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《西安电子科技大学》 2009年
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合成孔径雷达图像目标识别技术研究

胡利平  
【摘要】: 基于合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)的自动目标识别(Automatic Target Recognition,ATR)技术在现代战场中的重要作用已经使得它成为了国内外研究的热点之一。近十几年来,SAR图像的目标识别研究在SAR图像的预处理、特征提取及识别等方面均取得了相当大的进展。本论文主要围绕教育部留学回国人员基金“基于SAR图像的雷达自动目标检测与识别技术”、“十五”国防预研项目“目标识别技术”和“十一五”国防预研项目“基于目标成像的识别技术”的研究任务,针对合成孔径雷达图像的目标识别,从SAR图像滤波、SAR图像分割以及SAR图像的特征提取与识别等方面展开了较为深入的研究。本论文的主要内容概括如下: 1、针对SAR图像的相干斑特点,对比了几种常用的SAR图像滤波方法,分析了它们的优缺点,并给出了不同分辨率的SAR图像的滤波结果。 2、针对相关文献中存在的问题:①没有考虑阴影,而阴影信息对识别是很有用的;②没有将目标及其阴影从杂波背景中提取出来,由于背景杂波具有多样性,不同的背景杂波特性会影响识别性能;③对于一个特定的识别问题,采用某一种分类算法或者某一种特征未必能获得很好的识别性能,基于多特征或多分类算法的分类器融合是必需的,我们提出一种基于多分类器融合的SAR图像目标识别方法,首先给出有效的SAR图像预处理方法,将目标及其阴影从杂波背景中提取出来,抑制了背景杂波对后续识别的影响,然后基于极化映射提取目标的强度分布特征、目标和阴影的形状特征等,最后基于平均准则融合多个分类器。 3、主分量分析(Principal Component Analysis,PCA)是模式识别领域中一种经典的特征提取方法。然而,当PCA用于图像的特征提取时,要将2维图像矩阵(m×n)转换成1维向量(m ? n),这会带来两个方面的问题:①损失图像的2维空间结构信息;②特征提取要在高维向量空间中进行,但在高维空间中很难准确估计协方差矩阵,且维数很大(( m ? n )×( m ? n)),对其进行特征分解会大大增加计算负担。为了解决上述问题,二维主分量分析(Two-dimensional PCA,2DPCA)应运而出,它直接采用2维图像矩阵估计训练样本的协方差矩阵,估计得到的协方差矩阵更准确有效且维数仅为n×n或m×m,对其特征分解的效率也更高。但是,2DPCA仅去除了图像各行或各列像素间的冗余信息,因此得到的特征矩阵维数较大。本章首先根据投影形式的不同将2DPCA分为两种:右投影形式的2DPCA(Right 2DPCA,R-2DPCA)和左投影形式的2DPCA(Left 2DPCA,L-2DPCA)。为了降低特征维数、改善识别性能,给出相应的改进2DPCA方法。 4、线性判决分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)也是模式识别领域中一种有效的特征提取方法。与PCA类似,LDA在用于图像特征提取时,也需要将2维图像矩阵转化为1维图像向量,这会带来“维数灾难”和“奇异”等问题。为此,近年来提出二维线性判决分析(Two-dimensional LDA,2DLDA),它直接基于2维图像矩阵来构建散布矩阵。本章中根据投影形式的不同首先将2DLDA分为两种形式:右投影的二维线性判决分析(Right 2DLDA,R-2DLDA)和左投影的二维线性判决分析(Left 2DLDA,L-2DLDA)。然后针对它们特征维数过大的缺陷,提出三种改进算法:两级R-2DLDA(Two-stage R-2DLDA)、两级L-2DLDA(Two-stage L-2DLDA)和两向2DLDA(Two-directional 2DLDA)。 5、LDA是一种被广泛应用的线性降维算法,但它要求各个类别的数据要满足单模分布结构,且在用于图像特征提取时通常会出现类内散布矩阵奇异的问题,还有LDA得到的特征维数仅为c? 1(c为类别数)。为了缓解上述局限性,近来提出了子类判别分析(Clustering-based Discriminant Analysis,CDA),它假设数据服从多模分布。然而,由于该方法采用的子类划分方法是k均值聚类算法,因而不能保证最终的识别结果是稳定的、最优的、且依赖聚类初始中心的选择。为此,我们给出一种改进的子类判决分析(Improved CDA,ICDA)方法,它首先采用快速全局k-均值聚类算法找到每类目标最优的子类划分,然后基于这些子类划分采用CDA准则找到最优的投影矢量,因此最终的识别性能不依赖聚类时初始聚类中心的选择,且能保证达到全局最优。 