

【摘要】：逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR)是一种二维成像雷达,可以在各种天气条件下持续地对目标进行监测,在广域侦测、环境遥感、防空等方面有着重要的价值。本文主要针对船目标ISAR图像识别进行研究,内容如下:1、研究了海杂波统计数学模型,利用了零记忆非线性变换法和傅里叶级数展开法,对海杂波模型(对数正态分布、韦布分布、逆高斯复合高斯分布、K分布)进行仿真实现和分析,仿真结果表明杂波形状参数可以控制杂波尾部形状,杂波速度方差对杂波内部起伏有影响,而对杂波拖尾没有贡献。2、研究了船目标成像模型和滚动模型,利用距离多普勒成像算法,对船目标点阵模型的三种小角度滚动方式(roll、yaw、pitch)进行了ISAR成像研究,获取ISAR图像,为后续研究提供了数据支撑。3、研究了点阵模型ISAR图像预处理方法和特征提取方法,利用深度学习框架中卷积神经网络对图像进行特征学习,该方法不需人为提取特征,可自主进行特征学习,对图像平移、伸缩变化有很强的鲁棒性。通过实验从网络层数、卷积核个数、滤波器大小等方面对网络结构进行了优化。4、研究了支持向量机和三类AdaBoost算法(Gentle AdaBoost、Real AdaBoost、Modest AdaBoost)。AdaBoost算法对错误分类的分类器进行权值迭代更新,使其最终晋升为强分类器,增强分类效果。实验结果表明:对于AdaBoost分类器,MAB算法效果最差并且不稳定,RAB识别结果好于GAB、MAB,而且稳定性好,两类识别方案中,样本交叉选择识别结果好于样本保留选择方案。对于支持向量机算法,其识别结果好于AdaBoost算法,支持向量机算法对样本角度变化鲁棒性更好。
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TN957.52

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本文编号：2521267