基于滤波器组的星载SAR DPC-MAB技术方位向非均匀采样信号的重构

给出了基于滤波器组对方位向周期性非均匀采样信号重构方位向均匀采样信号的算法。该算法主要利用滤波器组重建信号的原理,由完全重建条件和已知的分析滤波器组得到合成滤波器组,通过得到的合成滤波器组对方位向周期性非均匀采样信号进行重构,得到均匀采样信号。该均匀采样信号被用来消除当多相位中心方位向多波束星载SAR在系统的脉冲重复频率(PRF)偏离理想值时进行成像而产生的成对虚假目标。通过仿真,证明了该算法的有效性。     

基于l1正则化的多通道滑动聚束SAR成像

提出了基于l1正则化的多通道滑动聚束合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)稀疏成像算法。该方法将偏置相位中心天线(displaced phase center antenna,DPCA)技术和l1正则化策略结合来解决非均匀采样带来的方位模糊问题,并利用方位距离解耦算法降低计算复杂度。当非均匀度较大时,所提方法相比于基于多普勒频谱重建的匹〖JP3〗配滤波器组方法能更有效抑制方位模糊,具有更大的距离向测绘带宽潜力。该方法能有效抑制噪声和旁瓣,提高目标背景比,从而提高成像性能。通过仿真和实际数据实验,验证了所提算法的有效性。     

基于复近似信息传递的多通道SAR成像方法

偏置相位中心天线(displaced phase center antenna, DPCA)技术作为一种实现高分辨率、宽测绘带宽的有效技术手段,被广泛应用于高性能合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)系统研制中。为了实现最佳的成像效果,DPCA雷达成像系统需要满足方位向均匀采样条件,否则会导致方位向等效相位中心的周期性非均匀分布,进而使用经典匹配滤波成像方法会产生严重的方位模糊。根据稀疏信号处理理论,本文提出了一种基于复近似信息传递(complex approximate message passing, CAMP)算法的多通道非均匀采样DPCA成像方法,可以有效地解决多通道SAR因非均匀采样所产生的方位模糊以及杂波干扰问题,实现对观测区域的高精度重建。仿真和实际数据实验验证了该方法的有效性。     

基于加窗非均匀采样周期信号重建改进方法

提出了一种基于窗函数正弦参数估计的重建非均匀采样周期信号迭代算法。该算法将非均匀采样值利用加窗正弦参数估计算法得到迭代初始值 ,然后利用最小化误差能量方法 ,求出迭代算法公式的自适应系数 ,最后重建原信号 ,可以在较少迭代次数下得到相当精确的结果。计算机仿真实验结果与已有算法比较证明了该方法的有效性和先进性     

方位频域滤波的机场毫米波雷达干扰抑制方法

强散射目标距离旁瓣造成的干扰, 严重影响机场跑道异物(foreign object debris, FOD) 毫米波雷达对微弱目标的检测。针对该问题, 本文基于信号频谱分布特点, 即静止目标信号的方位谱具有窄带特性, 而旁瓣干扰信号的方位谱是宽带的, 提出在方位向进行信号频域滤波的干扰抑制方法。首先在距离向使用窗函数加权方法处理, 方位向通过傅里叶变换到频域, 利用提前标定和构建的窄带带通滤波器进行滤波, 最后再变换回时域。与其他方法相比, 该方法能够在有强散射环境下获得较好的干扰抑制效果, 提高微弱目标的信杂比。93 GHz FOD雷达实测数据处理结果验证了所提方法的正确性和有效性。     

偏置相位中心方位多波束SAR天线姿态误差分析

偏置相位中心多波束合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)解决了分辨率和测绘带宽之间的矛盾,但在应用中会出现新的误差。提出并分析了天线长度方向偏离飞行方向(方位向)所引起的回波信号相位误差及对成像的影响,给出了计算机仿真结果。并提出了可以应用天线姿态误差来解决方位向非均匀采样问题的可能性。     

基于非均匀采样的空时级联频率和到达角估计

将时域的非均匀采样扩展到空域阵列信号处理,提出了一种基于非均匀采样的空时级联频率和到达角估计方法。利用非均匀时延间隔的延迟器组成的虚拟阵列估计出信号频率,再基于非均匀空域采样估计出该频率上的信号到达角。该方法充分利用了非均匀采样时间间隔的随机性,突破了时域和空域采样定理的限制,解决了在使用较大阵元间距的条件下空时二维频率和到达角估计的模糊问题,不需要二维搜索和额外的配对过程,同时增大的阵元间距也显然提高了估计的精度和分辨率,仿真实验证明了该方法的有效性及小信噪比条件下估计精度的改善。     