6、针对SAR图像数据的多模分布特性,提出了以下几种图像特征提取方法:(1)提出二维子类判决分析(Two-dimensional CDA,2DCDA)及其改进的算法。它们直接基于2维图像矩阵构造子类类间和子类类内散布矩阵,可克服CDA的维数灾难、奇异等问题。本章先后给出2DCDA的两种投影形式:右投影形式的2DCDA(Right 2DCDA,R-2DCDA)和左投影形式的2DCDA(Left 2DCDA,L-2DCDA)。针对它们求得的特征矩阵维数过大的问题,相应地提出几种改进的2DCDA算法。(2)提出二维最大子类散度差鉴别分析及其改进算法。由于在2DCDA中,需要计算子类类内散布矩阵的逆矩阵,而在小样本问题中逆矩阵通常是不存在的。为了避免计算逆矩阵或逆矩阵不存在的问题,我们给出一种新的图像特征提取方法:二维最大子类散度差鉴别分析(Two-dimensional Maximum Clustering-based Scatter Difference,2DMCSD)。由于2DMCSD只沿行方向压缩图像,类似地,给出其另一种形式(称之为Alternative 2DMCSD),它只沿列方向压缩图像。为了克服2DMCSD和Alternative 2DMCSD的特征维数过大的问题,又提出两向二维最大子类散度差鉴别分析(Two-directional 2DMCSD ,(2D)2MCSD)。(3)提出对角子类判决分析算法。上述的2DPCA、2DFLD和2DCDA仅保留了图像行(或列)方向的相关性变化,而忽略了图像列(或行)方向的相关性变化。为了同时保留图像行和列像素间的相关性变化,提出对角子类判决分析(Diagonal CDA,DiaCDA)。它基于对角图像寻找最优的投影方向,且考虑了每类数据中存在多个子类的情况。为了缓解DiaCDA的特征维数过大的问题,将DiaCDA和2DCDA结合起来,提出DiaCDA+2DCDA的特征提取方法。
【学位授予单位】:西安电子科技大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:TN957.51

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【引证文献】
中国期刊全文数据库 前6条
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2 刘振;姜晖;;一种用于SAR目标特征提取的I2DLDA方法[J];电子信息对抗技术;2013年02期
3 王寿彪;杨桄;丁文东;张俭峰;;SAR图像目标识别特征提取与选择方法研究进展[J];科技情报开发与经济;2011年26期
4 李勇;王德功;常硕;;基于小波域2DPCA特征提取算法的SAR图像识别[J];舰船电子工程;2012年12期
5 章锦文;宋小春;赵广州;陈仁;;桥梁目标识别方法综述[J];红外与激光工程;2012年12期
6 刘振;姜晖;王粒宾;;基于加权两向二维线性鉴别分析的SAR目标识别方法[J];计算机应用;2013年02期
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 尹奎英;SAR图像处理及地面目标识别技术研究[D];西安电子科技大学;2011年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 鲁统臻;星载SAR与AIS舰船目标检测技术研究[D];中国海洋大学;2010年
2 冯蕾;基于最优投影支持张量机的多分类算法研究[D];西安电子科技大学;2011年
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4 谢堃;合成孔径雷达图像目标检测方法研究[D];南京航空航天大学;2011年
5 范凤霞;基于ISAR图像的舰船目标的特征提取与识别[D];哈尔滨工业大学;2011年
6 牛少波;基于张量学习的目标识别技术研究[D];西安电子科技大学;2010年
7 王涛;基于流形学习的SAR自动目标识别方法研究[D];电子科技大学;2010年
8 方庆;基于压缩感知的SAR图像目标识别技术研究[D];电子科技大学;2012年
9 张忠;基于合成孔径雷达图像数据的渔船特征研究[D];上海海洋大学;2012年
10 谢欣;弹载雷达地面目标分类识别与定位[D];西安电子科技大学;2012年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 张红蕾;宋建社;翟晓颖;;一种基于二维最大熵的SAR图像自适应阈值分割算法[J];电光与控制;2007年04期
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10 刘宏伟,杜兰,袁莉,保铮;雷达高分辨距离像目标识别研究进展[J];电子与信息学报;2005年08期
中国博士学位论文全文数据库 前8条
1 马长征;雷达目标三维成像技术研究[D];西安电子科技大学;1999年
