基于SVR及阴影信息的SAR目标方位角估计

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1、第28卷第6期2010年12月中国民航大学学报JOURNALOFCIVILAVIATIONUNIVERSITYOFCHINAV01．28No．6December2010基于SVR及阴影信息的SAR目标方位角估计韩萍，韩泽宇，吴仁彪(中国民航大学智能信号与图像处理天津市重点实验室，天津300300)摘要：目标成像方位估计是合成孔径雷达(syntheticapertureradar。SAR)自动目标识别中一个重要的预处理过程。提出一种基于支持向量回归机(supportvectormachineforregression．SVR)并结合SAR目标阴影信息的方位角

2、估计方法。首先通过长直边拟合法与脊波变换法对目标图像进行方位的粗估计．再由SVR完成精确估计。利用“运动与静止目标的获取与识别”(movingandstationarytargetacquisitionandrecognition．MSTAR)项目组提供的实测数据所做实验表明．此方法可以有效估计SAR目标方位角，精度高、泛化能力强，特别是在水平成像方位附近利用了目标的阴影信息，明显提高了相应区间的方位角估计精度。关键词：合成孔径雷达图像；方位角估计；支持向量回归机；特征提取；阴影中图分类号：TN957文献标识码：A文章编号：1674—5590(2010)0

3、6-0026—05SVR-BasedSARTargetAzimuthEstimationCombinedwithShadowHAN只馏，HANZe-yu，WURen—biao(TianjinKeyLaboratoryforAdvancedsis,“Processing，CAUC。Tianjin300300，China)Abstract：lma矛ngposeestimationisakeypre-processingstepinSARautomatictargetrecognition．ThispaperpresentsanovelSVR—basedtarg

4、etazimuthestimationmethodcombinedwiththeshadowinformationoftarget．Fiat。targetandshadowazimuthisroughlyestimatedbytwoaspectestimationapproachesrespectively，i．e．10ng-edgefittingandridgelettransform．ThentheyalefusedintofeaturestotrainSVRestimators，whicharelaterappliedtoestimatetarget

5、azimuthexactly．Experimental．resultswithMSTARdatasetshowtheproposedmethodiseffectiveandofgoodgeneralization，especially，shadowinformationoftargetisbeneficialtoimprovetheazimuthestimationaccuracyathorizontalaspect．Keywords：SARimage；azimuthestimation；supportvectormachineforregression；

6、featureextraction；shadow合成孑L径雷达(syntheticapertureradar，SAR)图像对目标的成像方位非常敏感，同一目标在不同方位角下的图像差别很大。因此，在基于SAR的自动目标识别中，通常将00～360。成像方位范围分成多个方位区间，对相应区间内的成像目标提取特征并训练分类器，识别时先估计目标成像方位角，再选取相应区间内的分类器完成识别，以获得更高的识别率。所以准确估计成像方位是SAR自动目标识别系统重要的预处理工作。目前关于SAR目标方位角估计主要有主轴提取法llI、包络盒法121、主导边界法13I、脊波变换法14I

7、和神经网络法15I等，也有学者提出过各种联合估计方法删，以达到更高的估计精度。其中，文献【6】采用了Hough变换和部分提取目标主轴的联合估计方法，该方法通过检测目标轮廓特征点提取主轴，对分割质量要求较高。当成像方位在00、l800或3600附近即水平方位时，目标只有1条短边正对雷达，其余边界的雷达回波很弱，较难分辨垂直和水平方位，容易出现方位角估计90。模糊问题。文献[7】采用了主导边界和局部包络盒的联合估计方法。文献【8】在～次估计出目标成像方位后进一步利用目标区域长宽比修正估计结果，较好地解决了90。模糊问题。上述各种方法都是针对目标图像提取特征完成

8、估计，没有利用目标的阴影信息，而当成像方位在水平方位附近时，相对于