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《基于SVR及陰影信息的SAR目標(biāo)方位角估計(jì)》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、第28卷第6期2010年12月中國民航大學(xué)學(xué)報(bào)JOURNALOFCIVILAVIATIONUNIVERSITYOFCHINAV01．28No．6December2010基于SVR及陰影信息的SAR目標(biāo)方位角估計(jì)韓萍，韓澤宇，吳仁彪(中國民航大學(xué)智能信號(hào)與圖像處理天津市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，天津300300)摘要：目標(biāo)成像方位估計(jì)是合成孔徑雷達(dá)(syntheticapertureradar。SAR)自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別中一個(gè)重要的預(yù)處理過程。提出一種基于支持向量回歸機(jī)(supportvectormachineforregression．SVR)并結(jié)合SAR目標(biāo)陰影信息的方位角
2、估計(jì)方法。首先通過長直邊擬合法與脊波變換法對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行方位的粗估計(jì)．再由SVR完成精確估計(jì)。利用“運(yùn)動(dòng)與靜止目標(biāo)的獲取與識(shí)別”(movingandstationarytargetacquisitionandrecognition．MSTAR)項(xiàng)目組提供的實(shí)測數(shù)據(jù)所做實(shí)驗(yàn)表明．此方法可以有效估計(jì)SAR目標(biāo)方位角，精度高、泛化能力強(qiáng)，特別是在水平成像方位附近利用了目標(biāo)的陰影信息，明顯提高了相應(yīng)區(qū)間的方位角估計(jì)精度。關(guān)鍵詞：合成孔徑雷達(dá)圖像；方位角估計(jì)；支持向量回歸機(jī)；特征提??；陰影中圖分類號(hào)：TN957文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1674—5590(2010)0
3、6-0026—05SVR-BasedSARTargetAzimuthEstimationCombinedwithShadowHAN只餾，HANZe-yu，WURen—biao(TianjinKeyLaboratoryforAdvancedsis,“Processing，CAUC。Tianjin300300，China)Abstract：lma矛ngposeestimationisakeypre-processingstepinSARautomatictargetrecognition．ThispaperpresentsanovelSVR—basedtarg
4、etazimuthestimationmethodcombinedwiththeshadowinformationoftarget．Fiat。targetandshadowazimuthisroughlyestimatedbytwoaspectestimationapproachesrespectively，i．e．10ng-edgefittingandridgelettransform．ThentheyalefusedintofeaturestotrainSVRestimators，whicharelaterappliedtoestimatetarget
5、azimuthexactly．Experimental．resultswithMSTARdatasetshowtheproposedmethodiseffectiveandofgoodgeneralization，especially，shadowinformationoftargetisbeneficialtoimprovetheazimuthestimationaccuracyathorizontalaspect．Keywords：SARimage；azimuthestimation；supportvectormachineforregression；
6、featureextraction；shadow合成孑L徑雷達(dá)(syntheticapertureradar，SAR)圖像對(duì)目標(biāo)的成像方位非常敏感，同一目標(biāo)在不同方位角下的圖像差別很大。因此，在基于SAR的自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別中，通常將00～360。成像方位范圍分成多個(gè)方位區(qū)間，對(duì)相應(yīng)區(qū)間內(nèi)的成像目標(biāo)提取特征并訓(xùn)練分類器，識(shí)別時(shí)先估計(jì)目標(biāo)成像方位角，再選取相應(yīng)區(qū)間內(nèi)的分類器完成識(shí)別，以獲得更高的識(shí)別率。所以準(zhǔn)確估計(jì)成像方位是SAR自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)重要的預(yù)處理工作。目前關(guān)于SAR目標(biāo)方位角估計(jì)主要有主軸提取法llI、包絡(luò)盒法121、主導(dǎo)邊界法13I、脊波變換法14I
7、和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法15I等，也有學(xué)者提出過各種聯(lián)合估計(jì)方法刪，以達(dá)到更高的估計(jì)精度。其中，文獻(xiàn)【6】采用了Hough變換和部分提取目標(biāo)主軸的聯(lián)合估計(jì)方法，該方法通過檢測目標(biāo)輪廓特征點(diǎn)提取主軸，對(duì)分割質(zhì)量要求較高。當(dāng)成像方位在00、l800或3600附近即水平方位時(shí)，目標(biāo)只有1條短邊正對(duì)雷達(dá)，其余邊界的雷達(dá)回波很弱，較難分辨垂直和水平方位，容易出現(xiàn)方位角估計(jì)90。模糊問題。文獻(xiàn)[7】采用了主導(dǎo)邊界和局部包絡(luò)盒的聯(lián)合估計(jì)方法。文獻(xiàn)【8】在～次估計(jì)出目標(biāo)成像方位后進(jìn)一步利用目標(biāo)區(qū)域長寬比修正估計(jì)結(jié)果，較好地解決了90。模糊問題。上述各種方法都是針對(duì)目標(biāo)圖像提取特征完成
8、估計(jì)，沒有利用目標(biāo)的陰影信息，而當(dāng)成像方位在水平方位附近時(shí)，相對(duì)于
