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视频SAR成像与动目标阴影检测技术

本站小编 Free考研考试/2022-01-03

丁金闪,
西安电子科技大学雷达信号处理重点实验室 西安 710071
基金项目:科技部重点研发计划项目(2016YFE0200400)

详细信息
作者简介:丁金闪(1980–),男,江苏人,教授,博士生导师,西安电子科技大学电子工程学院副院长,研究方向为毫米波与太赫兹雷达技术、雷达信号处理技术。E-mail: ding@xidian.edu.cn
通讯作者:丁金闪 ding@xidian.edu.cn
责任主编:张润宁 Corresponding Editor: ZHANG Running
中图分类号:TN957

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被引次数:0
出版历程

收稿日期:2020-03-15
修回日期:2020-04-20
网络出版日期:2020-05-08

Focusing Algorithms and Moving Target Detection Based on Video SAR

DING Jinshan,
National Laboratory of Radar Signal Processing, Xidian University, Xi’an 710071, China
Funds:Key R & D plan of science and Technology Departmen (2016YFF0200400)

More Information
Corresponding author:DING Jinshan, ding@xidian.edu.cn

摘要
摘要:视频合成孔径雷达(SAR)技术将观测场景的动态信息以视频方式呈现出来,其高帧率成像特性有利于实现对地面机动目标的实时探测。视频SAR信号处理关键技术主要包括高帧率成像处理算法和运动目标检测技术等。该文对视频SAR成像处理进行了探讨,给出了两种典型视频SAR成像处理仿真数据结果,详细分析了视频SAR阴影形成机理和对动目标检测性能的影响,并将基于机器学习的视频SAR阴影目标检测技术与经典处理方法在实际数据上进行了验证对比。
关键词:视频SAR/
高帧率成像/
动目标检测/
雷达成像/
阴影检测
Abstract:Video Synthetic Aperture Radar (SAR) provides dynamic information about an observation scene in a video to the human eye, which can be very useful for the real-time detection of the ground maneuvering targets. The focusing of video SAR data is demanding because of its high data rate. In this study, we discuss suitable focusing algorithms and presents the obtained simulation results. Further, the shadow formation mechanism is analyzed with respect to target detection. Finally, the machine learning algorithm used for detecting the shadows of the moving targets is compared with the classical image processing methods that use real datasets.
Key words:Video SAR/
High frame rate imaging/
Moving target detection/
Radar imaging/
Shadow detection



PDF全文下载地址:

https://plugin.sowise.cn/viewpdf/198_e75a11d5-abc3-4451-a07b-77329815955a_R20018
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