一种合成孔径雷达图像特征提取与目标识别的新方法

九分量极化目标分解九分量极化（Nine-Component Decomposition）是一种常用的合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）图像处理技术，用于将SAR图像分解为九个不同的极化目标。

该技术对于提取目标信息、分析目标特性以及改善图像质量具有重要意义。

下面将详细介绍九分量极化目标分解的原理和应用。

一、九分量极化目标分解原理九分量极化目标分解是基于极化散射矩阵（Polarimetric Scattering Matrix）的分解方法。

极化散射矩阵是描述目标与雷达波相互作用的数学模型，它反映了目标在不同极化状态下的散射特性。

九分量极化目标分解将极化散射矩阵分解为九个不同的分量，分别代表了目标的不同极化特性。

具体分解方式如下：1. 单极化分解：将极化散射矩阵分解为HH分量（水平发射水平接收）和VV分量（垂直发射垂直接收）两个单极化分量。

这两个分量反映了目标在水平和垂直极化状态下的散射特性。

2. 对比度分解：将极化散射矩阵分解为HH-VV分量和HV分量。

HH-VV分量代表了目标在水平和垂直极化之间的对比度，HV分量代表了目标的交叉极化特性。

3. 极化相干矩阵分解：将极化散射矩阵分解为HH+VV分量和HH-VV分量。

HH+VV分量代表了目标在同极化状态下的相干散射，HH-VV分量代表了目标在交叉极化状态下的相干散射。

4. 极化幅度分解：将极化散射矩阵分解为HH+VV分量、HH-VV 分量和2HV分量。

HH+VV分量和HH-VV分量分别表示目标在同极化状态下的散射幅度，2HV分量表示目标在交叉极化状态下的散射幅度。

九分量极化目标分解在SAR图像处理中具有广泛应用，主要包括以下几个方面：1. 目标识别与分类：九分量极化目标分解可以提取目标的不同极化特性，从而实现目标的识别与分类。

例如，通过分析HH分量和VV 分量，可以区分不同类型的建筑物；通过分析HH-VV分量和HV 分量，可以区分不同类型的植被。

第４５卷　第１１期２０２３年１１月系统工程与电子技术ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＶｏｌ．４５　Ｎｏ．１１Ｎｏｖｅｍｂｅｒ２０２３文章编号：１００１ ５０６Ｘ（２０２３）１１ ３４９１ ０７　网址：ｗｗｗ．ｓｙｓ ｅｌｅ．ｃｏｍ收稿日期：２０２２０４１２；修回日期：２０２２０６１３；网络优先出版日期：２０２２０７１９。

网络优先出版地址：ｈｔｔｐｓ：∥ｋｎｓ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ｋｃｍｓ／ｄｅｔａｉｌ／１１．２４２２．ＴＮ．２０２２０７１９．１０１０．００２．ｈｔｍｌ 通讯作者．引用格式：李浩然，熊伟，崔亚奇，等．基于深度特征融合的ＳＡＲ图像与ＡＩＳ信息关联方法［Ｊ］．系统工程与电子技术，２０２３，４５（１１）：３４９１ ３４９７．犚犲犳犲狉犲狀犮犲犳狅狉犿犪狋：ＬＩＨＲ，ＸＩＯＮＧＷ，ＣＵＩＹＱ，ｅｔａｌ．ＡｎａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｂｅｔｗｅｅｎＳＡＲｉｍａｇｅｓａｎｄＡＩＳｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｄｅｐｔｈｆｅａｔｕｒｅｆｕｓｉｏｎ［Ｊ］．ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，２０２３，４５（１１）：３４９１ ３４９７．基于深度特征融合的犛犃犚图像与犃犐犛信息关联方法李浩然，熊　伟 ，崔亚奇（海军航空大学信息融合研究所，山东烟台２６４００１） 摘　要：星载合成孔径雷达（ｓｙｎｔｈｅｔｉｃａｐｅｒｔｕｒｅｒａｄａｒ，ＳＡＲ）和自动识别系统（ａｕｔｏｍａｔｉｃｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ，ＡＩＳ）都可以获取到探测目标的相关信息，将两者获取的信息进行关联融合，有益于实现高效的海上侦察监视。

由于数据之间存在的异构性，传统方法多依赖人工特征建立ＳＡＲ图像与ＡＩＳ信息的关联关系，但这些方法存在精度差、效率低等缺点。

本文提出了一种基于深度特征融合的ＳＡＲ图像与ＡＩＳ信息关联方法，针对两种模态数据的特点分别设计了对应的特征学习网络获取单模态特征表示，进一步融合不同模态的特征信息以增强跨模态信息间的语义相关性，然后通过设计的关联学习目标函数进行跨模态特征之间关联学习。

