基于时延和相位估计的改进位移相位中心算法

多接收元合成孔径声纳是当前研究的热点问题,偏航和侧摆是影响多接收元合成孔径声纳成像质量的关键因素。在深入分析位移相位中心算法的基础上,提出了一种改进的多接收元合成孔径声纳运动补偿算法。改进算法首先修正声信号的实际传播距离与采用等效相位中心近似的传播距离之间的偏差,然后基于时延和相位估计偏航和侧摆,而且改进算法消除了目标回波的相互干涉对估计运动误差的影响,从而在扩大了算法适用的运动误差范围的同时,提高了运动误差估计的精度。计算机仿真结果表明,改进算法有效地补偿了运动误差,改善了成像质量。     

基于图像相关性估计多接收元SAS运动误差的新方法

给出了一种基于图像相关性估计多接收元合成孔径声纳(SAS)偏航和侧摆的新方法.读方法适用于均匀目标场景,允许声纳系统以满足空间采样理论的最大速度运行.先利用计算效率高的成像算法分别对相邻两脉冲回波数据进行成像,然后将直角坐标系中的成像转换到极坐标系中通过图像相关性估计偏航,在补偿偏航的基础上估计侧摆.针对实际中处理的成像结果是离散数据,给出了将直角坐标系中的成像转换到极坐标系中成像的方法.读方法分析了极坐标系中的成像分辨率,并且依据相邻两脉冲的成像范围来确定极坐标的范围,有效地减少了计算量.计算机仿真结果表明新方法有效地估计出了偏航和侧摆,提高了成像质量.     

多接收阵合成孔径声纳线频调变标成像算法

目前,多接收阵合成孔径声纳快速成像算法一般都需要将各接收阵的回波融合成适于传统收发合置合成孔径声纳处理的数据,因此避免不了耗时的插值和空变的相位误差补偿。根据多接收阵合成孔径声纳的实际模型,将各接收阵和发射阵作为一个子系统,并采用驻相原理将其二维频域点扩展函数表示为距离向空变项和非空变项的乘积。在此基础上,运用线频调变标成像算法先完成各子系统数据的成像,然后再实现各子图像的相干叠加,以获得所需的高分辨合成孔径声纳复图像。最后,仿真实验和湖试结果验证了该方法的有效性。     

分布式小卫星雷达阵列误差估计与校正方法

当前星载测量仪器难以获得分布式小卫星SAR系统相干处理的阵元位置测量精度,为此提出了一种可以直接从杂波数据中估计阵列误差的算法,进而可以对阵列误差进行有效的校正.该算法充分利用分布式小卫星SAR系统接收回波数据的空-时-频特点,具有简单、收敛快、估计精度高等优点.最后利用仿真验证了该方法的有效性.     

基于互相关平动补偿的外辐射源成像技术

基于已有的无源雷达成像算法均未考虑目标的平动补偿问题,利用短时间内两次回波的强相关性,通过估计两次回波相关函数的最大值来估计补偿因子,进行平动补偿,然后利用直接FFT成像方法来对运动目标进行成像。仿真实验表明提出的互相关平动补偿算法在考虑了目标实际运动情况下,可以获得良好的成像质量。     

基于贝叶斯估计的高精度ISAR成像

基于贝叶斯估计原理,提出了一种贝叶斯逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)成像算法。基于最大后验概率准则建立ISAR成像模型,利用回波数据进行统计参数估计,以实现ISAR成像的自适应表征,从而提高ISAR成像的精度。特别是运动误差相位估计和ISAR图像的重构通过求解最优化问题实现,而未考虑误差相位的具体形式,具有较高的鲁棒性。此外,本文方法在低信噪比 (signal-to-noise ratio, SNR)条件下,可以取得良好的聚焦效果,具有较好的噪声抑制能力。最后,贝叶斯估计问题转换为最优化问题进行求解,利用快速傅里叶变换及其逆变换（fast Fourier transform/inversed fast Fourier transform, FFT/IFFT）和矩阵对应点乘（Hadamard乘积）操作,有效提高该算法的效率。基于实测数据的实验验证了本文算法的有效性。     