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3 邢孟道;基于实测数据的雷达成像方法研究[D];西安电子科技大学;2002年
4 傅斌;SAR浅海水下地形探测[D];中国海洋大学;2005年
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7 李强;单脉冲雷达目标三维成像与识别研究[D];西安电子科技大学;2007年
8 陈渤;基于核方法的雷达高分辨距离像目标识别技术研究[D];西安电子科技大学;2008年
中国硕士学位论文全文数据库 前7条
1 薛浩洁;SAR图像海洋表面油膜检测方法研究[D];中国科学院研究生院(电子学研究所);2004年
2 罗峰;合成孔径雷达图像自动目标识别方法研究[D];四川大学;2005年
3 蒋斌;SAR图像道路提取方法研究[D];国防科学技术大学;2004年
4 何壸;SAR图像分割及目标识别[D];西安电子科技大学;2006年
5 彭丽娟;SAR图像去噪及分割[D];西安科技大学;2006年
6 詹新光;基于支持向量机的SAR图像目标识别[D];西安科技大学;2008年
7 胡丹;基于SVM的SAR图像地物分类研究[D];中南大学;2008年
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 武拥军;吴先良;;双站移不变SAR成像的一种通用等效单站RD算法[J];安徽大学学报(自然科学版);2009年05期
2 许高程;张文君;王卫红;;支持向量机技术在遥感影像滑坡体提取中的应用[J];安徽农业科学;2009年06期
3 国巧真;蒋卫国;易文斌;;不同地形条件下的村镇形态特征识别方法研究[J];安徽农业科学;2009年28期
4 管翠萍;;药物靶标G蛋白偶联受体的识别预测[J];安徽农业科学;2010年24期
5 刘婷婷;;基于支持向量机的水稻纹枯病识别研究[J];安徽农业科学;2011年28期
6 高闯;王立东;周世宇;;基于支持矢量机的宫颈细胞分类[J];辽宁科技大学学报;2009年03期
7 汪廷华;田盛丰;黄厚宽;廖年冬;;样本属性重要度的支持向量机方法[J];北京交通大学学报;2007年05期
8 尚磊;刘风进;;基于支持向量机的手写体数字识别[J];兵工自动化;2007年03期
9 胡春梅;高鑫;潘卓;李建雄;;一种新的SAR图像机动目标变化检测算法[J];兵工自动化;2008年08期
10 朱力,王盛利,倪晋麟,刘国岁;用匹配傅里叶变换估计星载SAR多普勒参数[J];兵工学报;2005年03期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 ;An effective procedure exploiting unlabeled data to build monitoring system[A];中国科学院地质与地球物理研究所第11届(2011年度)学术年会论文集(下)[C];2012年
2 ;A Novel Kernel PCA Support Vector Machine Algorithm with Feature Transition Function[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
3 吕蓬;柳亦兵;马强;魏于凡;;支持向量机在齿轮智能故障诊断中的应用研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
4 陈才扣;崔美琳;曹丽;刘永俊;;基于核的二维最大散度差投影鉴别分析及人脸识别[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
5 ;Fault Pattern Recognition of Rolling Bearings Based on Wavelet Packet and Support Vector Machine[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
6 蒋少华;桂卫华;阳春华;唐朝晖;蒋朝辉;;基于主元分析与支持向量机的方法及其在密闭鼓风炉过程监控诊断中的应用[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
7 王海丰;李壮;任洪娥;赵鹏;;基于非下采样Contourlet变换和SVM的纹理图像分割算法[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
8 ;Image Classification with Ant Colony Based Support Vector Machine[A];中国自动化学会控制理论专业委员会A卷[C];2011年
9 ;Face Recognition Using m-MSD and SVD with Single Training Image[A];中国自动化学会控制理论专业委员会D卷[C];2011年
