【摘 要】
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“低小慢”目标作为低空安全问题的威胁之一,选择合适的探测技术十分必要。光学合成孔径成像系统采用多孔径阵列式结构,将成像任务分化到各子系统中,不仅可以降低制造工艺难度还可以达到高分辨率的成像效果,是当前光学领域的研究热点。将光学合成孔径成像技术应用于“低小慢”目标的探测识别,具有极大的研究前景。本文的研究重点是光学合成孔径的成像及后续的图像处理。选用低空领域小型无人机作为探测的研究目标,依据技术指标
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“低小慢”目标作为低空安全问题的威胁之一,选择合适的探测技术十分必要。光学合成孔径成像系统采用多孔径阵列式结构,将成像任务分化到各子系统中,不仅可以降低制造工艺难度还可以达到高分辨率的成像效果,是当前光学领域的研究热点。将光学合成孔径成像技术应用于“低小慢”目标的探测识别,具有极大的研究前景。本文的研究重点是光学合成孔径的成像及后续的图像处理。选用低空领域小型无人机作为探测的研究目标,依据技术指标完成了对合成孔径系统的结构及成像分析,使用复原算法对系统成像进行重建,并对比多种不同的识别算法完成了对“低小慢”目标的探测识别。本文的主要研究内容及创新点如下:（1）从结构和成像两方面完成了对合成孔径系统的理论分析和仿真研究。针对探测系统的成像要求,对系统的设计参数进行计算,得到了合成孔径系统的优化设计结果。通过对主要特征因子的不同参数对比分析、课题系统参数及探测范围计算和系统实际装配考量,确定研究目标为小型无人机,合成孔径探测系统为环型七孔结构,在0.497°的系统视场及500m的低空高度中,可以达到17倍目标尺寸的探测范围,符合探测设计要求。（2）提出一种改进的超分辨率复原算法,补偿了图像的中频细节,提高了图像对比度。针对合成孔径成像的中频损失问题,采用超分辨率的算法对退化图像进行复原处理,并针对“低小慢”目标的成像特点,提出一种改进的基于生成对抗网络的超分辨率复原算法。相比于其他复原算法,本文提出的改进超分辨率生成对抗网络的图像复原峰值信噪比可达30d B,与原仿真图像相比提升10d B。（3）针对“低小慢”的飞行特点及算法运行速度的问题,对算法框架展开研究,解决了模型训练参数过大的问题,得到了一种轻量化目标识别网络。使用合成孔径系统采集目标的视频数据,并建立目标数据集,分别使用动态识别和基于深度学习的多种算法进行识别效果对比。本文的改进算法训练权重参数量为159.74MB,减小了约1.4倍,识别准确率提升了9%,可达96.67%,对“低小慢”目标的识别效果较好。
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