基于贝叶斯估计的高精度ISAR成像

基于贝叶斯估计原理,提出了一种贝叶斯逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)成像算法。基于最大后验概率准则建立ISAR成像模型,利用回波数据进行统计参数估计,以实现ISAR成像的自适应表征,从而提高ISAR成像的精度。特别是运动误差相位估计和ISAR图像的重构通过求解最优化问题实现,而未考虑误差相位的具体形式,具有较高的鲁棒性。此外,本文方法在低信噪比 (signal-to-noise ratio, SNR)条件下,可以取得良好的聚焦效果,具有较好的噪声抑制能力。最后,贝叶斯估计问题转换为最优化问题进行求解,利用快速傅里叶变换及其逆变换（fast Fourier transform/inversed fast Fourier transform, FFT/IFFT）和矩阵对应点乘（Hadamard乘积）操作,有效提高该算法的效率。基于实测数据的实验验证了本文算法的有效性。     

宽测绘带多阵合成孔径声纳成像的仿真研究

针对现有多接收阵合成孔径声纳算法没有考虑或低估了＂停-走-停＂近似在宽测绘带和高平台运动速度情况下带来的图像失真,本文在深入分析多接收阵系统误差的基础上,以距离多普勒算法为例,提出了一种有效的多接收阵合成孔径声纳成像处理方法。它舍弃了费涅耳近似,较为精确的补偿了停走停近似引入的误差,因而适用于低频宽波束宽测绘带成像。仿真证明了方法的有效性。     

基于压缩感知的条带SAR缺失数据恢复成像方法

针对条带模式合成孔径雷达回波缺失数据,提出了一种利用压缩感知恢复缺失数据并成像的方法。将条带数据分块为多个子孔径数据,对子孔径利用压缩感知恢复缺失数据并拼接得到条带数据,缩短了整个数据的恢复时间,推导了压缩感知处理的基矩阵和测量矩阵。运用最大似然估计的特征向量方法(eigenvector method for maximum- likelihood estimation, EMMLE)实现了子孔径缺失数据的自聚焦,满足了压缩感知对图像的稀疏要求。利用压缩感知恢复完整的相位误差信号,解决了子孔径补偿相位误差数据的拼接问题。最后通过对恢复的雷达回波数据成像并自聚焦校正了距离徙动,得到了聚焦良好的完整图像,提高了缺失数据的成像质量。     

基于多脉冲联合估计的SAR相位误差自聚焦算法

合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)是相干成像系统,所以接收信号相位的正确性决定了SAR图像的聚焦质量。利用自聚焦算法对SAR图像进行相位误差函数的估计及补偿是获得高分辨率,高质量SAR图像的关键步骤之一。其中,相位梯度自聚焦(phase gradient autofocus, PGA)算法运算量适中且鲁棒性好,被广泛应用于SAR自聚焦中。然而,PGA算法基于相位误差梯度值进行加权平均估计,相位差分的过程会引起噪声的积累,因此该算法对原SAR图像在方位数据域的信噪比要求较高。针对PGA算法存在问题,提出了基于多脉冲联合估计的相位误差自聚焦(phase error autofocus, PEA)算法。该算法采用了PGA算法的处理结构,并基于相位误差直接进行加权平均估计,可以在较低信噪比条件下正确实现SAR图像的自聚焦处理。仿真实验以及实测数据处理结果对比均表明,PEA算法可以获得优于PGA算法的自聚焦性能,且实际算法执行时间更短,更有利于算法实时处理。     

基于多视处理的合成孔径声呐运动补偿研究

载体的不规则运动造成的多普勒中心与调频率的估计误差是合成孔径声纳(synthetic aperture sonar,SAS)成像质量下降的主要原因。研究了基于多视处理的图像域多普勒参数估计方法,证明了其能够满足SAS运动补偿的特点和应用要求,进而提出了一个完整的SAS运动补偿和成像的系统方案。最后,实际湖试结果也证明了该方案的有效性。     

基于SPGA算法的低频超宽带 SAR运动补偿方法

对已经初步聚焦的低频超宽带(ultra wideband, UWB)合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像进行基于图像域的相位误差补偿,可进一步提高图像聚焦质量。依据UWB SAR运动误差模型,提出了基于条带式相位梯度自聚焦（strip phase gradient autofocus, SPGA）算法的相位误差补偿方法。该方法有效地补偿大合成孔径、宽测绘带低频UWB SAR图像中的二维空变相位误差。仿真和实测数据处理结果验证了所提方法的有效性。     

结合非线性CS算法的UWB-SAR运动补偿

载机飞行不稳对SAR成像质量影响很大,对超宽带SAR系统尤其如此,提出了一种结合非线性CS算法的超宽带SAR运动补偿方法。通过采用引入高次相位补偿和非正交旁瓣抑制的改进非线性CS算法,减小了超宽带SAR成像中的相位误差。通过成像前的常规一阶运动补偿和距离徙动校正后的分块二阶运动补偿,有效补偿了超宽带SAR中的方位空变运动误差,提高了飞行不稳时的成像质量。该方法在运动补偿时考虑了方位空变运动误差随距离的变化,针对载机运动误差变化较快的情况也给出了处理办法。仿真和实测数据的处理结果验证了该方法的有效性。     

