三维模型在SAR图像自动目标识别中的应用

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1、第8卷第2期航空工程进展V01．8No．22017年5月ADVANCESINAERONAUTICALSCIENCEANDENGINEERINGMay2017文章编号：1674—8190(2017)02—125—05三维模型在SAR图像自动目标识别中的应用李长军，王弘，李波(电子科技大学航空航天学院，成都611731)摘要：提高高分辨率SAR图像在复杂战场环境中的目标识别能力，对防御未来战争中来自地面目标的威胁具有重要意义。针对地面特定目标的大小、方位、旋转等变化以及强杂波背景给目标识别带来的严重影响，提出将目标的三维模型投影到二维平面，采用余弦傅里叶

2、矩和瑞利分布的CFAR检测方法分别对其矩特征和峰值特征进行提取，利用级联组合分类器对目标识别进行建模分析，并通过试验验证该方法的有效性。结果表明：该方法实现了在特征维数高和姿态变化下的目标识别，而且无需额外增加对制导控制系统的开销。关键词：三维模型；余弦傅里叶矩；组合分类器；SAR图像；目标识别中图分类号：TP391．4文献标识码：ADOI：10．16615／j．cnki．1674—8190．2017．02．002Applicationof3DModelinAutomaticTargetRecognitionofSARImagesLiChangjun

3、，WangHong，LiBo(SchoolofAeronauticsandAstronautics，UniversityofElectronicScienceandTechnologyofChina，Chengdu611731，China)Abstract：Itisofgreatsignificancefordefendingthreatsfromgroundtargetsinfuturewarstoimprovetheabiti—tyoftargetrecognitionofhigh-resolutionsyntheticapertureradar

4、(SAR)imagesincomplexbattlefieldenviron—ments．Aimingattheseriousinfluenceofthechangeofsize，azimuth，rotation，andthestrongclutterback—groundonthespecificgroundtargetrecognition，amethodispresented．Firstly，thethree—dimensional(3D)modelisprojectedtOatwo-dimensionalplane．Thenthemoment

5、andpeakfeaturesareextractedbyusingthecosine—Fouriermomentandconstant—false—alarm—rate(CFAR)detectorbasedonRayleighdistribution，respec—tively．Finally，acascadedcombinationclassifierisusedtOmodelandanalyzethetargetrecognition．Theeffec—tivenessoftheproposedmethodisverifiedbyexperim

6、ents．Resultsshowthattheproposedmethodachievestargetrecognitionundertheconditionofhighdimensionfeaturesandattitudechange，anditisnotneededtOin—creasetheextraoverheadoftheguidanceandcontrolsystem．Keywords：3Dmodel；cosine-Fouriermoment；combinationclassifier；SARimages；targetrecogniti

7、on0引言在未来战争中，来自地面目标的威胁日益突出。合成孑L径雷达(SyntheticApertureRadar，简称SAR)作为一种主动式微波成像传感器，应用于主动雷达导引头，具有全天候、全天时的探测能力，在复杂战场环境中具有较强的自主性和抗干扰能收稿日期：2016-12-27；修回日期：2017—01—19通信作者：李波，libo@uestc．edu．cn力口]。但SAR存在成像分辨率较低、图像扭曲、图像包含背景等缺点，给自动目标识别带来了挑战。目前，关于高分辨率SAR图像自动目标识别的研究既是难点也是热点，且有关二维SAR图像识别方法已有大量研

8、究比q]。与二维SAR图像识别不同，三维SAR图像识别只能得到三维目标在单视点下的特征不变量，而且目标特征向