超宽带合成孔径雷达浅埋目标特征获取技术研究

摘要

超宽带合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）具有探测范围广和穿透能力强等优点，使远距离大区域快速探测浅埋目标成为可能。特征获取是保证超宽带SAR浅埋目标探测性能的关键，本文结合飞艇载超宽带SAR系统实测数据的处理，针对超宽带SAR浅埋目标的特征获取技术展开研究。
　　首先，研究了基于有效特征空间的浅埋目标特征获取框架。从目标和传感器两方面出发，阐述了有效特征的基本概念；利用电磁计算和实测数据建立了浅埋目标的电磁散射模型，在此基础上分析了金属地雷的时域双峰特征，频域凹点特征以及方位不变特征，建立了超宽带SAR浅埋目标有效特征空间；分别讨论了超宽带SAR观测模型及目标检测流程与浅埋目标有效特征空间之间的关系。
　　其次，研究了超宽带SAR浅埋目标预筛选特征提取技术。针对传统快速CFAR预筛选算法中对比度特征提取效率低的问题，提出了基于积分图像的快速对比度特征提取算法；针对对比度特征用于超宽带SAR浅埋目标预筛选时易受复杂背景环境影响的不足，提出了基于局部结构特征的超宽带SAR目标预筛选方法；针对金属地雷目标的双峰结构不能同时聚焦所导致的局部结构特征提取不准确问题，提出了基于双峰特征增强操作的金属地雷局部结构特征提取方法。
　　再次，研究了超宽带SAR浅埋目标鉴别特征提取技术。提出了基于时频分析的多维散射函数估计框架，分析了经典时频分析方法中不确定原理对多维散射函数估计准确性的约束；提出了基于经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）的超宽带SAR目标鉴别特征提取方法，将一维EMD拓展到二维，提出了分离集合平均EMD（Separate Ensemble EMD，SEEMD）方法，给出了基于SEEMD的SAR目标散射中心散射特征提取流程；提出了基于稀疏表示的超宽带SAR目标鉴别特征提取方法，将稀疏表示的时频分析方法拓展到SAR二维空间波数分布中，对固定散射中心的散射特性进行了稀疏表示；针对金属地雷目标前峰与后峰随方位角变化而移动的特性，提出了迁移散射中心散射特性的稀疏表示方法。
　　最后，针对直接将目标多维散射函数作为鉴别特征向量时维数过高的问题，研究了超宽带SAR浅埋目标鉴别特征降维技术。分析了特征降维的必要性，并基于内蕴维数论证了超宽带SAR浅埋目标鉴别特征降维的可行性；针对线性降维方法无法处理具有非线性结构的浅埋目标鉴别特征数据，提出了基于流形学习的超宽带SAR浅埋目标鉴别特征降维方法。

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第一章 绪论

1.1 课题研究背景与意义

1.2 国内外研究现状

1.3 本文主要工作及内容安排

第二章 基于有效特征空间的浅埋目标特征获取框架

2.1 引言

2.2 有效特征基本概念

2.3 超宽带SAR浅埋目标特征分析

2.4 超宽带SAR浅埋目标有效特征空间与特征获取框架

2.5 小结

第三章 超宽带SAR浅埋目标预筛选特征提取

3.1 引言

3.2 对比度特征的提取

3.3 局部结构特征的提取

3.4 基于实测数据的预筛选特征提取方法性能对比

3.5 小结

第四章 超宽带SAR浅埋目标鉴别特征提取

4.1 引言

4.2 基于时频分析的多维散射函数估计方法

4.3 基于经验模态分解的特征提取方法

4.4 基于稀疏表示的特征提取方法

4.5 小结

第五章 超宽带SAR浅埋目标鉴别特征降维

5.1 引言

5.2 特征降维的必要性与可行性

5.3 线性降维方法

5.4 基于流形学习的非线性降维方法

5.5 基于实测数据的特征降维方法性能对比

5.6 小结

第六章 结论与展望

6.1 本文工作总结

6.2 技术展望

致谢

参考文献

作者在学期间取得的学术成果

附录 英文缩写词对照表