基于模糊逻辑与背景统计模型的CFAR检测算法研究

发布时间：2024-06-02 11:45

　　合成孔径雷达(SAR)在航空航天、对地观测及军事侦察等领域具有非常广阔的应用前景,如何从复杂场景中快速检测出感兴趣目标对战场侦察、军事指挥等具有重要意义。针对复杂场景下的目标检测困难问题,本文对复杂场景下的SAR图像进行了深入研究,最终提出一种基于模糊逻辑与背景统计模型的CFAR检测算法。主要研究内容与成果如下:⑴研究了不同背景下杂波分布的拟合,用6种统计分布拟合Sandia数据库中不同背景图像,拟合的方法包括传统的三种拟合精度准则和本文提出的基于模糊聚类隶属度值的拟合精度准则(FCC准则)。分别给出基于传统拟合准则和基于FCC准则的低植被、高植被、城区建筑物、海杂波等区域的最佳统计模型。⑵研究了基于统计模型的智能迭代CFAR检测算法和模糊集理论,经过分析,将模糊逻辑引入了基于统计模型的智能迭代CFAR检测算法中,提出了基于模糊逻辑与背景统计模型的CFAR检测算法。首先,考虑拟合过程中的不确定性,用基于FCC准则的统计模型替换了基于传统拟合准则的统计模型;其次,针对传统CFAR检测器因使用“硬判决”而导致信息利用率低的问题,将基于统计模型的智能迭代CFAR检测算法中的CFAR检测器替换...

【文章页数】：88 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2.1参量模型建模的一般过程

2.1引言为了使得SAR图像的统计特性得以最终被揭示，针对SAR数据的描述可以通过统计方法来实现。一般会将这一整个过程视为SAR图像杂波统计建模。这也是最近几年的一大研究重点，对SAR图像统计建模加以研究，主要是为了[31]：⑴对地物散射机理有全面、系统、完善....

图2.2第二章整体结构图

还分别建立了传统拟合准则和FCC准则的统计分布模型。图2.2第二章整体结构图2.2SAR图像统计模型分析在目标检测算法中，背景统计模型的选择，对SAR图像的目标检测精度影响很大。本节以图表的形式简单清晰地介绍SAR图像的统计模型。图2.3给出了六种SAR....

图2.4低矮的均匀自然植被样本

图2.4低矮的均匀自然植被样本13个矮植被样本切片综合统计出来的拟合图，其中图2.5ibull分布、Gamma分布、K分布、G0分布这6种分布对视觉上可以更清晰，方便后续的结果对比分析，还给出了分别是这6种分布单独的拟合图。对13个矮植被样本拟合C....

图2.6较高的不均匀自然植被样本

(b)伊斯莱塔湖附近高植被样本图2.6较高的不均匀自然植被样本不均匀自然植被的统计模型，如图2.6(a)和(b)分别从格兰德河取了11个不均匀区域的树林样本，这些样本代表的是较高的对这11个同质区域的样本进行综合拟合分析，得到拟合图2.

本文编号：3987236