基于PCA算法的SAR图像舰船目标长宽特征提取

随着SAR图像成像技术的不断发展,几何特征被广泛应用在目标识别中,长宽特征因其简单直观、效率高、易于提取等优势,常被作为船只类型的初始判定,针对SAR图像舰船目标长宽特征提取问题,提出一种新的方法。首先通过水平集以及形态学方法获得预处理后的目标图像,利用PCA算法获取SAR图像舰船目标的长轴,结合最小二乘椭圆拟合方法获取舰船目标的短轴,最终得到舰船目标的长宽特征。通过实测SAR图像处理结果表明,该方法能够在背景杂波干扰下,抑制相干斑噪声的影响,提高了长宽提取的精度,是一种有效的舰船目标长宽特征提取方法。     

SAR图像舰船目标长宽特征提取技术

SAR图像特征提取是目标识别中的关键步骤,直接影响目标识别的结果。长度类特征因其简单直观、效率高、易于提取等优势,常被作为船只类型的初始判定,针对SAR图像舰船目标长宽特征提取问题,本文提出一种新的方法。首先通过水平集分割获得目标轮廓,其次采用区域消除方法滤除杂波,获得预处理后的目标图像;其次通过最小外接矩形拟合目标,获取舰船目标切片的长轴、旋转的角度;再次采用最小二乘法椭圆拟合获取舰船目标短轴;最后得到舰船目标的长宽特征。通过实测SAR图像处理结果表明,本文方法能够在背景杂波干扰下,抑制相干斑噪声的影响,提高了长宽提取的精度,是一种有效的舰船目标长宽特征提取方法。     

SAR图像舰船目标长宽特征提取技术

SAR图像特征提取是目标识别中的关键步骤,直接影响目标识别的结果。长度类特征因其简单直观、效率高、易于提取等优势,常被作为船只类型的初始判定,针对 SAR图像舰船目标长宽特征提取问题,本文提出一种新的方法。首先通过水平集分割获得目标轮廓,其次采用区域消除方法滤除杂波,获得预处理后的目标图像;其次通过最小外接矩形拟合目标,获取舰船目标切片的长轴、旋转的角度;再次采用最小二乘法椭圆拟合获取舰船目标短轴;最后得到舰船目标的长宽特征。通过实测SAR图像处理结果表明,本文方法能够在背景杂波干扰下,抑制相干斑噪声的影响,提高了长宽提取的精度,是一种有效的舰船目标长宽特征提取方法。     

基于Vega的舰船SAR图像仿真

文章在分析合成孔径雷达（SAR）仿真成像原理上,介绍了一种采用Vega进行舰船SAR图像仿真方法,着重介绍了利用Multigen Creator进行舰船建模和利用Radar Works模块进行SAR图像仿真过程,并得到了在不同参数下的舰船SAR仿真图像。     

基于深度学习网络的舰船识别方法

合成孔径雷达SAR由于穿透力强,可全天候工作,目前在海上目标探测等领域获得了非常广泛的应用,SAR图像的舰船识别技术也成为一项热点研究。本文研究侧重于利用深度学习算法和卷积神经网络,实现海上舰船SAR图像的快速、准确识别。首先介绍深度学习和卷积神经网络的原理,然后基于深度学习网络建立了SAR图像船舶快速识别算法,最后结合海上SAR图像数据进行了舰船识别的仿真试验。     

SVM在合成孔径雷达图像目标识别中的应用

提出一种采用Zernike矩和支持向量机SVM结合对SAR图像中的舰船目标类型进行分类识别的算法。此算法首先对SAR舰船切片图像进行预处理,再采用Zernike矩提取SAR舰船图像切片的旋转不变特征算子;然后,利用支持向量机的方法对目标样本进行训练构造分类器,并采用"一对一"多类方式实现多类舰船目标的识别。最后,仿真建立3类舰船三维模型,并利用本文算法进行分类识别,实验结果表明本文算法能够有效识别舰船目标。     

基于有序数据可变索引的舰船目标检测方法研究

舰船目标的检测与识别技术有重要作用,一方面,在海上交通管理和航线疏导上,舰船目标检测技术可以提供舰船准确的航行速度等信息,另一方面,海上舰船检测广泛应用于军事领域的敌方舰船侦察、锁定等,对保护海上领土有重要意义。本文主要研究了合成孔径雷达(SAR)技术,针对SAR技术舰船目标图像特征提取、噪声过滤等问题,采用一种有序数据可变索引技术,提高了舰船合成孔径雷达SAR图像处理的精度,并进行了海上舰船目标的仿真试验。     

基于块匹配的迭代滤波在SAR舰船图像去噪中的应用

SAR以自身所具备的诸多优势,在舰船中得到越来越广泛的应用。在实际应用中发现,SAR的成像机制使图像中容易出现相干斑噪声,对舰船目标检测与识别造成影响。为最大限度地发挥出SAR图像的作用,需要采取合理可行的方法,对SAR图像进行去噪。块匹配算法在SAR图像去噪中的效果较为显著,而常规的块匹配存在虚假信号引入,未能达到平滑去噪的效果。为解决这一问题,可通过迭代滤波的方法,对块匹配算法进行优化。结果表明,经过迭代滤波优化后的块匹配算法,能够达到SAR图像的去噪要求。     