基于非均匀采样的信号频率、幅值和相位检测

分析了单频和多频信号经非均匀采样的离散傅里叶频谱,推导出频率、幅值、相位的计算表达式,解决了目前文献中未提及的基于非均匀采样方法的幅值和相位检测问题。此外,提出一种基于多路并行非均匀采样的信号检测方法,通过合并多路非均匀采样信号频谱,使谱估计结果趋于原信号的真实频谱,进而实现信号检测。数值仿真显示,提出的方法可实现信号的频率、幅值、相位的精确检测,可以突破奈奎斯特频率限制、抗混叠能力强,且计算复杂性小。     

基于L1&TV正则化的低过采样Staggered SAR成像方法

高分辨率宽测绘带(high-resolution and wide-swath, HRWS)成像是星载合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)发展的重要趋势。Staggered SAR通过改变脉冲重复频率(pulse repetition frequency, PRF)将盲区分散在整个成像带内，可以将距离向幅宽扩展为传统体制的数倍。针对变PRF模式存在的非均匀采样和回波数据丢失问题，提出了一种基于L₁&TV正则化的低过采样Staggered SAR成像方法。所提方法可以在不恢复丢失数据的情况下实现方位模糊抑制，并且在稀疏重构模型中引入TV正则化项，从而实现分布式目标的精确重构。仿真和实际数据实验验证了所提方法的有效性。     

零陷可控的低旁瓣频率不变宽带波束形成

在基本的傅里叶变换频率不变波束形成器(frequency invariant beamforming, FIB)的基础上,提出了快速可控零陷低旁瓣宽带FIB优化方法,该方法将固定角度方向图零陷约束和等波纹原型滤波器加入FIB的设计,实现了零陷可控的低旁瓣FIB。同时,还开展了FIB抽头系数的稀疏优化,有效的降低了算法实现的运算量。仿真结果验证了所提的方法在一维均匀线阵和二维均匀面阵上的正确性和有效性。     

约束优化的空间变迹算法的旁瓣抑制应用

合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)回波信号具有很高的动态范围, 会导致强目标的旁瓣覆盖临近较弱目标的主瓣, 造成漏检。传统的加窗方法在消除旁瓣的同时会导致分辨率的下降和目标主瓣能量的降低, 空间变迹(spatially variant apodization, SVA)算法的提出有效解决了这个矛盾。然而, 现有的各种SVA改进算法在有效抑制旁瓣的同时却导致了主瓣能量的降低。因此, 本文提出了一种基于约束优化的改进的SVA算法。通过严格约束滤波器的单调性和有效点的选取, 有效解决了主瓣能量降低的问题, 可以在有效抑制旁瓣的同时保留图像的细节信息, 有利于对图像目标进一步的检测与识别。     

一种新的基于小波变换的图像融合方法

提出了一种新的基于小波变换的多光谱与高分辨率图像融合方法。该方法通过强度因子有效地将高分辨率图像经小波分解的低频分量信息融合到多光谱图像经小波分解的低频分量中去 ,使得经过小波反变换的融合图像较大程度地保留了多光谱图像的光谱信息和高分辨率图像的空间分辨率。给出了该方法的融合结果 ,并与小波变换法 (WT方法 )进行了比较 ,证明了该图像融合方法的正确性和有效性     

空域滤波增益可调节的定向性均匀圆形阵列波达角估计

针对定向性均匀圆形阵列因单元天线的位置、主瓣指向及方向函数等因素造成信号来波落入天线旁瓣或零陷内, 从而导致部分单元天线接收的信号信噪比低、信息失效的问题, 首先研究了定向性均匀圆形阵列天线的方向性增益及功率波束角, 随后进一步分析了连续激励在定向性均匀圆阵远场的幅频响应, 最后提出了一种与波数无关的基于半功率波束宽度、增益可调节的空域滤波波达角估计模型。仿真实验结果表明, 与其他模型相比该模型在低信噪比下具有估计精度高、参与天线少的优点。与传统的定向性波达角估计模型相比, 当信噪比为-20 dB时, 该模型的临近空间角度分辨力明显优于前者, 并且随着可调节滤波增益至10 dB, 其临近角度的峰值隔离度可达65 dB。     

