合成孔径雷达图像自动目标鉴别的新方案

作     者：高贵 周蝶飞 蒋咏梅 匡纲要 李德仁 张军 常青 

作者机构：国防科技大学信息系统与管理学院系统工程系长沙410073 湖南师范大学外国语学院科技英语系长沙410081 国防科技大学电子科学与工程学院信息工程系长沙410073 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室武汉430079 第二炮兵装备研究院信息所北京100036 

出 版 物：《自然科学进展》 (PROGRESS IN NATURAL SCIENCE)

年 卷 期：2007年第17卷第12期

页      面：1707-1716页

学科分类：080904[工学-电磁场与微波技术] 0810[工学-信息与通信工程] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 081105[工学-导航、制导与控制] 081001[工学-通信与信息系统] 081002[工学-信号与信息处理] 0825[工学-航空宇航科学与技术] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：武器装备预先研究项目(批准号:41322020401) 国防科技大学研究生创新基金资助项目 

主　　题：特征提取 特征选择 鉴别器 目标编队 

摘      要：为了构建实用性强、自动化程度高的SAR图像目标鉴别过程,提出了一种目标鉴别新方案,包括鉴别的框架及相应的算法.在系统层面上,为了更有效、更可靠地剔除杂波虚警,方案中提出了基于特征提取鉴别方法和基于编队提取序贯结合的整体框架;在算法层面上,首先进行了鉴别特征的提取,包括已有特征的提取以及三个新特征的提出;其次在特征选择阶段,提出了一种基于遗传算法的特征选择算法,该算法对于特征优劣的评价更全面.然后,为了提高鉴别器的精度,设计了目标鉴别的加权二次距离鉴别器,提高了鉴别的性能.最后,为了更有效地剔除杂波虚警,给出了基于目标编队知识进行进一步杂波虚警剔除的方法.实测数据的实验结果证明了所提方案的有效性.