《高海況下的艦船檢測方法研究》是依託北京航空航天大學，由王文光擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：高海況下的艦船檢測方法研究
- 依託單位：北京航空航天大學
- 項目負責人：王文光
- 項目類別：青年科學基金項目
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
艦船檢測在軍事殃閥和民用領域都具有重要意義，目前高海況下的艦船檢測還面臨很多困難。本課題利用極化SAR比單極化SAR所提供的更豐富的目標信息，對高海況下的艦船檢測問題進行研煮朽狼頁究。高海況下海面的典型特點是回波強、散射過程複雜，利用所提取的極化特徵量，可以從不同側面反映海面的散射特性，通過對船-海對比度的統計分析，可以研究極化特徵量用於高海況下艦船檢測的有效性，並基於海面和艦船的散射機理差整試照異，研究新的有效表征船-海差異的特徵量提取方法；針對高海況下單一特徵量進行艦船檢測魯棒性差的問題，研究特徵量自動選優方法和採用多個特徵量的艦船目標融合檢測方法；最後，針對複雜背景下艦船檢測虛警率高的問題，引入M/N判決準則，研究多個特徵量的聯合鑑別方法。通過本課題研究，將給出極化特徵量對於高海況下艦船檢測的有效性的相關結論，並提出高海況下艦船檢測的有效方法。
結題摘要
針對高海況下艦船目標檢測率低、虛警率高的問題，本課題基於極化SAR圖像，通過海面散射特性分析、基於極化特徵的艦船檢測和艦船鑑別等內容開展研究，為高海況下的艦船檢測提供了新的思路和方法，本課題完成的主要工作如下：1、對海面散射特性開展了仿真研究，利用不同的模型仿真了不同極化、不同風速等影響因素下的海面散射特性，得到了海面散射隨風速、極化等變化的直觀曲線。進一步利用實測數據開展了海面、艦船、島嶼的極化特徵量提取以及對比分析研究，通過研究，給出了複雜海面背景下進行艦船目標檢測和鑑別的有效特徵，為後續的艦船檢測和鑑別算法研究奠定基礎。2、利用所提取的極化特徵，開展了艦船檢測算法研究。分別提出了基於K-means/Wishart分類檢測算法和基於商空間粒度算法的艦船檢測方法。前者通過K均值聚類提供初始台墓甩分類，然後利用極化SAR圖像的Wishart分布特性對初始分類進行精細修正，實現海上不同特性目標的分類，然後從不同的類中確認艦船類，實現海上艦船檢測；後者則在不同的極化通道分別進行檢測的基礎上，利用屬性域合成得到最終的艦船檢測結果。總體上，兩種方法都是基於龍旋循鑽多個極化特徵實現複雜背景下的艦船檢測，並利用實測的極化SAR數據驗證了以上檢測算法的有效性。3、基於多個極化特徵的艦船鑑別研究，根據艦船與海雜波，艦船與海上其他干擾目標的散射特性差異，分別給出了改進的極化對比增強愚邀頸鑑別方法和基於D-S證據理論的融合鑑別方法，並利用實測數據驗證了方法的懂主芝有效性。
