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原文传递雷达目标检测与跟踪方法研究

论文题名：	雷达目标检测与跟踪方法研究
关键词：	航海雷达;目标检测;小波变换;跟踪方法;特征提取;卡尔曼滤波
摘要：	航海雷达是海上航行的必要手段，在航行避让、船舶定位等方面都发挥着巨大的作用。雷达目标检测和跟踪是雷达系统的两个最基本功能。近年来，由于雷达信号检测理论以及其应用的快速发展，为目标的跟踪提供了一个有利的条件，反之，也可以通过跟踪时的目标匹配去除虚假目标。随着计算机技术以及数字图像处理技术的迅速发展，通过数字图像处理方法分割出雷达图像中的目标，并提取目标的相应位置状态信息，已经成为实现雷达系统目标检测与跟踪功能的一种必备手段。本文根据航海雷达图像的特点，选择了适当的雷达目标检测与跟踪方法并进行实现。　　本文首先对航海雷达图像的特征进行分析，在此基础上对雷达图像进行预处理，主要使用基于贝叶斯阈值小波域去噪的方法对雷达图像进行去噪，并对去噪后的雷达图像进行图像增强处理，防止在跟踪环节丢失目标。通过实验证明，当阈值调整系数a=0.2，时进行二层或三层小波变换得到的去噪效果最佳，能较好地抑制图像系统噪声以及高斯噪声。当阈值为200时，个别弱信号得到了增强，图像的模糊程度较弱，增强效果相对较好。　　在雷达目标检测阶段，考虑到小波变换的局部特性以及小波系数的多分辨率特征，因此采用基于B样条多尺度小波变换的边缘检测方法进行图像分割。然后根据航海雷达图像的特点，选择并提取雷达目标的面积、目标的运动状态、中心点位置以及七阶不变距作为目标的特征值进行匹配，保证目标跟踪的可靠性和准确性。实验结果表明对雷达图像进行一级分解得到的边缘检测图像的目标轮廓比较清晰，边缘检测的效果很明显。并将目标进行标记建立目标序列。　　在雷达目标跟踪阶段，考虑到航海雷达图像中的目标存在遮挡现象，因此采用卡尔曼滤波与目标特征匹配相结合的跟踪算法。该方法首先对目标在下一帧图像中的运动状态以及位置进行预测，然后用特征匹配得到的目标状态信息对卡尔曼滤波器的预测值进行修正，并用此预测值来弥补雷达目标在某一帧图像中丢失的目标状态信息，防止目标链的断裂，实现对目标的准确跟踪。实验证明该方法预测到的目标位置与真实的目标位置不会超过3个像素点，达到了预期的效果。
作者：	蒲红建
专业：	软件工程
导师：	郑丽颖
授予学位：	硕士
授予学位单位：	哈尔滨工程大学
学位年度：	2015
正文语种：	中文