SAR-ISAR运动目标检测及成像新技术研究SAR/ISAR运动目标检测及成像新技术研究摘要：合成孔径雷达（SAR）和逆合成孔径雷达（ISAR）是目前遥感领域中常用的成像技术，广泛应用于军事、航空航天、海洋和地质勘探等领域。

随着科学技术的快速发展，SAR/ISAR技术也在不断地向前演进。

本文主要研究SAR/ISAR运动目标检测及成像的新技术，包括目标检测、成像算法和图像处理等方面。

通过对相关技术的研究，可以提升运动目标检测及成像的效果，为实际应用提供更强大的支持。

一、引言合成孔径雷达（SAR）和逆合成孔径雷达（ISAR）是一种利用雷达技术进行成像的方法，通过收集回波信号来获取目标的信息。

SAR技术主要适用于目标与雷达平台相对静止的情况下，而ISAR技术则适用于目标和雷达平台相对运动的情况下。

由于其能够对地表目标进行高分辨率成像，具有天气无关、全天候、全时段的优势，因此在各个领域得到了广泛应用。

二、SAR/ISAR运动目标检测技术1. 多通道SAR多通道SAR技术是提高成像质量的一种重要手段，通过多个接收通道对目标进行接收信号的融合，从而提高成像的分辨率和抗干扰能力。

这种技术不仅可以提高目标的检测概率，还可以减小虚警率。

2. 成像算法SAR/ISAR成像算法主要有：时域成像算法、频域成像算法、脉冲压缩技术等。

其中，脉冲压缩技术是一种有效的成像技术，通过对回波信号进行压缩，可以提高成像分辨率和目标检测的能力。

3. 运动补偿由于雷达平台与目标之间的相对运动，会导致成像结果中出现模糊和失真现象。

因此，需要对目标的运动进行补偿，以提高成像质量。

运动补偿技术主要有预测滤波、相位校正和运动补偿成像算法等。

三、SAR/ISAR运动目标成像技术1. 目标形状重构通过ISAR技术，可以获得目标的高分辨率二维图像。

利用这些图像，可以对目标的形状进行重构，从而获得目标较为精确的形状信息。

这对于目标识别和目标定位非常重要。

SAR图像舰船目标检测与分类方法研究SAR图像舰船目标检测与分类方法研究摘要：合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）技术在海洋监测、军事侦察等领域具有重要的应用价值。

其中，SAR图像中的舰船目标检测与分类一直是研究的热点和难点。

本文针对这一问题展开研究，提出了一种基于深度学习的SAR图像舰船目标检测与分类方法，并进行实验验证。

关键词：SAR图像；舰船目标；目标检测与分类；深度学习1.引言合成孔径雷达技术利用雷达装置对航空器等运动物体发送射频波，通过接收回波并经过信号处理，可以形成高分辨率的雷达图像。

与光学图像和红外图像相比，SAR图像不受天气和光照条件的限制，适用于复杂环境下的目标检测和识别。

因此，SAR图像在军事、海洋监测等领域具有广阔的应用前景。

2.舰船目标的特征分析舰船目标在SAR图像中具有一些特定的特征。

首先，船体通常具有大而连续的背景散射，同时还存在尖峰回波和缺陷散射等现象。

其次，舰船目标具有各种各样的形状和大小，从大型军舰到小型渔船都可能出现在SAR图像中。

因此，基于这些特征进行舰船目标的检测与分类是一项具有挑战性的任务。

3.传统方法的不足传统的SAR图像舰船目标检测与分类方法通常基于阈值分割、纹理特征提取等手段。

然而，这些方法往往无法很好地处理舰船目标的各种特征，且对于目标的尺寸、形状变化较为敏感。

因此，需要采用更加灵活和有效的方法来解决这一问题。

4.基于深度学习的SAR图像舰船目标检测与分类方法深度学习是一种多层次、非线性的机器学习方法，具有较强的图像处理和模式识别能力。

本文提出了一种基于深度学习的SAR图像舰船目标检测与分类方法。

具体步骤如下：(1) 数据准备：收集一系列具有舰船目标的SAR图像，并进行人工标注得到目标的位置信息。

(2) 数据预处理：对SAR图像进行去噪、增强等预处理操作，以提升目标的可辨识性。

(3) 深度学习模型的构建：选择合适的深度学习模型，如卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN），并根据标注的目标位置信息进行训练。

