雷达目标物理特征提取及应用研究

发布时间：2021-03-28 23:48

　　雷达是一种全天时、全天候的探测设备,具有作用距离远,穿透力强的特点。随着高分辨合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）和逆合成孔径雷达（Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR）成像技术的出现,使更精细地刻画目标成为可能;从SAR/ISAR图像中提取有用的信息,具有重要的军用和民用应用价值。随着极化雷达的出现,使得从极化SAR/ISAR图像中提取与物理散射机制相关的极化特征成为可能。本文围绕着如何从SAR/ISAR图像中提取物理相关特征和如何利用极化特征进行目标检测性能展开研究。全文内容概括为以下四个部分:第一部分研究基于图像域稀疏表示的快速属性散射中心提取。属性散射中心模型用一组参数来描述目标的散射中心的散射强度、位置、形状、指向等物理特性。从图像中提取属性散射中心对SAR/ISAR图像解译具有重要作用。现有的属性散射中心提取算法大致分为图像域算法和频域算法两类。图像域算法需要对图像进行分割,最终的提取结果依赖于图像的分割效果,而对于复杂目标,分割结果往往不理想。频率域的算法能比较精确地提取散射中心,然而其计算量比较大... 

【文章来源】：西安电子科技大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：135 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

ISAR成像雷达发展图

HaystackLRIR和HUSIR对NASASPACE卫星的成像对比

【参考文献】：
期刊论文
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[2]俄罗斯空间态势感知体系发展综述[J]. 代科学,冯占林,万歆睿.  中国电子科学研究院学报. 2016(03)
[3]美军空间态势感知装备发展重要动向及影响[J]. 刘海印,桐慧.  国际太空. 2015(07)
[4]空间目标识别技术与威胁评估算法综述[J]. 张杰,徐志宇,王磊,许维胜.  机电一体化. 2011 (03)

博士论文
[1]基于深层贝叶斯生成网络的层次特征学习[D]. 丛玉来.西安电子科技大学 2017
[2]稀疏激励的极化逆散射理论研究[D]. 李增辉.清华大学 2015
[3]空间目标光电观测技术研究[D]. 李振伟.中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所) 2014
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本文编号：3106473