基于进化算法的三区振幅型超分辨光瞳滤波器的设计

提出一种基于进化算法的振幅型超分辨光瞳滤波器优化设计的方法。通过计算机的模拟,结合实际使用场合对光能效率、旁瓣影响效应和超分辨能力的要求,选择合适光瞳函数参数实现最佳三维超分辨成像效果。给出超分辨优化设计模型和实例,并作图验证其结果。对超分辨率伴随的旁瓣效应,把滤波器应用于共焦扫描系统,可有效地抑制旁瓣,提高成像信噪比和对比度。利用进化算法设计的光瞳滤波器设计简单,同时有较好的综合效果,具有较大的GA,GT,S值。     

实数编码自适应遗传算法及其在光瞳滤波器参数控制中的应用

提出一种基于实数编码自适应遗传算法的光瞳滤波器光瞳函数参数优化设计的新方法.通过计算机模拟,结合实际使用场合对光能效率、旁瓣影响因子和超分辨能力的要求,选择合适参数实现最佳轴向超分辨成像效果.利用遗传算法设计的光瞳滤波器设计简单,有较好的综合效果,不仅具有较小的u0和M值,而且有较大的S值.理论和实践均表明该方法是高效和可靠的.     

三区振幅型与位相型超分辨光瞳滤波器的优化设计及比较

用MATLAB优化工具箱,采用分线性规划在假定斯特尔比一定时,分别对三区振幅型（透过率为1—0—1）和三区位相型（相位角为π-0-π）光瞳滤波器进行了优化设计,对横向、轴向及三维超分辨因子及光瞳函数的结构参数进行了比较．结果显示：无论是振幅型还是位相型滤波器,既能单独实现横向、轴向超分辨,又能实现三维的超分辨．且斯特尔比相同时,位相型优于振幅型;对于振幅型若单独考虑横向超分辨,则二区优于三区．     

三区振幅型与位相型超分辨光瞳滤波器的优化设计比较

用MATIAB优化工具箱,采用分线性规划在假定斯特尔比一定时,分别对三区振幅型(透过率为1-0-1)和三区位相型(相位角为π-0-π)光瞳滤波器进行了优化设计,对横向、轴向及三维超分辨因子及光瞳函数的结构参数进行了比较.结果显示:无论是振幅型还是位相型滤波器,既能单独实现横向、轴向超分辨,又能实现三维的超分辨.且斯特尔比相同时,位相型优于振幅型;对于振幅型若单独考虑横向超分辨,则二区优于三区.     

漏光型环形光瞳滤波器的优化设计

通过对漏光型环形光瞳滤波器三个特征参数（K、α和b）的优化，得到了具有最佳三维超分辨的漏光型环形光瞳结构（κ=0.418,α=0.407,b=0.935）。计算和分析表明，利用优化的光瞳的显微镜成像系统，其三维超分辨能力优于其它方法所得的结果。本文的优化方法对其它三维光瞳滤波器也适用。     

光瞳环带相位调制法提高数字光存储密度的研究

对高密度光存储技术中光瞳环带相位调制方法进行了分析，并将其与光学切趾术进行了比较．研究发现，这种减小像面上光斑大小的方法是以大幅度增加旁瓣与主瓣的相对大小为代价的，它提高光存储密度的效果基本与光学切趾术相当．但是，对于高阈值的光探测器．光瞳相位调制方法要优于光学切趾术．     

基于线过程的POCS超分辨图像重构算法

传统的凸集投影（POCS）超分辨重构算法易使图像产生边缘振荡效应问题,在研究了边缘振荡效应的成因后,提出一种基于线过程模型的POCS算法来对低分辨图像序列进行超分辨图像重构．该算法采用线过程模型检测出超分辨初始估计图像的4个方向的边缘,在传统POCS的投影过程中增加了对图像的平滑处理,实现了低分辨图像序列超分辨重建的对比实验,实验结果表明图像边缘振荡效应能得到明显改善．     

改进的机载合成孔径雷达小斜视角RD成像算法

介绍了RD（range-doppler）算法的基本原理,针对原有RD算法的不足从而提出了改进的RD算法,其主要思想是雷达接收回波后,加入均方误差最小准则窗函数的全相位滤波器来消除旁瓣.用这种改进的RD算法对小斜视角多点目标进行仿真.通过仿真验证这种改进的成像算法可以对不同的点目标成像,而且还可以将点目标之间存在的旁瓣消除.实验证明了原有RD算法存在的旁瓣问题可以通过改进的RD算法来解决.     

基于频率分集逆合成孔径雷达的多重信号分类目标成像算法

将频率分集的思想应用在逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar,ISAR)成像中,通过单频信号合成宽带信号,可解决系统发射接收宽带信号复杂的问题.但窄带的合成可视为宽带信号的稀疏采样,由此带来了旁瓣提高等难点.提出一种基于频率分集ISAR体制的多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)目标成像算法,该算法将合成阵列接收的回波信号协方差矩阵进行特征值分解,得到信号子空间与噪声子空间,然后根据二者的正交性构建谱函数对目标位置进行估计,得到目标的超分辨二维像.将MUSIC算法与后向投影(back projection,BP)算法做了对比,仿真结果表明:在有较强噪声环境下,前者仍能有较好的成像效果,证明本文方法的应用可有效解决频率稀疏带来的高旁瓣问题.     

基于改进型CLEAN算法三维成像的雷达散射截面积反演

基于三维成像的雷达散射截面积(radar cross section,RCS)测量可以获得目标散射系数的三维空间分布,与一维和二维RCS测量相比,它具有更好的空间分辨能力.但是,在基于成像的RCS测量中,散射中心的提取至关重要,它在很大程度上决定着RCS的反演精度.采用CLEAN算法完成对目标散射中心的提取,有效抑制了图像的三维旁瓣,并针对CLEAN算法存在估计误差的迭代累加效应,设计了一种可以更新估计的改进的相干CLEAN算法,进一步提高了RCS的反演精度.用MATLAB和FEKO测量仿真,结果表明改进型CLEAN算法能更有效地提取散射中心,且提高了RCS的反演精度.