合成孔径雷达概述1合成孔径雷达简介 (2)1.1 合成孔径雷达的概念 (2)1.2 合成孔径雷达的分类 (3)1.3 合成孔径雷达(SAR)的特点 (4)2合成孔径雷达的发展历史 (5)2.1 国外合成孔径雷达的发展历程及现状 (5)2.1.1 合成孔径雷达发展历程表 (6)2.1.2 世界各国的SAR系统 (9)2.2 我国的发展概况 (11)2.2.1 我国SAR研究历程表 (11)2.2.2 国内各单位的研究现状 (12)2.2.2.1 电子科技大学 (12)2.2.2.2 中科院电子所 (12)2.2.2.3 国防科技大学 (13)2.2.2.4 西安电子科技大学 (13)3 合成孔径雷达的应用 (13)4 合成孔径雷达的发展趋势 (14)4.1 多参数SAR系统 (15)4.2 聚束SAR (15)4.3极化干涉SAR（POLINSAR） (16)4.4合成孔径激光雷达（Synthetic Aperture Ladar） (16)4.5 小型化成为星载合成孔径雷达发展的主要趋势 (17)4.6 性能技术指标不断提高 (17)4.7 多功能、多模式是未来星载SAR的主要特征 (18)4.8 雷达与可见光卫星的多星组网是主要的使用模式 (18)4.9 分布SAR成为一种很有发展潜力的星载合成孔径雷达 (18)4.10 星载合成孔径雷达的干扰与反干扰成为电子战的重要内容 (19)4.11 军用和民用卫星的界线越来越不明显 (19)5 与SAR相关技术的研究动态 (20)5.1 国内外SAR图像相干斑抑制的研究现状 (20)5.2 合成孔径雷达干扰技术的现状和发展 (20)5.3 SAR图像目标检测与识别 (22)5.4 恒虚警技术的研究现状与发展动向 (25)5.5 SAR图像变化检测方法 (27)5.6 干涉合成孔径雷达 (31)5.7 机载合成孔径雷达技术发展动态 (33)5.8 SAR图像地理编码技术的发展状况 (35)5.9 星载SAR天线方向图在轨测试的发展状况 (37)5.10 逆合成孔径雷达的发展动态 (38)5.11 干涉合成孔径雷达的发展简史与应用 (38)合成孔径雷达概述1合成孔径雷达简介合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,简称SAR)是一种全天候、全天时的现代高分辨率微波成像雷达。

雷达的目标识别技术摘要：对雷达自动目标识别技术和雷达目标识别过程进行了简要回顾，研究了相控阵雷达系统中多目标跟踪识别的重复检测问题提出了角度相关区算法，分析了实现中的若干问题，通过在相控阵雷达地址系统中进行的地址实验和结果分析表明: 采用角度相关区算法对重复检测的回波数据进行处理时将使识别的目标信息更精确从而能更早地形成稳定的航迹达到对目标的准确识别。

一 .引言随着科学技术的发展，雷达目标识别技术越来越引起人们的广泛关注，在国防及未来战争中扮演着重要角色。

地面雷达目标识别技术目前主要有-Se方式，分别是一维距离成象技术、极化成象技术和目标振动声音频谱识别技术。

1.一维距离成象技术一维距离成象技术是将合成孔径雷达中的距离成象技术应用于地面雷达。

信号带宽与时间分辨率成反比。

例如一尖脉冲信号经过一窄带滤波器后宽度变宽、时间模糊变大。

其基本原理如图1所示。

滤波器图1侑号海波示意图2.极化成象技术电磁波是由电场和磁场组成的。

若电场方向是固定的，例如为水平方向或垂直方向，则叫做线性极化电磁波。

线性极化电磁波的反射与目标的形状密切相关。

当目标长尺寸的方向与电场的方向一致时，反射系数增大，反之减小。

根据这一特征，向目标发射不同极化方向的线性极化电磁波，分别接收它们反射（散射）的回波。

通过计算目标散射矩阵便可以识别目标的形状。

该方法对复杂形状的目标识别很困难。

3.目标振动声音频谱识别技术根据多普勒原理，目标的振动、旋转翼旋转将引起发射电磁波的频率移动。

通过解调反射电磁波的频率调制，复现目标振动频谱。

根据目标振动频谱进行目标识别。

传统上我国地面雷达主要通过两个方面进行目标识别：回波宽度和波色图。

点状目标的回波宽度等于入射波宽度。

一定尺寸的目标将展宽回波宽度，其回波宽度变化量正比于目标尺寸。

通过目标回波宽度的变化可估计目标的大小。

目标往往有不同的强反射点，如飞机的机尾、机头、机翼以及机群内各飞机等，往往会在回波上形成不同形状的子峰，如图2所示。