基于特征增强的非均匀采样SAR三维稀疏成像

对于非均匀采样数据, 现有三维稀疏成像方法中的数据局部插值会带来误差, 且得到的分布式目标成像结果与其连续散射的本质不符。针对这些问题, 首先将成像问题直接建模为三维空间中联合的稀疏重构问题, 并通过选取候选散射中心进行字典降维; 然后, 在降维后的模型中增加三维特征增强约束项, 建立三维空间中相邻散射中心之间的联系; 最后, 结合高斯迭代法以及优化的信号处理技巧, 提出了一种高效的模型求解算法。实验结果表明, 相比于其他成像方法, 本文方法对旁瓣的抑制能力强, 成像结果分辨率高、精度高, 且保证了分布式目标成像结果的连续性。     

双参数Beta过程联合字典遥感图像超分辨

为了改善遥感图像超分辨重建(super-resolution reconstruction,SRR)效果,针对以往仅适用于单特征空间的稀疏字典超分辨算法,提出同时适用于两个特征空间的双参数Beta过程联合字典(Beta process joint dictionary,BPJD)遥感图像SRR方法。首先,根据遥感图像退化模型生成训练样本图像,并分别对高、低分辨率图像进行分块和Gibbs采样,生成字典训练样本。然后,依据BPJD,建立连接高、低分辨率遥感图像空间的双参数联合稀疏字典,将字典稀疏系数分解为系数权值和字典原子的乘积,依据字典原子指标训练和更新字典,得到高低分辨率联合字典映射矩阵。最后,进行遥感图像超分辨稀疏重构。实验结果表明:所提方法可自适应地缩小字典尺寸,能以更小尺寸的稀疏字典重建更高质量的超分辨遥感图像,重建结果图像的纹理细节信息更丰富,峰值信噪比和结构相似性度均有提高。     

利用FFT/WFFT-DWT提高雷达处理增益的性能分析

当目标的多普勒频率与FFT滤波器组不精确匹配时,会产生FFT的高副瓣现象。利用加窗FFT可以抑制副瓣,但降低了主瓣信噪比。在WFFT输出端利用离散小波变换(discrete wavelet transform,DWT)可以改善雷达处理增益(processing gain,PG),推导了单边形式WFFT-DWT的处理增益公式,并利用FFT/WFFT-DWT进一步提高雷达处理增益。检测性能分析表明,FFT/WFFT-DWT在存在频率偏移时有比FFT/FFT-DWT和FFT更好的检测性能。     

结合小波零树的分形图像编码

图像经多级小波变换以后系数有两大特点:一是图像能量主要集中在低频带,即在小波系数的高频子带部分会出现大量的零树;二是同方向多级小波子带之间具有相似性。根据小波系数的这两大特点,再结合人眼的特性是对高频失真不敏感,特别是对对角线方向的高频失真最不敏感,而对低频失真特别敏感的特性,提出结合小波零树的分形图像编码方法。理论分析和实验结果表明,在保证图像质量的情况下,能够获得较高的压缩比。     

二维混合MIMO相控阵雷达收发波束空间设计

针对如何提高低信噪比条件下二维混合多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)相控阵雷达波达方向估计精度问题,结合收发联合波束空间设计给出了解决方案。首先利用半定规划方法设计发射权值,构造旋转平移不变关系,实现发射方向图能量聚焦,约束旁瓣电平,在干扰方位形成发射零陷;在此基础上,结合最小方差无失真响应算法优化阵列接收权值,提高接收端信干噪比。仿真结果表明,所提方法能够提高低信噪比条件下二维混合MIMO相控阵雷达波达方向估计精度。     

一种实时信号处理平台的实现及其应用

结合高分辨率测深侧扫声纳(HRBSSS)的研制和应用过程,提出了一种基于PC104-Plus总线的小型实时信号处理平台。该平台根据系统对控制和运算的需求选择了CPU-T6VEF型PC104-Plus总线CPU板,加装Hammerhead-PC/104-Plus DSP板,采用Linux操作系统,可以方便地进行软件开发,具有很高的灵活性和实用性。实验表明,该平台可以完成HRBSSS中数据的实时信号处理任务,可广泛应用于通信、图像处理、语音处理、雷达、医疗等领域。     

基于粒子群优化的圆阵列波束形成方法

围绕均匀圆阵列(uniform circular array, UCA)在波束形成中存在的波束主瓣宽、旁瓣电平高的问题,提出了一种基于粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法的圆阵列波束形成方法。通过对UCA的输出信号进行模式空间变换,将UCA数据转换为虚拟均匀线阵数据形式。利用PSO算法充分挖掘均匀线阵各阵元间数据信息,进行阵元拓展,从而实现阵列阵元数及孔径尺度的增加,实现降低阵列波束主瓣宽度及旁瓣电平的目的。实验结果表明,在适当增加计算复杂度的前提下,利用PSO算法对阵列进行阵元拓展可以显著地提高波束形成质量,且适用于自适应波束形成。