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基于分数傅立叶变换的机载SAR多运动目标检测
摘要
随着现代机载合成孔径雷达（SAR）的发展和应用越来越广泛，如何高效准确地检测多运动目标成为了一个重要的研究领域。本文提出了一种基于分数傅立叶变换（FrFT）的机载SAR多运动目标检测方法，通过对SAR图像进行预处理和信号分析，实现了对运动目标的有效检测。实验结果表明，该方法在检测速度和准确率方面均具有优异表现。
关键词：机载SAR；多运动目标检测；分数傅立叶变换；预处理；信号分析
引言
机载SAR具有高分辨率、高灵敏度和高精度等优势，已广泛应用于陆地、海洋、气象、地质勘查、环境监测等领域。然而，在复杂的工作环境中，机载SAR面临着许多挑战，如大目标情况下的分辨率下降、运动目标的干扰等，对多运动目标的检测提出了更高的要求。
针对这些问题，目前研究者们提出了不同的方法，如基于极化特征、基于时间频率分析、基于卷积神经网络等。本文提出的方法基于分数傅立叶变换，通过对SAR图像进行预处理和信号分析，实现对多运动目标的高效准确检测。
方法
1.预处理
首先，对机载SAR图像进行预处理，包括去除噪声、平滑处理和目标检测等。在噪声去除方面，本研究采用小波去噪技术，可以有效地去除图像中的噪声干扰；对于平滑处理，本研究采用双边滤波器，同时保留图像的边缘信息和平滑图像的纹理信息。最后，在目标检测方面，本研究采用了Canny边缘检测算法和区域增长技术，实现对运动目标的初步筛选。
2.信号分析
接着，对预处理后的图像进行信号分析。本研究采用了FrFT技术，通过改变旋转角度和分数阶的参数，实现对多运动目标的检测。FrFT是一种时间频率分析方法，可以更加准确地反映信号的局部特征与长期变化趋势。本研究利用FrFT技术，将SAR信号从时域转化到FrFT域，然后进行多分量分析和谱峰提取等操作，实现对多运动目标的快速检测。此外，本研究还采用了脉冲计数法，通过对多个窗口内的脉冲信号进行计数，对运动目标进行筛选和定位。
实验结果
在实验过程中，我们比较了本研究方法与其他几种方法的检测速度和准确率。实验结果表明，本研究提出的方法在检测速度和准确率方面均具有优异表现。同时，我们还对实验结果进行了统计和分析，得出了一些重要结论。
结论
本文提出的基于FrFT的机载SAR多运动目标检测方法，通过对SAR图像进行预处理和信号分析，实现了对多运动目标的高效准确检测。实验结果表明，该方法在检测速度和准确率方面均具有优异表现，可以进一步优化机载SAR性能，提高对复杂环境中的多目标检测能力。