基于高斯字典原子稀疏表示的高精度宽角SAR成像方法

为了提高从宽角合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像中提取目标后向散射各向异性特性的性能,在宽角SAR字典稀疏表示模型的基础上,提出一种基于高斯字典原子的高精度宽角SAR成像方法。在字典构造上,采用不同中心位置、相同方差的高斯函数。在求解稀疏表示系数上,采用广义最小最大凹惩罚稀疏重构算法求解。最后，根据稀疏表示系数的重构结果以及构造的字典得到目标的后向散射各向异性特性。通过仿真实验和Backhoe数据对算法进行验证,结果表明,该方法能够高精度地提取目标的后向散射各向异性特性。     

抑制SAR图像相干斑的自适应红黑窗滤波算法

针对经典空域滤波算法处理SAR图像时,在同一滑动窗内完全按同质区域性质处理数据而导致图像细节信息损失的情况,提出一种新的滑动窗结构的算法。该算法选取与窗口中心像素统计特性相近的像素进行滤波处理,解决了经典空域滤波算法存在窗口内数据不满足滤波模型对同质区域要求的缺陷。同时,针对强散射点的特殊性,设计了相应的检测及处理方法。实验结果表明,该算法在获得与经典算法相当的相干斑抑制的同时,较经典算法具有更强的边缘和细节保持能力,同时获得更好的图像视觉效果。     

基于幂次变换的SAR图像Otsu分割法

通过分析合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)目标切片图像的散射特性,提出一种适用于SAR目标识别的目标切片图像分割算法。算法首先对SAR图像做相干斑滤波,通过邻域平滑处理,提高背景区域和目标区域像素幅值一致性。然后自适应地选取变换幂次,对滤波后的SAR图像做幂次变换,以进一步增强目标区域像素幅值一致性。最后直接利用一维Otsu法对变换后的图像进行分割处理。实验表明,该算法对不同散射特性的目标切片图像都能够实现较为准确的分割,且计算复杂度小,利于工程应用。     

基于广义最优成像空间的双基地SAR成像算法

传统的基于最优成像空间的双基地合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)成像算法是一种性能卓越的SAR成像算法,其具有散射点在成像空间定位准确,算法复杂度低以及聚焦性能高等优点。然而,随着观测场景的扩大,该算法会出现散射点在成像空间定位不准确以及聚焦性能下降的缺点。为了克服这些缺点,在SAR成像领域首次提出了距离历史向量匹配比的概念,基于该概念,又进一步提出了一种新的基于广义最优成像空间的双基地SAR成像算法。所提出的算法不再受限于观测场景的大小,可以对大观测场景(宽测绘带)进行高质量的成像。实验结果表明,所提出的算法是有效的和可行的。     

基于Wishart距离和超像素的极化SAR图像车辆检测

针对极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)在城市区域复杂地物条件下的密集车辆目标检测问题, 提出了一种结合超像素分割和Wishart分类器的非监督目标检测方法。首先，根据不同地物的极化散射特征检测出建筑物。然后，利用不包含建筑物的Wishart分类器和超像素分割获得目标的形态信息。接着，利用包含建筑物的Wishart分类器获得目标中心点。最后，通过区域生长对二者进行信息融合并完成目标检测任务。基于X波段的机载极化SAR数据表明, 所提算法不仅可以对密集目标进行区分和定位, 并且目标形态保持完整; 相比于传统方法, 目标检测与虚警鉴别性能得到较大提升。     

人造目标SAR图像实时仿真

根据SAR图像特点,提出了一种利用图形加速的实时SAR仿真方法。方法采用散射中心模型,基于高频预估理论,用物理光学(PO)法与增量长度绕射系数(ILDC)法计算目标表面散射场强度分布,将强度值累积映射到SAR图像的分辨单元内,与成像系统传输函数卷积,获得近似仿真结果。散射、映射与卷积运算均借助图形加速,仿真可在数秒内完成。仿真结果与真实图像相比具有良好的视觉相似度。为算法测试而搭建的仿真平台OpenSARSim被作为开源项目,其所采用的部分技术可以应用于其它仿真领域。     

