PolSAR图像的改进非局部均值滤波算法

为了在抑制相干斑的同时更好地保留地物目标的极化散射信息和结构信息,提出了一种基于变异系数(coefficient of variance,C.V)的极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar,PolSAR)图像自适应非局部均值滤波算法。该算法结合图像子块的统计特性和目标点的极化散射特性筛选同质像素,然后引入C.V自适应选取平滑系数来计算滤波所用的权重,最后对同质像素进行非局部均值滤波。用不同系统采集的PolSAR数据进行的实验结果表明,与精致LEE滤波、NL-Pretest滤波以及最新的滤波方法相比,本文算法不仅能够有效抑制相干斑噪声,而且图像的边缘和极化散射特性也得到了更好地保持。     

基于多级分类的极化SAR图像斑点抑制

针对极化合成孔径雷达（polarimetric synthetic aperture radar, PolSAR）图像相干斑抑制后的目标极化特性和结构特征保持问题,给出了一种多级分类的极化SAR图像斑点抑制方法。首先利用H/α快速分解法并结合极化总功率图像进行初分类,之后采用最小距离准则和聚合的层次聚类方法进行细分类,最后根据图像结构将图像内容分为亮点线目标、暗线目标和其他目标三大类,利用线性最小均方滤波器对暗线目标和非点线目标进行滤波。采用美国AIRSAR机载系统获取的实测数据进行实验,结果表明,与Lee的基于散射模型降斑算法相比,本文算法不仅能够更有效地抑制斑点噪声,而且在保持极化特性、结构和纹理特征方面更为有效。     

全极化合成孔径雷达地势高度信息检测技术

从全极化合成孔径雷达(SAR)图像数据中,可提取方位向的地势倾斜度信息,形成极化SAR三维成像.重点研究了极化合成孔径雷达三维成像算法;提出了由Stokes矢量推导的极化椭圆方向角解模糊算法;讨论了目标极化散射特性对提取地势高度信息的影响以及处理方法;并利用真实的极化SAR图像数据得到了极化三维成像结果.     

基于散射体模型的PolInSAR数据模拟反演研究

极化干涉合成孔径雷达(PolInSAR)测量是一种集极化雷达(PolSAR)和干涉雷达(InSAR)测量技术于一体的新的对地观测技术,利用极化干涉雷达数据提取地表植被垂直结构参数是当前极化干涉研究的热点问题.然而现在国内外适用于PolInSAR处理的数据都是重复轨道数据,其中应用广泛的是SIR-C/X-SAR数据,其成像时间在10多年前,成像区域植被高度及衰减系数大小无法考证,因此利用该数据进行反演,反演结果的精度无法验证,故有必要对极化干涉数据进行模拟来验证PolInSAR反演算法的优劣.提出了一种便于验证反演算法的基于散射体模型的PolInSAR数据模拟方法,并利用基于统计特征的反演算法验证了该数据的有效性.     

合成孔径雷达相干与非相干干扰性能分析

推导了合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)非相干干扰、一维卷积干扰和二维相干干扰成像前后的功率表达式,建立了成像处理增益(imaging processing gain,IPG)关于SAR系统参数和干扰区面积的关系模型和干信比(interference-signal power rate, ISR)方程。分析结果表明,在一定范围内,相干干扰的IPG随干扰区面积增大而减小,当一维卷积干扰的干扰区宽度大于SAR成像前距离分辨率时,其IPG与非相干干扰相同,当二维相干干扰的干扰区宽度和长度分别大于SAR成像前距离分辨率和方位分辨率时,其IPG与非相干干扰之比等于方位过采样率,3种干扰的ISR与IPG具有相同特性。仿真验证分析了所得出的结论。     