10 晋朝勃;胡刚强;史广智;李玉阳;;一种采用支持向量机的水中目标识别方法[A];中国声学学会水声学分会2011年全国水声学学术会议论文集[C];2011年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 赵莹;半监督支持向量机学习算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 王兴梅;水下声纳图像的MRF目标检测与水平集的轮廓提取方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 殷志伟;基于统计学习理论的分类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
4 柏坚;非线性数学地质模型研究及在滇东南金矿成矿预测中的应用[D];中国地质大学(北京);2010年
5 姚志明;基于步态触觉信息的身份识别研究[D];中国科学技术大学;2010年
6 陈志国;基于群体智能的机器视觉的关键技术研究[D];江南大学;2010年
7 张目;高技术企业信用风险影响因素及评价方法研究[D];电子科技大学;2010年
8 宋国明;基于提升小波及SVM优化的模拟电路智能故障诊断方法研究[D];电子科技大学;2010年
9 刘建明;古代壁画图像保护与智能修复技术研究[D];浙江大学;2010年
10 渠瑜;基于SVM的高不平衡分类技术研究及其在电信业的应用[D];浙江大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 朱杰;一种基于聚类的支持向量机反问题求解算法[D];河北大学;2007年
2 李金华;基于SVM的多类文本分类研究[D];山东科技大学;2010年
3 张宗营;SAR影像配准方法研究[D];山东科技大学;2010年
4 江达秀;基于HMAX模型的人脸表情识别研究[D];浙江理工大学;2010年
5 李朋勇;基于全矢高阶谱的故障诊断方法及其应用研究[D];郑州大学;2010年
6 刘松;基于OCSVM和主动学习的DDOS攻击分布式检测系统[D];郑州大学;2010年
7 姚冰;合成孔径声纳成像及目标检测与识别技术的研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
8 叶铂;基于统计学方法的水面目标特征提取与识别方法的研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
9 赵林;雷达信号特征提取与识别[D];大连理工大学;2010年
10 方宇;小波支持向量机在交通流预测中的应用研究[D];大连理工大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 李新;车涛;;积雪被动微波遥感研究进展[J];冰川冻土;2007年03期
2 龚婕,杨士元;SAR图像的检测和分类方法[J];北京邮电大学学报;2005年04期
3 王永刚;姜挺;龚辉;;一种基于跑道检测的机场识别方法[J];测绘工程;2009年05期
4 尹作霞;杜培军;陈云浩;谭琨;;面向对象的高光谱影像目标识别方法[J];测绘科学;2009年02期
5 朱长青,王耀革,马秋禾,史文中;基于形态分割的高分辨率遥感影像道路提取[J];测绘学报;2004年04期
6 李晓玮;种劲松;;基于小波分解的K-分布SAR图像舰船检测[J];测试技术学报;2007年04期
7 尹贤龙;;基于图像分形维数估计的最小盒计数法的研究[J];电气应用;2006年09期
8 张红蕾;宋建社;翟晓颖;;一种基于二维最大熵的SAR图像自适应阈值分割算法[J];电光与控制;2007年04期
9 张涛;孙林;黄爱民;;图像分形维数的差分盒方法的改进研究[J];电光与控制;2007年05期
10 计科峰,匡纲要,粟毅,郁文贤;一种改进的图像域SAR目标散射中心特征提取方法[J];电路与系统学报;2004年02期
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 李民;基于稀疏表示的超分辨率重建和图像修复研究[D];电子科技大学;2011年
2 尹奎英;SAR图像处理及地面目标识别技术研究[D];西安电子科技大学;2011年
3 马长征;雷达目标三维成像技术研究[D];西安电子科技大学;1999年
4 万朋;合成孔径雷达目标检测及相关技术研究[D];电子科技大学;2000年
5 姜正林;低分辨ISAR成像及干涉技术应用研究[D];西安电子科技大学;2001年
6 郦苏丹;SAR图像特征提取与目标识别方法研究[D];国防科学技术大学;2001年
7 付琨;高分辨率单视单极化SAR图像地物分类方法研究[D];国防科学技术大学;2002年
8 种劲松;合成孔径雷达图像舰船目标检测算法与应用研究[D];中国科学院研究生院(电子学研究所);2002年