结合小波变换和K均值聚类的SAR舰船目标分割

对SAR舰船目标分割方法进行研究,给出一种基于小波变换与K均值聚类相结合的舰船目标分割方法。在该方法中,首先利用双密度双树复小波变换优秀的图像去噪能力,对SAR图像进行降噪处理,以减少相干噪声对分割结果的影响;然后通过改进的K均值聚类方法进行舰船分割。实验结果表明本文方法能有对SAT舰船目标进行有效区分。     

基于合成孔径雷达图像处理的舰船目标检测与优化

合成孔径雷达(SAR)具有全天候、全方位的目标监测功能,被广泛应用于国防军事和工业领域。本文主要研究了一种基于合成孔径雷达图像处理的舰船目标检测技术,海上舰船目标的检测和识别有重要的军事意义,能够提高海上交通的管理能力。本文首先介绍了合成孔径雷达的基本成像原理,然后基于LEE滤波器介绍SAR图像的噪声处理,最后针对舰船SAR图像的目标特征进行了识别与分析。     

信息战条件下舰艇编队作战指挥系统构想

未来海战模式由“平台中心战”转向“网络中心战”,这一变化必然对海军舰艇编队作战指挥提出新要求。探讨了在信息战条件下,以网络化的编队通信网为基础,以区域无缝的探测网络为耳目,以编队火力和综合电子对抗技术为主要打击手段,以网络化指挥控制为核心的海军舰艇编队作战指挥系统的体系构成,并描述了其组成结构和主要功能。该构想的实现可极大提高舰艇编队在现代海战中的作战能力。     

舰船主柴油机双机并车控制仿真技术的研究

从对舰船主柴油机调速的工作原理分析入手,介绍现在常用的3种舰船主柴油机双机并车运行控制技术的原理和特点,然后,利用现在比较流行的仿真应用软件Matlab,建立主柴油机、调速系统和推进装置的仿真模型,并对功率反馈调速器进行仿真试验研究,阐明计算机仿真技术在舰船主柴油机双机并车控制技术研究中的作用。     

基于图像变化检测的舰船毁伤信息提取问题研究

信息化条件下,舰船毁伤效果评估对舰船毁伤信息的提取提出了更高的要求。文章对基于图像变化检测的舰船毁伤信息提取问题进行了研究,首先对舰船毁伤前后的图像进行配对,然后利用变化检测法对图像变化的纹理特征和几何特征进行检测,提取舰船毁伤评估所需要的毁伤信息。     

舰艇智能机动仿真研究

舰艇智能机动仿真是一个新的研究领域。对舰艇智能机动进行了分析,提出了一种将定性与定量分析相结合的体系结构,引入了模糊专家系统、空间分析技术,并具体论述了其理论与技术实现。     

一类复合模糊控制器在舰炮随动系统中的应用

舰炮随动系统的快速性,稳定性和控制精度是影响舰炮武器系统作战性能的重要因素。针对舰炮随动系统参数时变性和负载干扰大对其快速性,稳定性和准确性的影响,设计了一种P＋FUZZY-PI复合控制器。建立了该控制器的仿真模型,并以某型舰炮为例,分别采用传统PID控制器和P＋FUZZY-PI复合控制器进行了计算机仿真。通过比较仿真结果,表明该复合控制器调节时间短、控制精度高、鲁棒性强。该类控制器能够在舰炮随动控制中获得良好的控制性能。     

舰艏结构的碰撞损伤性能研究

船舶碰撞事故往往会引起被撞船的船体结构严重损坏,并且威胁船上人员的生命安全.在船一船碰撞中被撞船的损伤程度取决于两个方面:一是舷侧结构的碰撞性能;二是撞击船艏结构的相对刚度.船舶的艏部结构刚度一般远远高于舷侧结构的刚度,在船舶碰撞研究时,通常将撞头理想化为刚体,不考虑其损伤变形和能量吸收,这样做实际上过于保守.本文针对舰船,主要研究舰艏结构的碰撞损伤特性,将撞击舰艏作为可变形结构进行数值仿真研究,得到了一些艏部变形的规律.     

一类复合MRACS在舰炮随动系统中的应用

舰炮随动系统的快速性,稳定性和控制精度是影响舰炮武器系统作战性能的重要因素。针对舰炮随动系统参数时变性和负载干扰大对其快速性,稳定性和准确性的影响,设计了一种神经网络直接模型参考自适应控制器,建立了该控制器的仿真模型,并以某型舰炮为例进行了计算机仿真。结果表明该复合控制器调节时间短、控制精度高、鲁棒性强。该类控制器能够在舰炮随动控制中获得良好的控制性能。     

舰船尾迹SAR图像特征的谱分析研究

图像纹理在频率空间的分布具有规律性,可以通过对图像进行频谱分析来提取纹理特征。根据SAR成像机理对舰船尾迹SAR图像进行了仿真研究,采用周相谱法对图像的二维功率谱作一维变换处理,提出基于归一化能量谱的图像谱特征分析方法,并给出了不同探测参数下尾迹SAR图像谱特征的仿真图。结果表明,该方法可有效地消除海面背景的影响,实现舰船尾迹特征检测的定量分析。     

SAR雷达模拟成像技术研究

合孔成像雷达（SAR）是一种全天候、全天时、主动式高分辨率的微波遥感成像雷达。SAR成像技术在战略侦察、战场监视、情报搜集、攻击引导、打击效果评估等诸多方面有着广泛的应用。文章对SAR雷达信号模型的建立和成像的处理方法进行了剖析和研究。