复图像域正则化特征增强SAR成像方法

通过分析合成孔径雷达(SAR)的成像过程和频域上的正则化特征增强方法,提出了一种在复图像域进行正则化特征增强的SAR成像方法,直接从SAR复图像域数据出发,利用先验信息,使用正则化方法重建高分辨率的SAR图像。实验结果表明,该方法能较好地保护目标并增强目标的可分辨性、抑制旁瓣和噪声、提高SAR图像的对比度。通过大量实验,研究了正则化参数的选取规律,总结出一些有用的结论。复图像域上的正则化特征增强方法的计算量比频域上的正则化特征增强方法的计算量大大减小。     

Application of wavelet support vector regression on SAR data de-noising

A new filtering method for SAR data de-noising using wavelet support vector regression (WSVR) is developed.On the basis of the grey scale distribution character of SAR imagery,the logarithmic SAR image as a noise polluted signal is taken and the noise model assumption in logarithmic domain with Gaussian noise and impact noise is proposed.Based on the better performance of support vector regression (SVR) for complex signal approximation and the wavelet for signal detail expression,the wavelet kernel function is chosen as support vector kernel function.Then the logarithmic SAR image is regressed with WSVR.Furthermore the regression distance is used as a judgment index of the noise type.According to the judgment of noise type every pixel can be adaptively de-noised with different filters.Through an approximation experiment for a one-dimensional complex signal,the feasibility of SAR data regression based on WSVR is confirmed.Afterward the SAR image is treated as a two-dimensional continuous signal and filtered by an SVR with wavelet kernel function.The results show that the method proposed here reduces the radar speckle noise effectively while maintaining edge features and details well.     

有源噪声干扰对SAR干扰效果的仿真研究

根据合成孔径雷达原理,分析了合成孔径雷达的多普勒信号历程,由此建立了合成孔径雷达点目标和分布式目标的回波信号数学模型,并结合噪声干扰的特点,分析合成孔径雷达热噪声及噪声干扰信号仿真数学模型。在此基础上,建立了合成孔径雷达成像/干扰仿真系统。通过该系统,产生了合成孔径雷达在受噪声干扰前后图像,并分析了产生变化的原因。     

基于组稀疏的极化差分SAR层析成像方法

差分合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)层析成像通过多航过数据重建观测目标的后向散射系数和视线方向形变速率。将全极化与差分SAR层析相结合,针对城市建筑成像高程向稀疏的特点以及全极化数据反演中,信号稀疏支撑集相同的特点,提出将稀疏约束与组稀疏约束相结合的求解模型,用基于层次稀疏的阈值迭代方法进行求解。通过仿真实验和基于BioSAR 2007实测数据的半仿真实验验证,实验表明全极化差分SAR层析成像方法,重构结果相较于单极化,提高了高程向和形变速率精度,且有更好的鲁棒性,在信噪比为10 dB时,相较于单极化差分SAR层析成像方法,能更好恢复高程向信息和形变速率。     

SAR image denoising based on wavelet-fractal analysis

Wavelet-fractal based SAR （synthetic aperture radar） image processing is one of the advanced technologies in image processing. The main concept of analysis is that after wavelet transformation, multifractal spectrum of the signal is different from that of noise. This difference is used to alleviate the noise produced by SAR image.The method to denoise SAR image using the process based on wavelet-fractai analysis is discussed in detail. Essentially, the present method focuses on adjusting the Hoelder exponent α of multifractal spectrum. After simulation, α should be adjusted to 1.72-1.73. The more the value of α exceeds 1.73, the less distinctive the edges of SAR image become. According to the authors denoising is optimal at α=1.72-1.73. In other words, when α =1.72-1.73, a smooth and denoised SAR image is produced.     

合成孔径雷达成像三维地形目标模拟方法

分析讨论了一种合成孔径雷达成像三维地物目标模拟的方法。阐述了复杂三维地物目标模型的建立方法，分析了回波信号的结构并且讨论了成像仿真参数。最后完成了对三维复杂地物目标的成像仿真实验，得到了较为理想的结果。     

基于双曲线性修正斜距模型的弹载SAR成像方法

在弹载合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)下降段成像中,由于弹体存在较大的俯冲下降速度和加速度,回波信号的二维频谱表示式难以有效获得,给后续成像处理带来困难。针对该问题,提出了一种基于双曲线性修正斜距模型的弹载SAR成像方法,通过构造双曲函数形式的斜距表示式并引入线性修正因子,对弹载SAR斜距历程进行合理近似|并以修正后的斜距式为基础,利用驻相点原理(principle of stationary phase, POSP)直接求解SAR回波信号的二维频谱|随后根据该频谱表示式设计有效的弹载SAR频域成像算法。该方法下的频谱推导较为简洁,所获得频谱的数学表达式清晰直观,利于成像分析和后续处理。最后的点目标成像仿真验证了该方法的有效性。     

