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星载SAR舰船目标自适应检测技术研究

冷祥光  
【摘要】:随着星载SAR(Synthetic Aperture Radar,合成孔径雷达)技术与系统的快速发展以及对舰船目标检测需求的日益迫切,研究星载SAR舰船目标自适应检测技术具有十分重要的意义。本文针对星载SAR舰船目标检测中的实际问题,以构建实用性强、自适应程度高的舰船目标检测系统为目标,深入分析、研究了影响星载SAR舰船目标检测的关键因素、星载SAR舰船目标自适应检测以及综合鉴别三个方面。影响星载SAR舰船目标检测的关键因素分析是实现星载SAR舰船目标自适应检测的基础。这些关键因素包括海洋因素、舰船因素以及SAR系统因素。本文通过对这些关键因素进行深入地研究,详细说明了这些因素对星载SAR舰船目标检测的影响,并总结归纳出了对星载SAR舰船目标检测以及鉴别最重要的几个因素,为实现星载SAR舰船目标自适应检测奠定了基础。舰船目标自适应检测设计与方法研究是实现星载SAR舰船目标自适应检测的核心。在对前述关键因素进行研究的基础上,本文设计了一种星载SAR舰船目标自适应检测框架,能够自适应处理不同传感器、成像模式以及分辨率的星载SAR图像。首先,针对SAR图像中可能存在的陆地,基于舰船尺寸和像素尺寸提出了一种星载SAR自适应海陆分割方法,实验证明其可以有效去除陆地。其次,提出了一种星载SAR舰船目标自适应检测方法,通过对不同分辨率的SAR图像采取不同的检测策略,同时考虑SAR图像的成像模式、幅宽、极化方式以及舰船尺寸等信息,实现了对星载SAR舰船目标的自适应检测。基于RADARSAT-1、RADARSAT-2、TerraSAR-X、遥感一号以及遥感三号等众多星载SAR图像的实验结果表明本文提出的星载SAR舰船目标自适应检测框架能够快速、有效、鲁棒地将所有潜在舰船目标检测出来。最后,本文还针对常规CFAR(Constant False Alarm Rate,恒虚警率)舰船目标检测算法单纯依靠SAR图像亮度分布进行检测的不足,提出了一种综合考虑SAR图像亮度分布和空间分布的双边CFAR舰船目标检测算法。实验结果证明其可以有效减少海杂波和模糊的影响,具有更好的性能。星载SAR舰船目标鉴别是实现星载SAR舰船目标检测的关键和难点。本文在对不同类型的典型虚警特性进行分析的基础上,提出了一种星载SAR舰船目标综合鉴别方法。该方法从实际应用出发,根据虚警鉴别的难易程度以及鉴别结果的置信度将基于特征的鉴别分为基于特征的确信鉴别和基于特征的置信鉴别两步。首先通过基于特征的确信鉴别,将确定为虚警的目标剔除;然后采用基于特征的置信鉴别,并通过置信概率定量地给出所有鉴别结果的置信度,再对鉴别结果进行人工鉴别,进一步提高鉴别结果的可靠性;最后对方位模糊或鬼影的形成机理进行了详细分析,并以RADARSAT-1图像为例,研究并实现了方位模糊或鬼影的去除方法。实验结果表明本文提出的鉴别方法能够综合考虑不同情况下的虚警,将自动处理与人工目视解译有机结合,对虚警具有良好的鉴别能力。


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