三通道SAR-GMTI地面快速目标检测

地面运动目标速度较大时,会产生距离徙动,在图像域出现严重散焦,不易检测;同时存在PRF模糊现象,其多普勒频谱会发生折叠,不易正确定位。针对上述问题,提出了基于机载三通道SAR-GMTI的地面快速目标检测、定位与成像方法。首先,在距离压缩后的数据域进行相位中心偏置天线(displaced phase center anten-na,DPCA)杂波抑制,组合运用Canny算子、Ratio算子和Hough变换提取快速目标运动轨迹。然后,采用基于解PRF后的二阶Keystone变换方法完成目标的成像、检测及运动参数估计。最后,将快速目标融合到标有慢速运动目标的清晰SAR图像中。外场实测结果验证了该方法的有效性和准确性。     

SAR图像中动目标的广义似然比快速检测

研究经Keystone变换后在SAR图像方位向信号中,根据广义似然比检验法(最优检测)检测动目标.将广义似然比检测与遗传算法结合,利用遗传算法的全局优化特性以及解决多参数问题的良好特性,提高了运算速度.由于考虑了天线方向图的影响,充分利用目标的距离向和方位向运动信息,此方法对匀速直线运动点目标的检测效果良好.     

机载合成孔径雷达运动目标成像研究

研究运动目标成像的关键技术:距离迁徙校正和运动参数检测。利用广义二阶key-stone变换校正距离迁徙,提出不同消失矩的小波检测运动参数方法,适合硬件实现。通过广义二阶key-stone变换和Radon变换实现多运动目标数据的分割;超分辨方法处理获得清晰的多运动目标图像。通过X波段SAR运动目标实际数据验证了算法的有效性,在高信杂比的情况下,可得到比时频分析方法分辨率更高的运动目标图像。     

SAR对地面车辆目标探测能力仿真系统研究

为了更有效评估合成孔径雷达(SAR)系统对地面目标的检测、识别性能,分析、衡量地面目标生存能力,根据SAR对地面目标探测的基本原理,结合计算机仿真技术,设计并开发了机载/星载SAR对地面车辆目标探测能力仿真系统。该系统通过对多种杂波背景下车辆目标原始回波的模拟,实现了多种算法的目标成像、双参数CFAR检测以及目标识别处理,进而实现对场坪/公路上固定或慢速运动车辆目标的检测及识别概率计算,由此进行车辆目标生存能力的评估。给出了仿真系统的总体架构和各模块的功能原理,并用仿真实例进行验证。     

SAR对地面车辆目标探测仿真研究

研究了SAR对地面车辆目标探测过程的计算机仿真实现方法，建立了SAR对地面车辆目标探测仿真系统．给出了仿真系统的构成及流程，在此基础上介绍了系统各组成模块的功能及实现方法，并通过仿真实验给出SAR对地面车辆目标的探测结果及性能。特别针对目标生存能力问题，建立干扰模型对干扰条件下SAR对地面车辆目标的探测结果及性能进行分析，验证了实施干扰对提高地面车辆目标生存能力的有效性．不同战情条件下的仿真结果验证了仿真系统的有效性。     

机载SAR的地面运动目标成像处理

基于先进的高分辨率机载SAR数据,研究了地面单个和多个运动目标的高分辨率成像问题。利用频域滤波法将地面运动目标信号从杂波中分离出来,在距离频率-方位时间域进行距离走动和距离弯曲校正,并在距离-多普勒域完成运动目标成像。PGA方法被用来对单个运动目标作进一步的聚焦处理。在多目标环境下,提出一种改进的距离弯曲校正方法,并利用时频分析方法有效地解决了多个地面运动目标的成像问题。给出了SAR实际数据成像处理结果。     

二维稀疏采样下的双通道SAR地面运动目标检测方法

多通道合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)地面运动目标检测系统具有良好的主瓣杂波抑制能力,但是其采样数据量过大的问题给数据存储与传输系统带来沉重负担。针对该问题,提出一种二维稀疏采样下的双通道SAR运动目标检测方法。该方法首先在距离和方位两维域进行随机稀疏采样,然后利用压缩感知技术对双通道的SAR回波数据进行联合处理,构造变换矩阵将目标能量支撑区从所有场景散射点的能量支撑区中进行分离,采用基于加权的最小l₁范数优化模型进行杂波抑制与运动目标成像。所提算法能够有效降低原始数据量,在杂波散射点的空间分布稀疏性较差的情况下,仍可以较好地检测地面运动目标。仿真实验验证了所提算法的有效性。     

基于SAR仿真图像的地面车辆非同源目标识别

充分的合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)模板数据是目标识别算法(尤其是基于深度学习的智能目标识别算法)获得优异识别性能的关键, 基于实际测量获取充分SAR数据是不现实的, 基于电磁散射建模的SAR仿真成为当前获取充分样本的一种有效途径。SAR仿真图像与实测图像为非同源数据, 由于SAR仿真的目标几何模型与实物之间差异、SAR仿真过程中的传感器模型与实际传感器性能之间差异、实物所处的背景环境与SAR仿真的环境之间差异、电磁建模方法本身误差等因素导致SAR仿真图像与实测图像存在差异, 会影响识别性能。针对这一问题, 首先采用一种基于高频渐近技术和离散射线追踪技术的SAR仿真方法获取地面车辆目标的SAR仿真图像, 再利用卷积神经网络方法、线性/非线性特征变换方法实现对MSTAR实测数据的非同源SAR目标识别性能对比分析。实验结果表明, 直接使用SAR仿真数据无法实现对实测SAR数据有效识别, 而线性/非线性特征变换可以改善非同源SAR目标识别性能, 一定程度上缓解由于SAR仿真数据与实测数据存在差异导致的识别性能差的问题。     