连续波随机噪声SAR距离-多普勒成像算法

连续波随机噪声合成孔径雷达具有十分优良的低截获特性、抗干扰特性和电磁兼容性,因而受到广泛的关注。针对连续波随机噪声合成孔径雷达的天线连续运动引起的问题,提出了两种距离-多普勒成像算法。通过分析连续波体制下随机噪声合成孔径雷达距离向信号的长度,推导了在频域和时域校正在距离向信号持续时间内天线连续运动引起的相位项的两种距离-多普勒成像算法。最后,通过点目标仿真实验,验证了算法的有效性。     

圆轨迹环视SAR成像处理

圆轨迹环视合成孔径雷达（synthetic aperture radar, SAR）是一种能够实现广域观测的新模式合成孔径雷达,由于它特殊的运动轨迹,直线SAR的成像算法不能直接应用于圆轨迹环视SAR数据处理。然而,对于圆轨迹环视SAR系统而言,其响应函数具有“沿角度维平移不变”的特性。因此可以利用这一特性,借鉴条带SAR成像算法的思想,在频域研究圆轨迹环视SAR数据的成像方法。推导了圆轨迹环视SAR回波信号的精确二维频谱表达式,并在距离多普勒域给出了一种圆轨迹环视SAR成像方法。仿真实验验证了算法的有效性。     

基于聚类字典学习和稀疏表示的SAR图像抑斑方法

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像相干斑抑制问题,提出一种基于聚类字典学习和稀疏表示的SAR图像抑斑方法。本方法以相干斑噪声的非对数加性模型为基础,通过改进相似度测度的K-means聚类和主成分分析方法进行字典学习,克服了相干斑噪声非高斯性带来的影响,形成具有结构性聚类的字典原子;在稀疏分解方面,通过引入方差稳定因子,建立了适用于抑制SAR相干斑噪声的稀疏表示模型,并通过交替迭代算法进行代价方程求解;同时算法还增加了点目标保护措施,避免了对图像点目标“过滤波”。通过卫星、无人机SAR图像的抑斑实验证明,相比经典的SAR图像抑斑方法,所提的方法在抑斑的视觉效果上和客观评价指标上都有较大的提升。     

大气折射对高分辨率机载SAR性能的影响分析

对于高分辨率机载合成孔径雷达（synthetic aperture radar, SAR）系统,在电波传播的对流层中由于大气介质的折射率随高度变化,所产生的相位误差将影响其成像性能。分析了对流层大气折射率的变化,采用Hopfield折射率模型,给出雷达与地面目标之间视在距离的计算方法,对大气折射率变化影响高分辨率机载SAR性能的机理进行分析,利用数值计算的方法,给出X波段和Ku波段SAR在不同分辨率下的最大作用距离,并仿真了大气折射影响SAR图像聚焦的实际效果。     

基于贝叶斯模型的shearlet域SAR图像去噪方法

通过对合成孔径雷达(synthetic-aperture-radar,SAR)图像相干斑噪声的特点分析,提出一种基于贝叶斯模型的shearlet域SAR图像去噪方法。首先将变换后的SAR图像在shearlet域进行稀疏表示,得到稀疏系数的分布;其次利用贝叶斯模型进行信号和噪声检测的建模,得到最佳的阈值;然后根据稀疏系数在不同方向上相关性不同的特点,利用自适应加权收缩算法对SAR图像噪声进行平滑处理;最后利用降噪后的高频子图像和低频子图像进行逆shearlet变换,得到SAR重构图像。通过在MSTAR数据库上的实验表明,该算法在滤除相干斑噪声的效果上比其他方法更好,并且不会损失图像的边缘特性。     

曲线弹道SAR RD-Dechirp快视成像算法

研究了以景象匹配制导为目的的曲线弹道合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）快视成像问题。首先建立了曲线弹道SAR回波信号模型,分析了多普勒历程和距离徙动特点,提出了等效正侧视成像的概念,并分析了等效条件,大大减小了距离徙动校正难度和回波信号距离向与方位向的耦合,然后推导了曲线弹道SAR回波信号的二维频谱表达式,在此基础上提出了结合距离多普勒算法和频谱分析（spectral analysis, SPECAN）的快视成像方法。所提算法使用高效的SPECAN方法进行方位压缩, 能够完成曲线弹道SAR部分孔径数据的精确相干处理,没有因为孔径的非直线而增加成像算法的复杂性。     