基于多源遥感图像多级协同融合的舰船识别算法

针对极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar, PolSAR)图像存在斑点噪声严重、可视性差、直接影响目标识别精度的问题,提出一种基于多源遥感图像多级协同融合的舰船识别算法。通过采用多级协同融合方式,丰富图像的特征量,提高舰船识别精度。所提方法首先进行多源遥感数据的像素级融合,然后在上一步基础上进行特征级融合,最终得到新的目标特征。所提方法充分发挥了不同频段的PolSAR与多光谱图像的信息互补优势,不仅保留了多频段PolSAR对目标的极化散射特征,也保留了多光谱数据的空-谱信息。所提方法在可视性与检测精度上表现都较为出色,与传统的单一遥感数据相比,识别精度至少提高了5.12%。     

基于C均值分类的极化SAR图像白化斑点滤波方法

极化合成孔径雷达SAR图像相干斑抑制基本原理是依据各通道间的极化信息差异。提出在各极化通道上分别进行非监督C均值分类,在标号图像中对各区域的水平通道平均散射强度、交叉极化通道与同通道强度比以及同极化通道间的相关系数等参数进行估计,将估计值应用到极化白化滤波器(PWF)中,从而得到改进的PWF滤波输出。经真实极化SAR图像检验,表明该方法能够提高传统PWF滤波器在均匀区域对相干斑的抑制能力。     

环境特征与散射特性融合的PolSAR飞机目标检测

针对复杂场景下极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar, PolSAR)图像飞机目标检测问题,提出了一种融合目标环境特征与散射特性的PolSAR飞机目标检测方法。首先，利用极化白化滤波(polarimetric whitening filter, PWF)图提取疑似飞机目标,将疑似飞机目标转换成超像素得到混合图像。然后，经极化分解与分类构造一个新的环境特征,并与散射特性融合得到飞机目标检测特征,通过阈值判别检测出飞机目标。最后，使用AIRSAR和UAVSAR系统采集的实测数据进行实验,并与其他检测方法进行对比。结果表明,所提方法产生的虚警和漏警较已有方法有所改善,检测结果更好。     

有源假目标干扰的极化识别及其应用策略分析

研究了有源假目标等欺骗性电子干扰的极化识别及其应用方式等问题。首先分析了有源假目标干扰和雷达目标的极化特性,从理论上分析了有源假目标干扰识别的可行性,提出了能够有效鉴别真假目标的系列特征参量,并设计了有源假目标干扰的极化识别算法,结合实测数据,计算机仿真实验表明识别算法的可行性和有效性。最后,探讨了极化识别算法在相控阵雷达系统中的使用策略。     

单极化雷达的空域零相移干扰抑制极化滤波器

单极化雷达不具备极化信息获取和处理能力,这对极化域抗干扰造成了根本性的困难。利用天线在空域扫描时对来波的空域极化调制效应,研究了单极化雷达回波信号的极化分解与极化参数等估计方法。在此基础上,讨论了一种空域零相移干扰抑制极化滤波器的设计方法。该法不仅能够有效抑制干扰,而且不会造成目标信号的幅度和相位失真,实现了雷达相参处理和极化信息处理的兼容工作。仿真和实测数据验证了方法的有效性和可行性。     

机载自卫有源压制干扰效果评估模型研究

机载自卫有源压制干扰系统是攻击机进行攻防对抗过程中必不可少的电子支援系统。对机载自卫有源压制干扰系统与制导雷达武器系统进行了建模与仿真,建立了制导雷达的发现概率模型。通过对雷达制导武器系统作战性能的分析,给出了机载自卫有源压制干扰的最大和最小干扰距离方程,并根据此方程获得战场想定下的实时干扰功率和接收机灵敏度的数学模型,对机载自卫有源压制干扰时机进行了分析。通过对仿真结果及相应图表的分析,对比了不同条件下干扰效果的变化情况。     

快慢时间域联合处理抑制C&I干扰

频谱弥散(smeared spectrum, SMSP)干扰和切片组合(chopping and interleaving, C&I)干扰是两种用于对抗线性调频(linear frequency modulation, LFM)脉冲压缩雷达的干扰样式。相比SMSP干扰, C&I干扰与雷达发射信号相似度更高,干扰抑制更为困难。针对该问题,以远距离支援干扰下LFM相参雷达对抗C&I干扰为背景,提出快慢时间域联合处理C&I干扰抑制算法。分析了C&I干扰时频特征和对相参雷达的干扰特性,在此基础上,通过快慢时间域处理估计干扰位置、幅度、多普勒频率、采样周期、采样脉宽等参数,重构干扰信号,通过对消实现干扰抑制。仿真试验验证了所提算法的可行性和有效性。     

