基于联合像素模型的InSAR干涉相位稳健性估计

针对InSAR处理中存在图像配准误差时,由特征值估计噪声子空间维数失效的问题,提出了一种基于干涉相位和特征向量构造的投影矢量来确定噪声子空间维数,进而估计InSAR干涉相位的方法.该方法在图像存在配准误差时,不仅能够准确地估计出噪声子空间的维数,同时增强了联合像素方法估计干涉相位的实用性和稳健性.通过仿真数据和实测数据的处理结果验证了方法的有效性.     

基于加权子空间拟合的干涉相位估计方法

提出复合导向矢量的概念,并通过对测量的信号子空间与复合导向矢量张成的子空间进行拟和,推导出一种基于加权子空间拟合思想的干涉相位估计方法,该方法具有自适应图像配准和降低相位噪声功能,因而可以在图像配准精度很差(可以允许达到一个分辨单元)的条件下准确地估计相应像素间的干涉相位.仿真和实验数据表明估计结果优于基于子空间投影方法的估计结果.     

基于优化回波数据的图像配准InSAR干涉相位估计

提出一种基于优化回波数据的自适应图像配准InSAR干涉相位估计方法.该方法充分利用相应像素对及其相邻像素的相干信息,通过获得的最优加权向量对SAR图像进行自适应配准处理,实现对回波数据优化从而获得地形干涉相位最优估计.实验结果表明了该方法有效性的同时,能够在SAR图像配准误差较大(可以允许达到一个分辨单元)的情况下,得到稳健的干涉相位估计结果.     

低信噪比条件下调频率估计的子空间投影方法

当SAR回波数据的信噪比较低时,准确估计多普勒调频率变得十分困难.提出了一种基于子空间投影技术的多普勒调频率估计方法.该方法利用不同距离单元的观测矢量构造协方差矩阵,然后通过对协方差矩阵特征分解得到噪声子空间,最后将相位误差矢量向噪声子空间投影来估计多普勒调频率.在信噪比较低的条件下此方法可以稳健地估计多普勒调频率.     

存在幅度/相位误差的稳健波束形成

基于线性约束最小方差准则(LCMV)的自适应波束形成器,在存在阵列幅度/相位误差情况下性能会显著下降。针对此情况,基于信号子空间与噪声子空间的彼此正交特性,对存在误差的信号导向矢量和干扰导向矢量,同时向信号子空间投影,然后对投影后的导向约束采用LCMV准则进行自适应波束形成。理论分析和仿真结果表明文中方法对阵列幅度、相位误差具有稳健性。     

基于InSAR构型的地面运动目标检测与测速方法

提出了一种基于干涉合成孔径雷达构型的地面运动目标检测及测速定位新方法。该方法在高程相位和动目标相位耦合的情况下,充分利用相应像素对及其相邻像素对的相干信息进行高度补偿从而进行动目标参数估计。针对干涉合成孔径雷达（interferometric synthetic aperture radar, InSAR）系统中由于长垂直基线导致杂波自由度随地形起伏大大增加等杂波抑制问题,在处理过程中引入了联合像素法,进一步提高了动目标检测和测速精度。通过仿真验证了该方法的有效性。     

基于边缘检测的干涉SAR解相位模糊方法

相位解模糊是干涉合成孔径雷达三维成像的关键技术。基于边缘检测算法确定干涉图中干涉纹的位置来实现干涉相位的解模糊。为了提高干涉纹的检测精度 ,将纹线检测和纹线跟踪相结合 ,并采用了中值滤波和相对平均灰度梯度法进一步减小噪声。该方法具有无积累误差且稳定性好的优点。利用三峡地区的L波段SIR C并行轨道数据 ,运用上述方法实现了相位解模糊 ,获得了比较满意的相位展开图     

基于平均周期图的InSAR复图像配准方法

提出了一种新的干涉合成孔径雷达(InSAR)复图像配准算法,新算法使用干涉相位图的平均周期图作为配准的评价测度函数,采用数据分段求平均的方法降低了评价函数的估计方差,从而提高了配准的精度与可靠性。还分析了评价函数的估计偏差对配准的影响。最后使用平均周期图法进行了配准实验,试验结果验证了新算法在提高配准精度方面的有效性。     

用于干涉合成孔径雷达的地形适应K-均值滤波器

研究了干涉合成孔径雷达干涉图的自适应相位降噪滤波问题。由于原有的基于局部统计特性的自适应滤波方法使用固定窗口长度,滤波对干涉条纹中的高频分量有较大损失,因此将K 均值自适应滤波方法运用于干涉图,提出了一种新的地形适应的K均值自适应滤波方法,新方法结合K均值滤波窗口尺寸以当前区域自身的方差为调节的优点,又针对干涉图相位方差的特点,区分噪声因素和地形变化对相位方差产生的不同影响,在抑制噪声的同时,保持了干涉条纹密集区的信息特征,具有更好的滤波效果。     

基于特征子空间投影的信源数估计方法

为了适应实际测向系统的环境,针对常规信源数估计方法在色噪声背景下估计性能变差的问题,提出了基于特征子空间投影的信源数估计方法。首先对特征向量分组,获得只含有噪声部分和既含有噪声又含有信号部分的特征子空间。阵列的导向矢量阵与噪声子空间正交,而与信号子空间张成的是同一个空间。根据这个原理,将协方差矩阵在不同特征子空间上进行投影,得到存在差异的投影数据。最后对投影数据进行求方差处理,得到投影方差,将其作为信源数估计的依据,进而实现信源数估计。仿真实验和实测数据测试表明了该算法的正确性和有效性。     