基于快速阈值迭代的SAR层析成像处理方法

合成孔径雷达层析成像(synthetic aperture radar tomography, TomoSAR)是将合成孔径原理应用到高程向进行三维成像,相比于传统的二维成像,增加了高程向的信息。传统谱估计方法可用于SAR层析成像,但其高程向分辨率较低。对于高程向分布稀疏的场景,压缩感知(compressive sensing, CS)方法可以用于高程向重建,且具有超分辨能力。阈值迭代算法(iterative shrinkage-thresholding,IST)可用于SAR层析成像,但其收敛速度比较慢。介绍了一种快速阈值迭代算法(fast iterative shrinkage-thresholding,FIST)用于SAR层析成像,该方法不仅保持了IST算法计算的准确性,而且具有较快的收敛速度。本文通过仿真实验说明FIST算法在多散射体分辨、单散射体位置估计等方面的特性,并利用TerraSAR-X北京地区实际数据进行SAR层析成像,分析成像效果。研究结果表明FIST算法在多散射体分辨、单散射体位置估计方面优势明显,其应用于SAR层析成像具有较好的成像效果。     

高分辨SAR的距离-多普勒-距离成像方法

介绍了一种新的雷达成像方法———距离 多普勒 距离成像方法。这种方法的方位向线性调频相的补偿和聚焦成像处理与雷达发射的信号形式无关 ,仅距离向成像与雷达发射的信号形式有关。方位向成像在距离向傅里叶变换之后、匹配处理之前进行 ,它可有效地消除信号中随时间变化项所造成的距离徙动的影响 ,且算法结构简单 ,运算量少。对成像方法进行了理论分析 ,并做了计算机仿真 ,最后用实际数据进行了成像 ,得到了清晰的SAR图像     

机载双基地SAR的扩展SIM算法

提出了适用于平移不变模式斜视双基地SAR的扩展SIM(squint imaging mode)算法.首先利用方位多普勒频率去斜,解决了斜视双基地SAR的能量模糊问题,然后推导得到方位去斜后信号的二维频谱数学表达式,并在此基础上构造了新的匹配滤波函数.最后通过计算机仿真验证了扩展SIM方法的有效性,对成像质量的改进效果进行了分析.     

一种调频连续波SAR的非线性距离多普勒算法

频率非线性是制约调频连续波雷达距离分辨率的一个关键因素。针对系统非线性误差对调频连续波(frequency modulated continuous wave, FMCW)合成孔径雷达（synthetic aperture radar, SAR）成像处理的影响以及雷达系统实时成像处理的需求,对存在频率非线性误差的调频连续波SAR回波信号进行了建模,分析了调频连续波去斜接收模式下的回波特性,深入研究了系统非线性误差校正的问题,提出了一种改进的调频连续波SAR的非线性距离〖CD*2〗多普勒成像处理算法。该算法通过非线性误差滤波器校正距离向非线性误差,具有计算量小,处理精度高的特点,适合实时成像处理。最后,通过理论推导和仿真分析,验证了算法的可行性和正确性。     

基于多普勒分辨的连续波合成孔径雷达成像方法

提出一种新的连续波(continuous waveform, CW)体制合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)成像方法。有别于脉冲波形SAR和调频连续波SAR通过发射宽带信号获得高距离分辨率,CW-SAR成像利用CW波形的高多普勒分辨率进行成像,通过将回波信号与尺度变换后的发射信号进行相关构造成像数据模型,该相关信号实际为场景散射系数在等多普勒线上的投影,基于该相关信号,采用滤波反投影图像重建算法进行场景反射率重建。该CW-SAR成像方法不仅适用于宽带和窄带CW发射波形,而且也适用于单/双基SAR和任意载机飞行轨迹。以双基情形为例,分析成像方法的性能,并进行仿真验证。     

基于频谱旋转ωk算法的大斜视SAR地面动目标成像

针对大斜视条件下合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)地面运动目标成像存在的聚焦困难、几何形变严重、十字旁瓣大等问题, 提出一种基于频谱旋转ωk算法的大斜视SAR动目标成像算法。首先, 在推导具有精确斜距表达式的斜视动目标回波信号模型的基础上, 获得了初步成像结果并提取动目标的感兴趣区域(region of interest, ROI)数据。然后, 构造相位补偿函数并利用最小熵算法完成动目标参数估计, 再根据估计的参数对ROI数据进行相位补偿, 获得聚焦的动目标图像。进一步利用频谱旋转消除了几何形变, 利用稀疏增强方法减小了动目标旁瓣, 最终得到聚焦、无几何形变、低旁瓣的动目标图像。仿真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。