9 谭衢霖;鄱阳湖湿地生态环境遥感变化监测研究[D];中国科学院研究生院(遥感应用研究所);2002年
10 邢孟道;基于实测数据的雷达成像方法研究[D];西安电子科技大学;2002年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 黄健;履带式车辆微多普勒效应与特征提取[D];国防科学技术大学;2009年
2 徐晶;SAR图像的目标检测与分类研究[D];南京航空航天大学;2010年
3 武震;基于分形理论的图像分割[D];南京航空航天大学;2002年
4 程爱军;雷达回波信号模拟与仿真[D];南京理工大学;2004年
5 薛浩洁;SAR图像海洋表面油膜检测方法研究[D];中国科学院研究生院(电子学研究所);2004年
6 高贵;高分辨率SAR图像目标特征提取研究[D];国防科学技术大学;2003年
7 师君;高速、多目标ISAR仿真及成像研究[D];电子科技大学;2005年
8 蒋运辉;SAR图像中的道路检测技术研究[D];电子科技大学;2005年
9 曹海梅;遥感图像中水上桥梁目标识别与毁伤分析研究[D];南京理工大学;2005年
10 罗峰;合成孔径雷达图像自动目标识别方法研究[D];四川大学;2005年
【二级引证文献】
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 王鹏辉;基于统计建模的雷达高分辨距离像目标识别方法研究[D];西安电子科技大学;2012年
中国硕士学位论文全文数据库 前3条
1 冯蕾;基于最优投影支持张量机的多分类算法研究[D];西安电子科技大学;2011年
2 方庆;基于压缩感知的SAR图像目标识别技术研究[D];电子科技大学;2012年
3 王昕;ISAR图像方位向定标方法研究[D];南京航空航天大学;2012年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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2 欧阳勇锋,张延龙,蒋颖;关于城市形态模式的探讨[J];安徽农业科学;2004年05期
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 范九伦;模糊聚类新算法与聚类有效性问题研究[D];西安电子科技大学;1998年
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7 程玉平;SAR成像中几个问题的研究[D];西安电子科技大学;2000年
8 侯波;基于小波变换消除遥感图像噪声[D];中国科学院研究生院(遥感应用研究所);2002年
9 郦苏丹;SAR图像特征提取与目标识别方法研究[D];国防科学技术大学;2001年
10 付琨;高分辨率单视单极化SAR图像地物分类方法研究[D];国防科学技术大学;2002年
中国硕士学位论文全文数据库 前6条
1 池明旻;小波软阈值算法在SAR图像去噪处理中的应用研究[D];厦门大学;2002年
2 冯宪澄;基于MPI的并行小波图像分割研究[D];浙江工业大学;2004年
3 夏勇;图像分割技术研究[D];西北工业大学;2004年
4 汪敬华;图像分割及其在车牌识别中的应用[D];浙江大学;2004年
5 蔡敦虎;多种小波基的图像去噪性能研究[D];武汉大学;2003年
6 王坤鹏;小波分析在图像边缘检测中的应用[D];浙江工业大学;2005年
【相似文献】
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2 韩征;苏志刚;韩萍;吴仁彪;;基于样本正交子空间的SAR目标识别方法[J];电子与信息学报;2009年11期
3 胡利平;刘宏伟;尹奎英;吴顺君;;两向二维最大子类散度差鉴别分析及其在SAR目标识别中的应用[J];航空学报;2009年12期
4 胡利平;刘宏伟;吴顺君;;基于多分类器融合的SAR图像自动目标识别方法[J];系统工程与电子技术;2008年05期
5 王兵;黄钰林;杨建宇;武俊杰;;基于最大异类距离特征提取的SAR目标识别方法[J];中国科学:技术科学;2011年10期
6 陈伏兵;陈秀宏;张生亮;杨静宇;;模块二维主成分分析——人脸识别新方法[J];计算机工程;2006年14期
7 张军英,谭剑波,岳素林;基于非线性变换的高分辨率距离像雷达目标识别[J];系统工程与电子技术;2005年10期
8 范彬;冯云松;;支持向量机在红外成像自动目标识别中的应用[J];红外技术;2007年01期
9 高倩,刘家学,吴仁彪;一种基于高分辨率距离像自动目标识别新方法[J];中国民航学院学报;2002年01期
10 蓉正;雷达专家——张守宏[J];科技.人才.市场;1998年03期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 李晓东;费树岷;张涛;;基于有监督保持邻域嵌入人脸识别[A];2009年中国智能自动化会议论文集(第三分册)[C];2009年