稳健的多通道SAR特征投影杂波抑制算法

针对强干扰目标信号污染影响传统的特征投影方法杂波抑制性能的问题,提出了一种稳健的特征投影方法。该方法首先构造与回波数据矢量对应的模归一化矢量,对其协方差矩阵进行特征分解,构造新的噪声子空间,最后将回波数据矢量向新的噪声子空间投影进行杂波抑制。理论分析和实验结果验证了该方法的有效性和稳健性。     

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。     

空域色噪声背景下双基地MIMO雷达角度估计

空域有色噪声会导致现有多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达算法性能下降, 甚至完全失效。针对空域色噪声背景下双基地MIMO雷达联合波离角(direction of departure, DOD)和波达角(direction of arrival, DOA)估计问题, 分析了现有算法失效的原因。考虑到匹配滤波后无噪协方差矩阵的低秩特性、色噪声协方差矩阵的稀疏特性以及MIMO雷达数据的多维结构特性, 提出一种基于张量分析的角度估计算法。首先, 构造角度估计的协方差张量, 通过去除协方差张量中受噪声协方差影响的元素对色噪声进行抑制。其次，利用张量填充技术对无噪协方差矩阵进行恢复。然后，利用平行因子分解获得目标角度的方向矩阵。最后, 采用最小二乘算法对目标的DOA和DOD进行拟合。仿真结果表明, 所提算法对色噪声不敏感, 且无孔径损失。相比现有矩阵及张量分析算法, 所提算法具有更高的估计精度。     

基于稀疏重构的L型阵列MIMO雷达降维DOA估计

针对L型阵列多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)雷达二维空间角估计问题,提出一种基于协方差矩阵联合稀疏重构的降维波达方向(direction of arrival,DOA)估计算法。该算法根据L型阵列MIMO雷达联合流型矢量的特点,通过降维矩阵的设计及回波数据的降维变换,最大程度地去除了所有的冗余数据;通过协方差矩阵联合构造稀疏线性模型,将2维角参量空间映射到1维空间,极大降低字典长度和求解复杂度的同时,不牺牲阵列孔径,实现了二维空间角度的有效估计和参数的自动配对。理论分析与实验仿真表明:与RD_MUSIC算法相比,本文降维处理有效提高阵元利用率的同时,最大程度地降低了回波数据的维数;与传统子空间类算法相比,基于协方差矩阵联合构造的稀疏线性模型充分利用了阵列孔径,无需预先估计目标数目,参数估计性能在低信噪比及小快拍数据长度下优势明显。最后,仿真结果验证了本文理论分析的正确性和算法的有效性。     

基于噪声特征向量重构的地波雷达单次快拍超分辨算法

高频地波雷达在一个相参积累时间内通常只能得到频域一次快拍,利用其直接进行波达方向估计性能较差。针对这一问题,在分析时、频域协方差矩阵特征分解后差异的基础上,在频域采用降维方法估计协方差矩阵。根据频域目标信噪比相对较大的特点,利用最大特征值对应的信号特征向量构造原始的数据矩阵,并对该矩阵进行奇异值分解得到新的噪声子空间,进而构造出新的噪声特征向量,最后利用该噪声特征向量进行方位角估计。仿真和实测数据分析验证了算法的有效性,相比降维Toeplitz算法和前后向空间平滑算法有着更高的分辨力和估计精度。     

相似目标识别的投影子空间构造方法

基于值空间投影的合成孔径雷达目标识别技术要求不同目标的值空间的交集应尽可能小。然而,对具有相似形态及结构的目标进行识别时,相应目标的值空间存在较大的交集部分,影响识别性能。通过约束投影空间与值空间的关系,提出一种有效构造投影空间的方法。该方法可以增大相似目标在投影空间投影的差异,提高目标识别性能。实验结果表明,本文方法构造的投影空间增大了不同目标间的可分性,识别性能及识别效率明显优于其他经典识别方法。     

色噪声下双基地MIMO雷达DOD和DOA联合估计

针对双基地多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)雷达在色噪声环境中的收发角度估计问题,提出了一种基于改进四阶累积量的角度估计算法。该算法首先构造回波信号的四阶累积量矩阵,然后根据四阶累积量矩阵的形成规律,在保证虚拟阵列孔径有效扩展的前提下去除其中的冗余项,达到矩阵降维的目的。最后将降维后的矩阵特征分解得到噪声子空间,再利用四阶累积量的多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法实现最终的收发角度估计。所提算法不仅可以有效抑制高斯色噪声,并且能够减小四阶累积量矩阵的维数,降低计算的复杂度,仿真结果验证了该算法的有效性。     

快速正交投影波束形成新方法

新算法利用阵列快拍数据直接构造噪声子空间,然后将约束导向矢量向噪声子空间投影得到波束形成的权矢量。新算法的性能与正交投影算法相同,但不需要进行矩阵特征分解,运算量大大减小,易于工程实现。就算法不损失系统自由度,克服了差分快速投影法在空间干扰与目标方向呈对称分布时具有明显信号对消的缺点。计算机仿真结果说明了新方法的有效性。