發(fā)布時間：2019-03-28 12:10

【摘要】：合成孔徑雷達(Synthetic Aperture Radar,SAR)成像技術(shù)不受到距離、光照、天氣等因素的影響,具備全天時、全天候、高分辨率成像的特點。目前,SAR成像技術(shù)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于軍事探測以及民用測繪的多個領(lǐng)域。但是,在SAR目標(biāo)自動識別領(lǐng)域,由于SAR圖像的相干成像原理,致使SAR圖像被大量復(fù)雜的相干斑噪聲污染,并且由于對SAR輻射特性以及成像原理相關(guān)知識的缺乏,導(dǎo)致提取有效的SAR目標(biāo)特征進行目標(biāo)識別十分困難,從而制約了SAR自動目標(biāo)識別技術(shù)的發(fā)展�；�于此,本文繞過特征提取這一難題,利用訓(xùn)練樣本的類別信息,通過學(xué)習(xí)判別性字典來對樣本進行稀疏編碼,利用編碼系數(shù)進行SAR目標(biāo)識別,最終的實驗數(shù)據(jù)證明了此類方法在SAR目標(biāo)識別上具有可行性,且識別效果可觀。本文的主要工作內(nèi)容可概括為以下幾點:(1)針對SAR圖像的特性,進行了相關(guān)的預(yù)處理工作,主要涉及了噪聲抑制、目標(biāo)檢測等相關(guān)算法的研究。(2)在現(xiàn)有的Fisher判別性字典學(xué)習(xí)方法的基礎(chǔ)上對目標(biāo)函數(shù)進行了改進,并將該方法成功應(yīng)用在了SAR目標(biāo)識別上,并取得了一定的識別效果。(3)為了驗證本文改進的算法在SAR目標(biāo)識別上的性能,本文將該算法與現(xiàn)有的經(jīng)典稀疏分類方法SRC、K-SVD、D-KSVD、以及基于Fisher判別性字典學(xué)習(xí)方法的目標(biāo)識別方法進行了對比,并總結(jié)了本文改進算法在SAR目標(biāo)識別上的特性。(4)通過在不同大小訓(xùn)練樣本集的實驗,分析了字典大小對識別效果的影響,字典越大,本文算法識別率越高;另外,實驗結(jié)果驗證了當(dāng)訓(xùn)練樣本各子類數(shù)量差異較大時,數(shù)量較少的子類對應(yīng)的識別率降低。
[Abstract]:Synthetic Aperture Radar (Synthetic Aperture Radar,SAR) imaging technology is not affected by range, illumination, weather and other factors. It has the characteristics of all-weather, all-weather and high-resolution imaging. At present, SAR imaging technology has been widely used in many fields of military detection and civil mapping. However, in the field of automatic recognition of SAR targets, due to the coherent imaging principle of SAR images, SAR images are polluted by a large number of complex speckle noises, and the lack of knowledge about SAR radiation characteristics and imaging principles is also involved. It is very difficult to extract effective SAR target features for target recognition, which restricts the development of SAR automatic target recognition technology. Based on this, this paper bypasses the difficult problem of feature extraction, makes use of the classification information of the training samples, uses the learning discriminative dictionary to carry out sparse coding of the samples, and uses the coding coefficients to recognize the SAR targets. The experimental results show that this method is feasible and effective in SAR target recognition. The main contents of this paper can be summarized as follows: (1) according to the characteristics of SAR images, the related pretreatment work is carried out, which mainly involves noise suppression. Research on related algorithms such as target detection. (2) based on the existing Fisher discriminative dictionary learning method, the objective function is improved, and the method is successfully applied to SAR target recognition. Some recognition results have been obtained. (3) in order to verify the performance of the improved algorithm in SAR target recognition, this paper compares this algorithm with the classical sparse classification method SRC,K-SVD,D-KSVD,. The target recognition methods based on Fisher discriminative dictionary learning method are compared, and the characteristics of the improved algorithm in SAR target recognition are summarized. (4) the experiment of training sample sets in different sizes is carried out. The influence of dictionary size on the recognition effect is analyzed. The larger the dictionary, the higher the recognition rate of this algorithm. In addition, the experimental results show that when the number of sub-classes of training samples varies greatly, the recognition rate of the smaller number of subclasses decreases.
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TN958

【參考文獻】

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本文編號：2448846