2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、國內(nèi)圖書分類號:TN957.52學校代碼:10213國際圖書分類號:621.396密級:公開工學碩士學位論文SAR人造目標識別方法研究碩士研究生:梁香美導師:鄒斌教授申請學位:工學碩士學科、專業(yè):信息與通信工程所在單位:電子與信息技術(shù)研究院答辯日期:2009年1月授予學位單位:哈爾濱工業(yè)大學哈爾濱工業(yè)大學工學碩士學位論文I摘要合成孔徑雷達具有全天候、遠距離和穿透力強等優(yōu)點,能在惡劣的環(huán)境下以高分辨率提供詳細的地面測繪資料和圖像,在現(xiàn)代偵

2、察任務中起著至關(guān)重要的作用?;诤铣煽讖嚼走_的目標識別技術(shù)在戰(zhàn)場感知方面非常重要,已成為國內(nèi)外研究的熱門課題。本文綜述了SAR目標識別技術(shù)的研究現(xiàn)狀,深入研究了基于SAR圖像的目標識別及其相關(guān)技術(shù),主要工作包括以下幾個部分:首先研究了SAR圖像分割方法,通過仿真實驗比較了CFAR分割方法與基于區(qū)域的分割方法,當原始圖像效果較差,特別是存在斷點時,區(qū)域生長方法產(chǎn)生較大的誤判,部分目標區(qū)域不能得到較好的分割。而CFAR分割卻得到了良好的分割

3、效果。圖像分割為接下來的目標方位估計以及目標識別提供了良好的前提。其次在目標分割的基礎(chǔ)上研究了目標方位估計的方法,通過MSTAR數(shù)據(jù)進行仿真實驗比較了Radon變換法和2DCWT方法,發(fā)現(xiàn)Radon變換法較之2DCWT具有較好的估計精度。最后著重研究了目標的輪廓特征、中心矩特征、PCA特征,利用這些特征采用支持向量機分別進行了目標識別。由于僅用一種特征很難完全描述SAR圖像,因此采用多種特征來描述SAR圖像,利用多分類器融合的方法將這幾

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