机载合成孔径雷达图像目标识别算法研究与应用

论文摘要

近年来,随着SAR图像分辨率的逐步提高和微波遥感的广泛应用,基于机载微波图像的目标识别功能也越来越受到人们的重视,成为国内外研究的热点。SAR图像目标识别技术涉及了雷达原理、信号处理、电子电路和数字图像处理等多种领域。针对当前国内产品化应用较为欠缺、研究结论多局限于计算机仿真的特点,本课题从实际的SAR图像入手,结合具体产品研制需求,提出并实现了一种新型的实时识别系统方案。核心技术为基于TS201芯片的高性能DSP阵列,并以此为基础形成功能完整的实时处理系统。该系统充分利用TS201内嵌的LinkPort接口构建分布式并行结构,选择G-link协议实现了记录接口的高速异步通信,构成稳定高效的硬件平台。在此平台上,针对SAR图像和待识别目标特征,使用线性滤波、Sobel算子和分水岭算法以及闭操作和全局阈值分别完成预处理、边缘分割、平滑和二值化,最终实现识别结果显示和记录。为便于产品调试和工程实施,还自主研制了PCI开发板卡。因此,划分为硬件、软件和开发工具设计三个部分,分阶段完成关键技术的研究。本文共分六章,依次对以上阶段进行详细的阐述:第一章阐述了课题的背景,对目标识别系统的现状和发展趋势做了分析,提出课题的任务以及技术难点和创新点;第二章从整体结构上阐述了系统原理,分析了项目的需求,提出了设计方案和规划,并简要介绍了TS201等关键资源的选型和配置;第三章介绍了硬件平台的开发实现,详细说明了原理架构、硬件逻辑控制、外存访问、通信接口、菊花链响应、复位逻辑、时钟驱动等功能的设计步骤,对工程研制所关心的电源和热设计也进行了一定讨论;第四章介绍了识别算法的选择和优化过程,分别讨论了线性滤波、灰度拉伸、Sobel算子、分水岭算法、开/闭运算等经典算法在SAR图像上的处理效果,并对数据记录格式进行简要说明;第五章介绍了PCI开发板卡的设计过程以及整个识别系统的测试过程,以特定SAR图像为例在该系统上实现了目标的有效识别和结果记录;最后一章对本系统的设计和开发心得进行了总结,为后继工作提供指导和借鉴。经过完整的系统测试和大量的图像实验,本课题研制的目标识别平台满足多种图像处理算法的实际工程需求,记录接口误码率小于10-9,为多传感器数据融合奠定了坚实的基础;软件算法实时性高、针对性强,可准确实现目标边缘的分割和记录,符合工程研制规范;另外,测试工具的开发研制也完善了工程应用手段,操作性强、灵活简便。因此,本设计充分满足产品研制的性能需求,易于工程实现,在实际使用中可靠、稳定、高效,具有很高的工程推广价值,应用前景广泛。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 背景和发展现状
• 1.2 研究内容和难点
• 1.3 功能实现和创新点
• 1.4 研究意义和价值
• 第二章 需求分析与规划
• 2.1 SAR 图像特征
• 2.2 目标识别原理与构成
• 2.3 需求分析
• 2.4 核心处理器选择
• 2.4.1 选型依据
• 2.4.2 TS201 的技术特点
• 2.5 接口协议选择
• 2.5.1 G-link 协议
• 2.5.2 PCI 协议
• 2.5.3 TCP/IP 协议
• 2.6 操作系统选择
• 2.7 项目规划
• 2.7.1 硬件平台
• 2.7.2 算法优化
• 2.7.3 开发工具
• 2.7.4 系统测试
• 第三章 硬件平台设计与实现
• 3.1 总体结构
• 3.2 硬件逻辑控制
• 3.2.1 图像处理模块
• 3.2.2 高速记录模块
• 3.3 外部存储器访问
• 3.3.1 异步存储器
• 3.3.2 SDRAM
• 3.3.3 SDPRAM
• 3.3.4 SFIFO
• 3.4 通信接口
• 3.4.1 LinkPort 接口
• 3.4.2 G-link 接口
• 3.4.3 TCP/IP 接口
• 3.4.4 RapidIO接口
• 3.4.5 虚拟LinkPort 接口
• 3.5 加载方式
• 3.6 菊花链响应
• 3.7 离散量驱动
• 3.8 复位逻辑
• 3.9 时钟驱动
• 3.10 电源设计
• 3.11 热设计
• 第四章 软件设计
• 4.1 总体框架
• 4.2 图像预处理
• 4.2.1 图像滤波
• 4.2.2 对比度校正
• 4.3 边缘分割
• 4.3.1 经典算子
• 4.3.2 分水岭算法
• 4.4 平滑
• 4.5 二值化
• 4.6 数据记录
• 第五章 开发工具和测试结论
• 5.1 开发工具架构
• 5.2 TS201-PCI 板卡
• 5.2.1 硬件原理
• 5.2.2 总线桥接
• 5.2.3 本地总线切换
• 5.3 系统测试
• 5.3.1 识别目标分析
• 5.3.2 算法选择
• 5.3.3 识别结果
• 5.3.4 记录测试
• 5.4 其它测试
• 第六章 总结与展望
• 6.1 总结
• 6.2 展望
• 致谢
• 参考文献
• 附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文