基于keystone变换的宽带雷达精确测速

宽带雷达利用脉冲串测速时,高速运动目标在脉冲串内通常移动超过多个距离分辨单元,无法通过脉冲串内直接相参处理获取速度信息。针对宽带脉冲多普勒雷达测速的特点,提出了一种基于Keystone(楔石)变换的测速方法,能有效解决目标越距离单元走动和多普勒谱展宽,并根据该方法的特点,提出一种基于Keystone变换的解速度模糊的方法,仿真证明该测速方法能达到很高的测速精度,有很高的应用价值。     

一种双通道SAR动目标检测和参数估计方法

提出了一种基于空时自适应处理(STAP)杂波抑制和修正的离散Chirp-Fourier变换(MDCFT)参数估计的双天线合成孔径雷达(SAR)运动目标检测和成像方法.将MDCFT变换应用于经过STAP杂波抑制后的信号,在MDCFT幅值平面内同时完成对运动目标的检测和多普勒参数的估计.分析了STAP方法对SAR回波的滤波效果,建立了适合SAR系统的MDCFT模型.在分数阶傅里叶域进行滤波以消除杂波对相位的影响,进而利用通道间的相位差和多普勒中心频率对运动目标准确定位并估计径向速度.通过大量的仿真实验验证了该方法的正确性.     

在强杂波背景SAR图像中检测动目标

针对强杂波环境提出了一种新的从SAR图像中检测动目标的方法。在搜索动目标的二次相位时,对称减去和加上同一二次相位误差修正值,在时域得到两幅图像。这两幅图像中,静止杂波的锐度处处相等。计算这两幅图像各区域的锐度比对数,可在强背景杂波环境下敏锐地检测到动目标。这种方法不但可检测有切向速度或径向加速度的动目标,而且还可检测到强反射径向慢速动目标。实测数据表明本算法有效。     

调频连续波SAR慢速动目标参数估计与成像

由于连续波合成孔径雷达（synthetic aperture radar, SAR）特有的工作方式,带来了不同的回波信号形式。首先分析了调频连续波（frequency modulated continuous wave, FMCW）SAR动目标回波信号模型,然后在补偿连续波SAR与脉冲式SAR不一致性的基础上,提出了一种基于Chirp Z变换校正动目标回波包络距离弯曲,Radon变换校正剩余距离走动,改进的离散Chirp傅里叶变换（modified discrete Chirp Fourier transform, M DCFT）搜索参数的新方法,动目标仿真数据处理验证了该方法参数估计的准确性和有效性。另外根据估计的参数对动目标成像取得了良好的聚焦效果。     

单天线SAR动目标的检测和聚焦

单天线SAR运动目标检测系统具有结构简单、算法容易实现等特点,它的运动目标检测性能的完善很有应用意义.首先建立了运动目标SAR回波模型,结合单天线SAR运动目标检测系统,提出了一种基于频域对称扰动的能够对具有方位向速度的运动目标检测的新方法,在详细分析运动目标散焦程度和方位向速度关系的基础上,给出了检测原理以及实现检测的方法.对检测到运动目标的距离门单元,提出了用基于图像域的偏移自聚焦算法估计动目标的调频率,进而完成运动目标在SAR图像上的聚焦成像.并用计算机仿真结果和实测数据验证了算法的有效性.     

基于相位补偿和等效运动的太赫兹SAR运动目标成像方法

太赫兹合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)带宽大,能够对运动目标高分辨成像,但目标运动导致成像移位和模糊。针对不同的运动形式,分别提出基于相位补偿和等效运动的运动目标成像方法。首先分析不同运动参数对成像的影响,然后通过补偿相位和等效载机速度获得运动目标聚焦、背景模糊的图像。通过恒虚警率(constant false alarm rate,CFAR)检测和逆成像处理获得目标和背景分别聚焦的图像。最后对两幅图像进行叠加,实现了在静止背景上对运动目标的准确成像。不同信噪比条件下的电磁计算数据仿真结果验证了所提方法的有效性。     

高分辨率SAR图像车辆目标几何特征提取方法

几何特征是目标较直观的物理特征,在SAR图像目标鉴别和分类过程中具有重要的应用。针对高分辨率SAR图像车辆目标切片,构建其几何特征提取的流程。首先在区域分割环节实现车辆目标的二值化分割,而后利用二值化图像提取目标几何特征,其中分别基于最小外切矩形方法和Radon变换方法对车辆目标的长宽尺寸进行估计。采用MSTAR的实测车辆目标数据检验了上述几何特征提取算法和几何特征的鉴别性能。     

分布式小卫星SAR回波信号仿真

基于分布式卫星的空间构形及相对运动，在地心赤道坐标系内分析了卫星平台与地面目标之间的瞬时距离、相对速度及加速度变化规律，给出一种基于编队构形的分布式小卫星SAR目标回波信号产生的方法，并用距离-多普勒算法进行成像。这为进一步研究基于分布式卫星SAR的动目标检测性能提供了数据基础，有助于编队卫星SAR系统参数设计和选择。