基于自适应Chirplet分解的舰船目标ISAR成像

相对于飞机目标的ISAR成像,舰船目标的ISAR成像同样具有重要意义,但国内对舰船目标的成像研究刚刚开始。由于舰船运动的复杂性,使得舰船目标的成像条件要比飞机目标复杂得多,传统的针对飞机目标的成像方法已经不能满足要求。因此,该文提出了基于自适应Chirplet分解的舰船目标成像方法,得到了舰船不同时刻的瞬态ISAR像。

自适应Chirplet分解的ISAR成像方法

为了提高机动目标的逆合或孔径雷达(ISAR)成像质量,提出了一种新的ISAR成像算法,通过将每一距离单元的回波数据进行自适应Chirplet分解,并采用松弛(RELAX)技术来提高参数估计精度,得到了高质量的瞬态ISAR像.外场实测数据成像结果验证了本文方法的有效性.

基于对称Gabor小波滤波的舰船目标识别方法

文中构建一种对称Gabor小波滤波器(SGWF),能够对逆合成孔径雷达(ISAR)像中舰船进行识别。由Gabor小波滤波器构建的SGWF滤波器具有上下对称结构,对镜像翻转的图像滤波后仍具有镜像对称性。使用SGWF与奇异值分解(SVD)相结合来提取特征,使得该方法可以避免因多普勒变化导致的ISAR正像和倒像的检测问题。SGWF可在不同尺度和方向对图像进行滤波,充分反映图像的纹理特征和强度特征。在实验中,使用九艘民船的实测ISAR像进行识别,通过在成像过程加入高斯白噪声来检测算法对噪声的鲁棒性,并检验图像分块数量对算法性能的影响,以及检验训练样本数量对算法性能的影响,识别结果证明了算法的有效性。