高炉浓尘环境料面散射特性建模与成像

工业恶劣成像环境下的雷达图像常存在对比度低和清晰度差等问题，质量退化的图像直接影响计算机视觉任务的处理效果以及目标参数反演结果。因此，对高炉料面后向散射进行建模，并针对弥散浓尘环境下的随机粗糙料面成像，提出一种基于衰减补偿和散射修正的成像方法。考虑微波沿空间路径的传播损耗，在回波模型中加入环境因子，采用瑞利散射和积分方程法分别求解衰减系数和粗糙面的后向散射系数，从传输损耗和散射机理出发，对图像进行损耗补偿以及目标像素亮度的提升，减小图像因成像环境、目标距离以及表面起伏形状不同造成的信号强度差异。通过南钢3号高炉雷达数据验证算法，目标像素亮度差异平均减小4.33 dB,有效改善雷达成像中高炉径向距离起伏料面的成像性能。     

基于形态学自适应分块的高分辨SAR多特征增强算法

传统基于l1范数正则化算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)模型的合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)压缩感知类稀疏成像算法易丢失弱散射点.基于扩展型组LASSO系列模型的算法虽可增强SAR结构特征以保留弱散...     

基于高度扫描的ISAR三维成像研究与仿真

研究了基于高度扫描的大转角逆合成孔径雷达(ISAR)三维成像,针对干涉逆合成孔径雷达技术不能将同一距离和方位单元但不同高度上的散射中心进行区分以及大转角转台转动带来的越距离单元徙动等问题,在传统大转角ISAR成像基础上,增加了高度扫描,建立了三维成像系统,提出了适用于大角度转动的ISAR三维成像算法,应用波谱理论对三维目标的高度信息进行去耦,将其转化为二维大转角ISAR成像的问题,然后利用聚焦卷积积分算法进行成像,并分析了高度扫描的ISAR系统具有高度分辨率的原因。最后通过仿真目标模型进行验证,结果表明该算法具有三维成像能力,且能够得到高质量高分辨率的目标像。     

多视角属性散射中心模型的部件提取与合成

传统的点散射中心模型只能表征目标的位置信息,无法表示目标的长度和角度,而属性散射中心模型表征了目标的几何特性。为了能得到目标的全方位部件信息,鉴于属性散射中心模型参数估计的缘故,提出基于属性散射中心的多视角参数化部件提取与合成算法。首先将大视角有重叠的划分为若干子视角,分别进行属性散射中心模型的参数估计,然后将各参数统一投影到同一坐标系下,再进行参数的融合,最终得到目标参数集。该算法得到的这套参数可以反演目标回波数据,提高图像可视性,进行目标识别与分类。最后用两个仿真实验验证了此算法的有效性。     

基于极化合成孔径雷达的舰船检测方法

特征提取是极化合成孔径雷达图像处理的一个重要问题,也是海上目标检测的关键。相似性参数和极化熵可以表征目标的电磁散射特性。为了增强目标与背景的对比,提出了一种基于特征融合的新参数。这种参数可表达区域的差异性,处理后目标与背景的对比更加明显。研究了该参量在海杂波区域的分布模型,进而提出了一种新的海上船只检测方法,该方法可用于多视情况下的舰船检测。最后用机载合成孔径雷达(airborne synthetic aperture radar, AirSAR) 数据验证了该方法的有效性。     

复杂场景散射中心模型化与雷达成像应用

在复杂场景中, 目标与环境之间的耦合散射会造成雷达图像特征的干扰, 这一问题给雷达目标自动识别与跟踪技术带来了困难, 成为雷达、电磁领域持续关注的热点研究问题。目前, 使用传统的电磁数值计算方法对复杂场景散射问题进行仿真, 所需计算资源巨大, 耗时很长, 而且多限于针对单一类型复合目标, 难以满足实际工程应用需求。针对此问题,提出了复杂场景散射中心模型化的方法, 集成散射中心模型、物理光学法、积分方程法、四路径模型、射线追踪等方法为一体, 实现了复杂场景、群目标雷达成像快速仿真。本文给出了三种有代表性的复杂场景的逆合成孔径雷达成像仿真结果, 验证了本文方法的可行性及泛用性。     

