【摘 要】
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视频SAR这一新型概念的雷达通过有效地结合了传统SAR全天时、全自然特性以及与高帧率成像特点,使得视频SAR具备了深远的技术应用潜力,为现代战场提升军事上的精准打击能力和预警能力,其中动目标检测定位跟踪作为视频SAR成像领域重要研究课题,具有巨大的研究价值和前景,本文主要基于动目标在视频SAR成像过程中失焦形成的阴影特性展开研究,主要包括基于阴影的动目标检测、跟踪定位方面。1、针对场景的持续成像介
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视频SAR这一新型概念的雷达通过有效地结合了传统SAR全天时、全自然特性以及与高帧率成像特点,使得视频SAR具备了深远的技术应用潜力,为现代战场提升军事上的精准打击能力和预警能力,其中动目标检测定位跟踪作为视频SAR成像领域重要研究课题,具有巨大的研究价值和前景,本文主要基于动目标在视频SAR成像过程中失焦形成的阴影特性展开研究,主要包括基于阴影的动目标检测、跟踪定位方面。1、针对场景的持续成像介绍了圆周聚束视频SAR工作模式,同时分析了视频SAR成像中场景内动静目标阴影的形成原理,并进行了静止和动目标目标阴影仿真。另外对卷积神经网络进行了简要介绍,并对Center Net网络检测分别从损失函数和预测网络进行原理分析。2、基于视频SAR模式动目标阴影完成帧间合成阴影检测以及基于速度划分预测的深度网络单帧检测方法。基于动目标形成阴影,利用检测帧相邻多帧背景合成实现动目标阴影与背景分离,进而实现了动目标的位置检测,并分别对帧间配准、图像灰度匹配等方法进行实验和仿真,针对SNL公布的视频SAR成像结果进行了动目标检测实验。此外,本文从实验结果中探讨了基于多帧融合算法对于高速动目标形成阴影难以与背景分离的问题;针对高速动目标检测率低问题提出了基于速度划分预测的深度网络单帧检测,并提出基于Radon变换的运动目标的阴影速度方向和大小估计算法,最后根据SNL公布的视频SAR成像结果进行了实验测试。3、基于卡尔曼滤波方法完成基于阴影的动目标跟踪以及提出基于最小二乘法优化的动目标定位算法。采用了卡尔曼滤波作为阴影的动目标跟踪算法,并进行了仿真实验。基于卡尔曼滤波和SNL公布的视频SAR成像结果进行了跟踪实验;然后提出基于视频SAR动目标的定位算法,并对定位算法改进,提出了基于最小二乘法的对定位精度提高和定位算法计算复杂度优化,最后对优化算法基于惯导和GPS定位数据进行了实验验证。
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