基于切比雪夫拟合的BP自聚焦算法

为了解决传统后向投影(back-projection, BP)算法中, 成像清晰度受硬件限制、复杂运动难以算法修正的问题, 提出了一种基于信号分析, 采用切比雪夫拟合的聚焦处理方法。考虑到非线性运动下的BP成像带有大距离变化产生的算法处理误差, 导航器件补偿参数难以修正, 该算法以信号回波数据为基础, 采用改进的自动聚焦算法来修正距离误差带来的成像干扰, 可在雷达系统内高效实现。分析了BP成像算法的误差和自聚焦算法, 将原始BP成像图像与经自动聚焦处理的图像进行比较, 检验算法的性能。仿真结果表明, 抛物线轨迹下的改进BP自动聚焦算法处理后的图像效果优于未处理图像。     

基于三维小波变换及运动补偿的视频图像压缩技术

视频图像压缩技术是多媒体信息存储和传输的关键。提出了一种结合运动补偿的三维小波视频图像编码压缩技术。该算法首先对视频图像进行三维小波分解 ,然后对分解后的不同频率的子图像进行量化编码 ,并结合运动补偿技术消除图像帧之间的冗余相关信息 ,实现视频图像的编码压缩。实验仿真结果证明了这一算法的可行性和有效性     

光电成像制导中地面运动目标检测与跟踪

地面运动目标的自动检测与跟踪是对地精确打击光电成像制导中的核心任务。针对地面运动目标自动检测问题,提出了由粗到精的迭代全局运动补偿算法以补偿动平台引起的背景图像像素位移,基于变化能量测度的独立运动目标检测算法以及基于三帧序列图像的运动目标定位算法。针对地面运动目标跟踪问题,提出了融合运动特征和灰度直方图特征的粒子滤波器目标跟踪算法,实现可靠、稳定跟踪地面运动目标。利用实际航拍视频进行算法验证实验,比较了基于傅里叶-梅林变换 (Fourier-Mellin transform, FMT)、Kanade-Lucas-Tomasi (KLT) 特征跟踪、Harris角点和迭代全局运动补偿算法,验证了基于变化能量测度的独立运动目标检测算法和融合多特征的粒子滤波器跟踪算法的有效性。     

频域与空域处理相结合的大运动偏移稳像算法及其实时实现

提出了一种频域极坐标处理与空域高斯〖CD*2〗牛顿最小化法相结合的运动估计算法。首先使用频域极坐标处理粗估计出两帧图像间的偏移量,将此偏移量作为高斯〖CD*2〗牛顿最小化法的初始值,再使用高斯〖CD*2〗牛顿最小化法精确估计图像间的偏移量,并补偿图像得到稳定的图像序列。最后,为使算法能够实时运行,针对TMS320C6416数字信号处理器的运行环境优化了算法实现代码。实验结果表明,优化后的算法能够实时、高精度地稳定大运动偏移图像序列。     

包络相位联合自聚焦高分辨SAR运动补偿

提出了一种包络相位联合自聚焦运动补偿算法,解决了机载高分辨合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)成像过程中复杂的运动误差问题。该方法不但可以实现对高阶运动误差的估计,而且可以同时补偿包络和相位误差。通过对运动误差进行归一化多项式拟合建立关于运动误差多项式系数的最小熵优化方程,同时利用阻尼牛顿法对其进行求解,实现高效精确的多项式系数估计。另外,设计了交替联合自聚焦算法,以实现对较大运动误差的精确估计。最后,应用实测机载聚束SAR数据验证该方法的有效性和优越性。     

基于MN-MEA算法的无人机载SAR相位误差补偿处理

无人机载合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR),在成像中更容易受到运动误差的干扰,造成图像质量下降。利用三维空间坐标系的斜距方程分离,可以为无人机载SAR成像提供更多的信息，但该方法并未考虑无人机载SAR成像中的运动误差补偿问题。针对无人机载机动SAR成像的相位误差补偿问题,进行相关研究。结合子图像划分,提出了基于迭代分块处理和误差相位初值模型的改进牛顿最小熵(modified Newton minimum entropy, MN-MEA)相位误差补偿算法,进一步校正了残余空变性误差和运动误差,改善成像质量。