环境特征与散射特性融合的PolSAR飞机目标检测

针对复杂场景下极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar, PolSAR)图像飞机目标检测问题,提出了一种融合目标环境特征与散射特性的PolSAR飞机目标检测方法。首先,利用极化白化滤波(polarimetric whitening filter, PWF)图提取疑似飞机目标,将疑似飞机目标转换成超像素得到混合图像。然后,经极化分解与分类构造一个新的环境特征,并与散射特性融合得到飞机目标检测特征,通过阈值判别检测出飞机目标。最后,使用AIRSAR和UAVSAR系统采集的实测数据进行实验,并与其他检测方法进行对比。结果表明,所提方法产生的虚警和漏警较已有方法有所改善,检测结果更好。     

对极化雷达的有源干扰研究

针对分时极化测量雷达,设计了一种全极化欺骗干扰方法,并分析了有源假目标的极化特性。对全极化有源假目标和雷达目标的分析结果表明,提出的欺骗干扰方法形成的假目标的散射矩阵、Graves功率矩阵以及极化特征描述子矢量等参数与雷达目标具有很强的相似性,它可以有效地干扰极化测量雷达。     

远距离支援干扰下双隐身飞机自卫相参干扰对单脉冲雷达影响

以复杂电磁环境下双隐身飞机自卫相参干扰对抗单脉冲雷达为研究背景,针对单脉冲雷达角欺骗问题,提出了远距离多假目标干扰下双隐身飞机自卫相参干扰模型。首先构建双隐身飞机姿态敏感性模型,提取即时雷达散射截面序列,依据目标回波与干扰信号对应关系,建立复合等效信干比模型。在此基础上,采用脱靶与有效干扰最小即时距离对双机干扰模式下雷达角跟踪误差形成评判指标。仿真表明，该组网干扰模式使雷达角跟踪误差提高696.49倍,比单一干扰模式使单脉冲雷达角跟踪误差平均提高1.07倍,检验了组网复合相参干扰样式的有效性。     

基于回波预处理和相参积累的C&I干扰抑制算法

C&I(chopping and interleaving)干扰是一种针对线性调频(linear frequency modulation, LFM)雷达的典型干扰样式, 干扰子信号调频斜率与雷达发射信号相同, 利用信号处理工具分离真实回波与干扰信号难度较大。针对该问题, 以LFM相参雷达抗自卫式C&I干扰为背景, 提出基于回波预处理和相参积累的干扰抑制算法。根据估计的回波时延, 设置距离窗截取受干扰回波段, 在此基础上, 通过对回波预处理, 改变不同重复周期内假目标的快时间位置分布, 通过相参积累实现干扰抑制。仿真试验表明, 所提算法能够有效抑制强干扰背景下的C&I干扰, 干扰抑制后真实目标检测概率大幅提高, 虚假目标数量明显减少。     

基于分数阶字典的间歇采样转发干扰自适应抑制算法

间歇采样转发干扰是一种对现有体制雷达具备高度威胁的新型干扰,典型样式包括间歇采样直接转发干扰、间歇采样重复转发干扰和间歇采样循环转发干扰。干扰信号与真实回波时频域、分数阶域混叠,常规信号处理方法难以做到有效分离。针对该问题,分析了3种干扰样式时域、最优分数阶域特征,构造了两种分数阶正交字典,即分数阶大字典和分数阶联合字典,区分弱干扰背景回波信号和强干扰背景回波信号,采取不同的干扰抑制方法,从而构建了基于分数阶字典的间歇采样转发干扰自适应抑制算法。仿真结果表明,所提算法适用强弱干扰背景,弱干扰背景下恢复信号与真实回波相似度更高,强干扰背景下恢复信号信噪比(signal to noise ratio, SNR)损失更低。