基于壓縮感知的SAR圖像目標(biāo)識別方法研究.pdf

1、合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar,SAR)是一種主動式微波傳感器,能夠在復(fù)雜環(huán)境中獲取地物的二維高分辨率圖像,是對地觀測和軍事偵察的重要手段之一。SAR圖像自動目標(biāo)識別(Automatic Target Recognition,ATR)技術(shù)作為軍事戰(zhàn)場中情報信息的主要來源,成為國內(nèi)外學(xué)者的研究熱點。壓縮感知(Compressed Sensing,CS)理論作為一種新穎的信號處理理論,在模式識別領(lǐng)域已取得一定

2、的研究成果并展現(xiàn)出廣闊的應(yīng)用前景。本文基于SAR圖像自動目標(biāo)識別的特點和壓縮感知理論,將壓縮感知應(yīng)用到SAR圖像目標(biāo)識別中,主要研究工作如下:
　　1、研究了信號稀疏表示的常用方法:固定正交基、聯(lián)合正交基和超完備字典。研究了各類稀疏變換基的發(fā)展以及自身的優(yōu)缺點,分析比較圖像在傅里葉變換、離散余弦變換以及離散小波變換后的稀疏性和圖像重建效果,總結(jié)出信號稀疏表示的重要性。
　　2、研究了基于平移不變Shearlet變換的SAR圖

3、像目標(biāo)識別。首先分析了SAR圖像經(jīng)平移不變Shearlet變換后的低頻和高頻特征,提出使用低頻子帶和某方向高頻子帶加權(quán)融合,將融合后的信息作為目標(biāo)的特征信息應(yīng)用于識別,其中高頻子帶通過測度函數(shù)獲取。同時對變換后的系數(shù)進(jìn)行閾值處理,能夠有效降低SAR圖像中的相干斑噪聲。基于MSTAR數(shù)據(jù)庫的仿真結(jié)果表明:采用低頻和高頻子帶融合的方式進(jìn)行目標(biāo)識別,取得良好的識別率水平,證明了本文方法的合理有效性。
　　3、提出一種基于梯度下降的測量矩

4、陣優(yōu)化混合方法。首先建立測量矩陣的優(yōu)化模型,基于混沌運動的隨機(jī)性和遍歷性等特點在梯度下降法的步長變化中引入混沌因子,實現(xiàn)步長的自適應(yīng)變化;同時利用動量修正項,改善算法的穩(wěn)定性。仿真結(jié)果表明,該方法有效降低測量矩陣與稀疏變換基的互相關(guān)性,改善了測量矩陣的性能。在此基礎(chǔ)上,設(shè)計了一種直接利用測量矩陣進(jìn)行特征提取的目標(biāo)分類算法,完成了SAR圖像目標(biāo)識別。基于MSTAR數(shù)據(jù)的仿真實驗表明:該方法提高了三類含變體目標(biāo)的識別率,是一種有效的SAR目