發(fā)布時間：2024-06-02 11:45

　　合成孔徑雷達(SAR)在航空航天、對地觀測及軍事偵察等領域具有非常廣闊的應用前景,如何從復雜場景中快速檢測出感興趣目標對戰(zhàn)場偵察、軍事指揮等具有重要意義。針對復雜場景下的目標檢測困難問題,本文對復雜場景下的SAR圖像進行了深入研究,最終提出一種基于模糊邏輯與背景統(tǒng)計模型的CFAR檢測算法。主要研究內(nèi)容與成果如下:⑴研究了不同背景下雜波分布的擬合,用6種統(tǒng)計分布擬合Sandia數(shù)據(jù)庫中不同背景圖像,擬合的方法包括傳統(tǒng)的三種擬合精度準則和本文提出的基于模糊聚類隸屬度值的擬合精度準則(FCC準則)。分別給出基于傳統(tǒng)擬合準則和基于FCC準則的低植被、高植被、城區(qū)建筑物、海雜波等區(qū)域的最佳統(tǒng)計模型。⑵研究了基于統(tǒng)計模型的智能迭代CFAR檢測算法和模糊集理論,經(jīng)過分析,將模糊邏輯引入了基于統(tǒng)計模型的智能迭代CFAR檢測算法中,提出了基于模糊邏輯與背景統(tǒng)計模型的CFAR檢測算法。首先,考慮擬合過程中的不確定性,用基于FCC準則的統(tǒng)計模型替換了基于傳統(tǒng)擬合準則的統(tǒng)計模型;其次,針對傳統(tǒng)CFAR檢測器因使用“硬判決”而導致信息利用率低的問題,將基于統(tǒng)計模型的智能迭代CFAR檢測算法中的CFAR檢測器替換...

【文章頁數(shù)】：88 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖2.1參量模型建模的一般過程

2.1引言為了使得SAR圖像的統(tǒng)計特性得以最終被揭示，針對SAR數(shù)據(jù)的描述可以通過統(tǒng)計方法來實現(xiàn)。一般會將這一整個過程視為SAR圖像雜波統(tǒng)計建模。這也是最近幾年的一大研究重點，對SAR圖像統(tǒng)計建模加以研究，主要是為了[31]：⑴對地物散射機理有全面、系統(tǒng)、完善....

圖2.2第二章整體結構圖

還分別建立了傳統(tǒng)擬合準則和FCC準則的統(tǒng)計分布模型。圖2.2第二章整體結構圖2.2SAR圖像統(tǒng)計模型分析在目標檢測算法中，背景統(tǒng)計模型的選擇，對SAR圖像的目標檢測精度影響很大。本節(jié)以圖表的形式簡單清晰地介紹SAR圖像的統(tǒng)計模型。圖2.3給出了六種SAR....

圖2.4低矮的均勻自然植被樣本

圖2.4低矮的均勻自然植被樣本13個矮植被樣本切片綜合統(tǒng)計出來的擬合圖，其中圖2.5ibull分布、Gamma分布、K分布、G0分布這6種分布對視覺上可以更清晰，方便后續(xù)的結果對比分析，還給出了分別是這6種分布單獨的擬合圖。對13個矮植被樣本擬合C....

圖2.6較高的不均勻自然植被樣本

(b)伊斯萊塔湖附近高植被樣本圖2.6較高的不均勻自然植被樣本不均勻自然植被的統(tǒng)計模型，如圖2.6(a)和(b)分別從格蘭德河取了11個不均勻區(qū)域的樹林樣本，這些樣本代表的是較高的對這11個同質(zhì)區(qū)域的樣本進行綜合擬合分析，得到擬合圖2.

本文編號：3987236