【摘 要】
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合成孔径雷达（SAR）在地质研究、环境监控、气象预报、灾情预警、资源探测和军事侦察等领域得到广泛应用,成为军事目标侦察的主要装备,机载SAR在执行侦察任务过程中,部件故障、参数错误、环境噪声等都可能导致其侦察任务失效。因此,如何有效提高SAR任务失效成因推理的实时性和准确性对于系统快速排除故障、提高任务成功率具有重大的研究价值。本课题以某型机载SAR装备为研究对象,基于SAR在不同地形、不同参数、
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合成孔径雷达（SAR）在地质研究、环境监控、气象预报、灾情预警、资源探测和军事侦察等领域得到广泛应用,成为军事目标侦察的主要装备,机载SAR在执行侦察任务过程中,部件故障、参数错误、环境噪声等都可能导致其侦察任务失效。因此,如何有效提高SAR任务失效成因推理的实时性和准确性对于系统快速排除故障、提高任务成功率具有重大的研究价值。本课题以某型机载SAR装备为研究对象,基于SAR在不同地形、不同参数、不同环境下获得的成像结果数据,在深度森林算法的基础上对任务失效雷达进行成因推理。主要研究内容如下:（1）为提高任务失效成因的推理速度,本文提出了一种基于旋转不变LBP灰度共生矩阵的SAR图像特征提取算法。该方法仅需扫描一次灰度图像即可构建旋转不变LBP灰度共生矩阵,减少了图像扫描的次数和图像信息量的损失,进而提高了灰度共生矩阵在提取SAR图像纹理特征过程中存在的图像灰度信息损失、旋转不变性以及计算复杂度等性能。该算法在多场景下的近三千张SAR图像数据集上进行了实验验证,实验结果表明,该算法在保证推理准确性的同时减少了约25%的耗时,极大地提高了任务失效成因的推理速度。（2）为进一步提高任务失效成因推理的准确性,本文通过在深度森林级联层加入拟合质量特征和增加基学习器多样性,提出了一种基于改进深度森林的SAR任务失效成因推理方法。该方法在每一级联层中对特征的贡献度进行排序,并将具有更高重要性的特征作为拟合质量特征添加到下一层输入,以减少重要特征信息的损失;此外,通过将每层的基学习器从原有的两类扩展至四类,增加了基学习器的多样性,进而提高了深度森林集成模型的整体性能。该算法在包含29类失效成因的近三千张SAR图像数据集进行了验证,实验结果表明,本算法的失效成因推理准确性可达94.3%,优于传统的深度深林及随机森林等方法。
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