基于SPGA算法的低频超宽带 SAR运动补偿方法

对已经初步聚焦的低频超宽带(ultra wideband, UWB)合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像进行基于图像域的相位误差补偿,可进一步提高图像聚焦质量。依据UWB SAR运动误差模型,提出了基于条带式相位梯度自聚焦（strip phase gradient autofocus, SPGA）算法的相位误差补偿方法。该方法有效地补偿大合成孔径、宽测绘带低频UWB SAR图像中的二维空变相位误差。仿真和实测数据处理结果验证了所提方法的有效性。     

基于多脉冲联合估计的SAR相位误差自聚焦算法

合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)是相干成像系统,所以接收信号相位的正确性决定了SAR图像的聚焦质量。利用自聚焦算法对SAR图像进行相位误差函数的估计及补偿是获得高分辨率,高质量SAR图像的关键步骤之一。其中,相位梯度自聚焦(phase gradient autofocus, PGA)算法运算量适中且鲁棒性好,被广泛应用于SAR自聚焦中。然而,PGA算法基于相位误差梯度值进行加权平均估计,相位差分的过程会引起噪声的积累,因此该算法对原SAR图像在方位数据域的信噪比要求较高。针对PGA算法存在问题,提出了基于多脉冲联合估计的相位误差自聚焦(phase error autofocus, PEA)算法。该算法采用了PGA算法的处理结构,并基于相位误差直接进行加权平均估计,可以在较低信噪比条件下正确实现SAR图像的自聚焦处理。仿真实验以及实测数据处理结果对比均表明,PEA算法可以获得优于PGA算法的自聚焦性能,且实际算法执行时间更短,更有利于算法实时处理。     

包络相位联合自聚焦高分辨SAR运动补偿

提出了一种包络相位联合自聚焦运动补偿算法,解决了机载高分辨合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)成像过程中复杂的运动误差问题。该方法不但可以实现对高阶运动误差的估计,而且可以同时补偿包络和相位误差。通过对运动误差进行归一化多项式拟合建立关于运动误差多项式系数的最小熵优化方程,同时利用阻尼牛顿法对其进行求解,实现高效精确的多项式系数估计。另外,设计了交替联合自聚焦算法,以实现对较大运动误差的精确估计。最后,应用实测机载聚束SAR数据验证该方法的有效性和优越性。     

结合非线性CS算法的UWB-SAR运动补偿

载机飞行不稳对SAR成像质量影响很大,对超宽带SAR系统尤其如此,提出了一种结合非线性CS算法的超宽带SAR运动补偿方法。通过采用引入高次相位补偿和非正交旁瓣抑制的改进非线性CS算法,减小了超宽带SAR成像中的相位误差。通过成像前的常规一阶运动补偿和距离徙动校正后的分块二阶运动补偿,有效补偿了超宽带SAR中的方位空变运动误差,提高了飞行不稳时的成像质量。该方法在运动补偿时考虑了方位空变运动误差随距离的变化,针对载机运动误差变化较快的情况也给出了处理办法。仿真和实测数据的处理结果验证了该方法的有效性。     

一种基于最小熵准则的SAR图像自聚焦算法

研究了一种新颖的SAR图像自聚焦算法。该方法从复图像域出发 ,利用最小熵准则盲解卷积原理 ,通过多维搜索完成相位误差校正。同相位梯度自聚焦算法相比 ,最小熵算法无需在图像域分离出强点目标 ,因而特别适用于无任何明显特征的图像。仿真及实测数据处理结果证明了该方法的有效性     

基于MN-MEA算法的无人机载SAR相位误差补偿处理

无人机载合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR),在成像中更容易受到运动误差的干扰,造成图像质量下降。利用三维空间坐标系的斜距方程分离,可以为无人机载SAR成像提供更多的信息，但该方法并未考虑无人机载SAR成像中的运动误差补偿问题。针对无人机载机动SAR成像的相位误差补偿问题,进行相关研究。结合子图像划分,提出了基于迭代分块处理和误差相位初值模型的改进牛顿最小熵(modified Newton minimum entropy, MN-MEA)相位误差补偿算法,进一步校正了残余空变性误差和运动误差,改善成像质量。     