2 陈才扣;侯钰;;自适应监督鉴别投影分析[A];中国自动化学会控制理论专业委员会A卷[C];2011年
3 陈倩;唐劲松;石敏;;水声宽带相关成像的图像特征点提取技术[A];中国声学学会2006年全国声学学术会议论文集[C];2006年
4 张李秋;陈伟建;;图像检索技术概述[A];2006北京地区高校研究生学术交流会——通信与信息技术会议论文集(上)[C];2006年
5 马宏;武金玉;;急性阑尾炎病理分型与超声图像特征的对比研究[A];中华医学会第十次全国超声医学学术会议论文汇编[C];2009年
6 马珊;庞永杰;张铁栋;;基于GRNN的声图像特征研究[A];第十五届中国海洋(岸)工程学术讨论会论文集(上)[C];2011年
7 张伯宏;江在森;;河西地区地壳加卸载响应比图像特征与地震研究[A];中国地震学会成立20周年纪念文集[C];1999年
8 纪惠谦;李宇航;刘吉民;李玲丽;梁敏;秦建民;;中心性浆液性脉络膜视网膜病变三维光相干断层扫描图像特征[A];中国眼底病论坛·全国眼底病专题学术研讨会论文汇编[C];2008年
9 温文雅;陈建华;;一种基于特征点的图像匹配算法[A];2009系统仿真技术及其应用学术会议论文集[C];2009年
10 胡娜;陈敏;高毅;常才;张凌;;甲状腺滤泡性癌的超声诊断及误诊分析[A];第二届长三角超声医学论坛暨2009年浙江省超声医学学术年会论文汇编[C];2009年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 实习生 李萌 本报记者 李凝;一流大学是我们的努力方向[N];科技日报;2002年
2 记者 文艳;教育部与我市合建西电科大[N];西安日报;2007年
3 别卫青;校园里的健身俱乐部[N];中国体育报;2004年
4 贾志敏 秦 明;用网络传递国情校情友情[N];陕西日报;2005年
5 强建周 秦明 柯昌万;夯实工程教育的根基[N];中国教育报;2006年
6 强建周 秦明 张哲浩;夯实工程教育根基[N];科技日报;2006年
7 记者 侯树金;厚重文化引纳人才[N];西安日报;2007年
8 记者 文艳;市政协委员视察我市节能减排工作[N];西安日报;2008年
9 本报记者 柯昌万 通讯员 强建周;给学生一碗“心灵鸡汤”[N];中国教育报;2004年
10 本报记者 柯昌万 通讯员 秦明;凝聚在党的旗帜下[N];中国教育报;2003年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 胡利平;合成孔径雷达图像目标识别技术研究[D];西安电子科技大学;2009年
2 李强;单脉冲雷达目标三维成像与识别研究[D];西安电子科技大学;2007年
3 付建胜;宽带雷达目标距离像识别研究[D];电子科技大学;2012年
4 刘华林;高分辨距离像雷达自动目标识别研究[D];电子科技大学;2008年
5 李丽亚;宽带雷达目标识别技术研究[D];西安电子科技大学;2009年
6 俞王新;计算机人脸检测与识别方法的研究[D];上海交通大学;2009年
7 袁莉;基于高分辨距离像的雷达目标识别方法研究[D];西安电子科技大学;2007年
8 曹向海;雷达高分辨距离像特征提取及识别算法研究[D];西安电子科技大学;2008年
9 杜兰;雷达高分辨距离像目标识别方法研究[D];西安电子科技大学;2007年
10 白杨;成像导引头中自动目标识别关键技术研究[D];中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所);2011年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 高剑;某雷达信号处理机的研制[D];西安电子科技大学;2006年
2 买培培;雷达信号处理在FPGA中的IP核设计与实现[D];西安电子科技大学;2010年
3 翟伟伟;相参MIMO雷达信号处理研究[D];南京航空航天大学;2010年
4 延伟东;图像特征提取方法的研究[D];西北工业大学;2007年
5 张裔功;REL-51雷达信号处理机的研仿[D];西安电子科技大学;2001年
6 袁伟明;并行技术在雷达信号处理中的实现[D];西安电子科技大学;2002年
7 吴琳拥;基于ADSP-TS101的雷达信号处理机实现[D];电子科技大学;2005年
8 苗敏;基于FPGA的雷达信号预处理算法的研究[D];大连海事大学;2007年
9 左锦波;基于Simulink仿真与多DSP的雷达信号处理技术研究[D];南京信息工程大学;2009年
10 宋博文;基于FPGA实现雷达信号处理和图像显示的算法研究[D];大连海事大学;2007年
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