基于窄带雷达组网的高速自旋目标成像

针对单部窄带雷达无法获得高速自旋目标无失真二维像的问题,研究了基于多部窄带雷达组网的自旋目标无失真成像方法。首先在建立自旋目标窄带雷达回波模型基础上,分析了单基窄带雷达成像方法;然后分别研究了基于多幅窄带雷达图像配准的旋转对称目标和非旋转对称目标图像二维定标方法;最后,对配准后的各窄带雷达图像进行融合得到了目标的无失真二维像。仿真实验验证了本文方法的有效性,并分析了算法的鲁棒性。     

基于天基发射源的SISAR全息信号表示及其成像方法

针对地基双基地前向散射栅栏雷达只能探测低空飞行器且侧影轮廓像不能直接表现目标侧影等问题,提出利用天基发射源组成天基阴影逆合成孔径雷达（shadow inverse synthetic aperture radar, SISAR）,分析了天基SISAR在探测高度、探测效果及成像上的优势。在地基SISAR侧影成像原理的基础上,重新定义了坐标系统,推导了天基SISAR下目标全息信号的公式。分析其成像原理,提出在小衍射角条件下,目标顶部轮廓与目标全息信号之间实际上是经过幅度压缩后的傅里叶变换关系。仿真实验证明了目标顶部轮廓与目标全息信号关系的正确性。     

SAR层析成像技术的发展和展望

合成孔径雷达（synthetic aperture radar, SAR）图像是雷达目标在二维成像平面上的投影,由投影引起的各种失真使得SAR图像解译极其困难。干涉SAR能获取连续地形的高程测绘,但不具备高度分辨能力。利用多部天线或多次航过形成高程上的合成孔径,SAR层析成像技术实现了对雷达目标的三维分辨能力,这对实现城区测绘、人造目标识别等均具有重要价值。总结了SAR层析成像系统及其信号处理技术的发展历程和研究进展,并对各种信号处理算法的性能优劣进行了研究与讨论。最后,指出了SAR层析成像技术的研究热点并对其发展趋势进行了展望。     

基于相干Doppler干涉的微动目标宽带成像方法

二维像是雷达目标最重要的特征之一,它反映了目标的几何形状、散射结构等特性。在目标存在微动的情况下,即使目标散射中心不发生越距离单元走动,微动带来宽带回波的非线性相位也会导致方位向的散焦。针对这一问题,提出了基于相干多普勒干涉的微动目标宽带雷达成像算法,其核心思想是在对强散射中心所在的距离单元进行相干多普勒干涉成像的基础上,再进行目标二维像重构。仿真实验验证了所提算法的有效性。     

一种基于局域自适应处理的SAR图像降斑算法

合成孔径雷达(SAR)图像所固有的相干斑噪声严重降低了图像的可解译程度,影响了对图像中的目标进行检测和识别,因此SAR图像的相干斑抑制一直是SAR图像应用的重要课题。提出了一种基于局域自适应处理的SAR图像降斑算法,算法根据区域像素点的分布特征自适应调整滤波窗口的大小,在均匀的背景杂波区域内增大滤波窗口来抑制斑点噪声,在包含目标的细节区域内减小滤波窗口,同时采用自适应阈值选择部分像素参加滤波的方法,以便在有效降斑的同时保持边缘和目标细节,最后通过对实际数据的处理验证了算法的有效性。     

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。     

极化SAR图像中的弱小舰船目标检测

结合最新的子空间数据分析方法--非负矩阵分解(nonnegative matrix factorization, NMF),对极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像中的弱小舰船目标提出一种全新的有效检测方法。该方法利用极化协方差矩阵分解,得到包含极化图像能量的特征值组,组成满足NMF要求的非负矩阵;然后采用稀疏限制的NMF来提取其中的主要特征,以此将舰船目标检测出来。采用国内全极化和双极化实测海洋数据进行实验,验证了本文方法的有效性。     

An Information Theory Approach to the Data Compression and Imaging System for Synthetic Aperture Radar （SAR）

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