基于MN-MEA算法的无人机载SAR相位误差补偿处理

无人机载合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR),在成像中更容易受到运动误差的干扰,造成图像质量下降。利用三维空间坐标系的斜距方程分离,可以为无人机载SAR成像提供更多的信息，但该方法并未考虑无人机载SAR成像中的运动误差补偿问题。针对无人机载机动SAR成像的相位误差补偿问题,进行相关研究。结合子图像划分,提出了基于迭代分块处理和误差相位初值模型的改进牛顿最小熵(modified Newton minimum entropy, MN-MEA)相位误差补偿算法,进一步校正了残余空变性误差和运动误差,改善成像质量。     

修正的垂直航向运动补偿算法

机载毫米波高分辨合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)对运动补偿的精度要求很高。当前运动补偿算法在运动误差或斜视角大时对毫米波高分辨斜视SAR垂直航向运动误差补偿效果不明显。文中提出了一种修正的垂直航向运动补偿算法,通过先补偿包络和相位,然后产生一个附加的沿航向速度, 该附加沿航向速度和原始的沿航向运动误差一起补偿。毫米波高分辨斜视SAR仿真结果表明,所提方法在30°斜视角时仍能较好补偿垂直航向运动误差,补偿效果显著优于已有算法, 实测数据成像结果也进一步验证了所提方法的正确性和有效性。     

临近空间慢速平台SAR结合运动补偿的SCFT算法

针对临近空间慢速平台SAR轨迹运动偏差的空变性进行了分析.在二维频率域利用系统传输函数(STF)和变尺度傅里叶变换(SCFT)处理算法有效补偿了距离迁移和关于快时间波数的高阶相位,指出在运动补偿过程中,可将轨迹运动偏差分解成空不变项和空变项.在二雏频率域,结合一阶、二阶运动误差补偿的方法,提出了临近空间慢速平台SAR结合运动补偿的SCFT处理算法.最后,通过计算机仿真,验证了本算法的正确性.     

初始姿态精度对SAR成像分辨率的影响

分析了合成孔径雷达SAR运动补偿用惯导初始对准误差对SAR天线相位中心运动参数测量精度以及成像分辨率的影响.通过建立惯性器件误差→惯导初始自对准精度→SAR成像分辨率三者之间的量化映射关系,可以直观地发现,SAR合成孔径起始时刻姿态误差对成像分辨率的影响较之初始位置、速度误差更为严重,并分析指出不同方向的初始姿态误差对SAR成像分辨率的影响并不相同,由此进一步分析了SAR运动补偿系统惯导器件对成像分辨率的影响.经过单个点目标SAR成像(RD算法)仿真验证了该方法的正确性.     

Improved direct P code acquisition technique

P code direct acquisition is an important technology in satellite navigation system. As the P code has a long period, it is hard to directly acquire. The traditional average method can process multiple code phases in a time to shorten the acquisition time. But with the increase of average phase error of the input signal and the local code, the correlation signal-to-noise ratio (SNR) loss increases. To reduce the SNR loss, an improved average method is introduced. A new sequence is generated with a summation of phase shifting sequences to decrease correlation peak loss. Simulation results show that compared with direct average method, the improved average method effectively increases correlation SNR.     

