摘要
星载合成孔径雷达(SyntheticApertureRadar,SAR)的观测范围广、穿透性强，不受气候及观测时间限制，可以实现对重要海域以及港口有效监控。随着星载SAR技术在海洋领域应用的拓展，获取舰船目标速度等运动要素作用日益突出，一方面，对于打击海上走私、非法捕捞以及港口交通管控等领域具有重要的现实意义；另外，在军事情报侦察、海战场态势监控、海防安全及主权维护等方面发挥着重要作用。因此，实现舰船目标速度高精度估计，具有重大的现实意义与应用价值，是当前亟待解决的问题之一。本文以SAR成像系统为背景，对星载SAR舰船目标速度估计方法展开研究，提出了高精度的舰船目标速度估计方法，解决了舰船目标的散焦问题与方位向位置偏移问题。本文的主要工作和创新点如下： 第三章，从传统的子孔径相关法(Mapdriftalgorithm,MD)、最小熵算法出发，提出了基于改进的MD算法与牛顿最小熵准则方位向速度估计方法，并且推导了从相位梯度自聚焦算法(Phasegradientalgorithm,PGA)估计方位向速度的方法。改进的MD算法继承了传统算法稳定性好、对强点依赖性低的优点，该算法通过提高子孔径偏移量的估计精度，可以实现高精度的舰船目标方位向速度估计。牛顿最小熵准则方位向速度估计方法，结合了牛顿迭代算法的高效性与最小熵算法不依赖强点、适应范围广的优势。在此基础上，提出一种稀疏正则化与Hough变换结合的提取SAR图像舰船目标主轴方向的方法，根据舰船目标在SAR图像中的几何关系，推导了计算距离向速度的理论公式，进而得到了舰船目标的二维速度矢量，同时解决舰船目标方位向散焦的问题与方位向位置偏移问题。高分三号（Gaofen-3,GF-3）卫星图像的实验结果验证了算法的有效性。 第四章，研究了星载SAR图像舰船目标与船舶自动识别系统（AutomaticIdentificationSystem,AIS）位置匹配的方法，从传统的方法出发，提出了一种改进的星载SAR图像舰船目标与AIS位置匹配方法，该方法根据舰船目标距离向速度估计值，计算目标方位向位置偏移，然后对SAR图像检测的舰船位置进行方位向位移补偿，将补偿后的SAR图像舰船位置与成像时刻的AIS位置进行匹配。相比于传统的方法，改进的方法改变了方位向位置偏移的估计方法和方位向位移补偿的对象，不涉及AIS速度与航向的投影，避免了速度投影与航向投影带来的误差，同时简化了匹配过程。最后，GF-3卫星图像舰船目标与AIS数据匹配的实验结果，验证了算法的准确性。
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