舰船机载SAR多维度信息提取中的几个技术问题研究

我国有近300万平方千米的专属经济区，为了维护我国的海洋权益，中国海监开展了巡航维权执法行动，主要是监测非法进入我专属经济区的外国船只。目前主要是利用海监飞机进行监视监测的。SAR是舰船监测的有效手段，在有关项目的支持下，机载SAR已经在海监飞机上进行了挂飞试验，但存在SAR数据处理复杂耗时的问题，因此为了满足业务应用需求需要对处理算法进行改进。为此，本项目开展基于压缩感知理论的舰船目标机载SAR高分辨率快速成像算法研究，该方法将大大提高机载SAR成像的速度和分辨率；本项目还将发展基于多波段、多极化信息的机载SAR舰船类型识别算法，提高舰船类型的识别能力。以上研究的成果将有助于提高机载SAR舰船监测的能力，为机载SAR舰船监测的业务化应用提供技术支持。

现阶段，中国海监利用海监飞机搭载机载SAR对我国专属经济区内的舰船开展监视监测。但目前机载SAR存在数据处理复杂耗时以及难以识别舰船类型的问题，这些问题限制了机载SAR在海监巡航执法中的业务化应用。本项目针对以上问题，开展了基于压缩感知的机载SAR稀疏采样机制研究，并发展了SAR舰船目标检测和类型识别方法，主要研究成果有：. 在SAR舰船探测实验方面，①利用相控阵体制机载C波段SAR开展飞行实验，获取了全极化机载SAR数据，走通了机载SAR机上实时舰船检测流程。②开展了AIS与SAR数据的同步性分析，使AIS与SAR数据更好的匹配。③建设了SAR舰船样本库，为舰船类型识别的研究提供数据基础。. 在SAR舰船目标检测算法研究方面，主要有：①对比了五种经典的SAR舰船检测算法，分析了各自的优缺点；②发展了基于直方图的SAR舰船检测算法；③发展了基于散射机理的极化SAR舰船快速检测算法；④发展了基于莱斯分布的SAR舰船目标检测算法；⑤发展了融合K分布与双参数CFAR的检测算法；⑥发展了基于SAR目标形态特性的舰船检测方法；上述方法提高了SAR舰船检测精度。. 在SAR舰船类型识别技术研究方面，共发展了两种舰船识别算法：①基于峰值特征的SAR舰船类型识别技术；②基于纹理特征的机载SAR舰船类型识别方法。上述方法可有效识别油轮、货轮、集装箱船以及近岸供应船等舰船类型。. 最后，基于压缩感知理论，研究了SAR舰船目标的空间稀疏特征，分析了SAR舰船目标与稀疏数据获取之间的映射关系，确定了机载SAR的稀疏采样体制。.本课题共发表和录用科技论文5篇， EI收录1篇，另有2篇论文在审。本项目的研究成果有助于提高SAR舰船探测能力，为我国海上舰船遥感监视监测提供了技术支撑。