基于非线性共轭梯度法的唯相直接数据域算法

提出一种基于非线性共轭梯度法的唯相直接数据域最小二乘算法。根据标准直接数据域算法得到代价函数,由小相位扰动效应和泰勒展式推导得到代价函数的梯度,使用非线性共轭梯度法对代价函数进行优化,最终确定最优唯相权值向量。作为一种唯相自适应算法,它在硬件实现上比传统算法更具简单性。同时,它只对单快拍数据进行处理,避免了样本协方差矩阵的构造以及矩阵求逆运算,更适合于实时处理。仿真结果表明,算法具有良好的信号恢复和干扰置零性能。     

基于GA的阵列幅相误差校正新方法

研究了在单、多信源入射条件下并存在幅相误差时,用MUSIC算法对信号到达方向进行估测的问题。针对一般方法对均匀细阵误差测不准、对信源数限制较严等问题,提出了一种利用遗传算法来估测阵列幅相误差的方法。该方法适用于任意阵列,放宽了对信源数的限制,在估测幅相误差的基础上对原导向矢量进行了修正,得到了更为准确的信号到达方向估计值。计算机仿真结果验证了此方法的有效性和可行性。     

周期信号的孔径抖动及其去除

孔径抖动是指模数转换器采样周期之间出现的相位抖动 ,是由各时钟周期边沿出现时刻的不确定性导致的。当输入信号频率较高时孔径抖动是模数转换器信噪比下降的一个重要原因。对数据采集系统中的孔径抖动进行了仿真实验 ,介绍了反卷积算法 ,并利用反卷积算法对周期信号的孔径抖动进行了去除。仿真结果表明该方法是有效可行的     

基于模糊神经网络预测转角的无传感器无刷直流电动机换相控制研究

针对位置检测和准确换相是无刷直流电机运行的关键，本文提出一种新的方法来实现无传感器无刷电机的换相控制。即构造一个基于遗传算法训练结构和参数的模糊神经网络，通过检测电机的磁通和电流来预测电机实际转角实现电机的准确换相。仿真结果表明，利用模糊神经网络预测转角来控制电机换相能取得很好的效果。而文章利用遗传算法作为模糊神经网络的训练算法，此算法具有收敛速度快，不易陷入局部极小的特点。     

ACPH分布数据拟合的封闭形式EM算法

ACPH(Acyclic continuous phase type)分布类在[0,+∞)上的全体连续概率分布函数类中稠密,是具有通用性的概率分布类.提出采用EM(Expectation maximization)算法解决ACPH分布的数据拟合问题,给出了ACPH分布数据拟合的封闭形式EM算法,并通过6个拟合实例验证了该方法的有效性.     

混合信息下的多属性大规模群体决策方法

针对多属性大规模群体决策问题中决策者评价信息类型不一致的情况,提出一种包含精确数、区间数、语言信息的多属性大规模群体决策方法。首先,定义了几种不同的转换函数,以此将各决策者给出的精确数、区间数、语言信息一致化为虚拟语言术语;然后,给出了大规模群体决策矩阵的的分组方法,并利用新的三维语言密度算子对其进行集结;最后,在语言幂Heronian算子的基础上,对群体综合决策矩阵进行集结。通过算例验证了所提方法的可行性与有效性。算例分析表明,该方法不仅能够较好地解决混合信息的处理问题,以及能够充分考虑群体共识度;还能够体现属性之间的关联性,以及反映集结值的整体均衡性,因此可使得决策结果更为客观合理。     

需求可拆分车辆路径问题的三阶段禁忌算法

需求可拆分车辆路径问题(SDVRP)是一类有待深入研究的车辆路径问题,其求解方法与需求不可拆分的VRP问题有较大的区别.针对该类问题,本文提供了一种新的求解思路——基于双层规划模型的三阶段禁忌算法.首先,将目标函数设定为大TSP路径成本加上切割增加路径成本,构建了SDVRP的双层规划数学模型;然后,根据双层规划的思路设计了三阶段禁忌启发式算法:先求包括车场和所有顾客的大TSP路径,再对大TSP进行切割和拆分,接着对备选方案进行子路径优化;最后,通过实验仿真,将所提出的三阶段禁忌算法与其他算法进行比较,结果表明了所提出的算法可以比较有效地求得需求可拆分车辆路径问题的优化解,是解决需求可拆分车辆路径问题的有效方法.