New CFAR target detector for SAR images based on kernel density estimation and mean square error distance

A new constant false alarm rate (CFAR) target detector for synthetic aperture radar (SAR) images is developed. For each pixel under test, both the local probability density function (PDF) of the pixel and the clutter PDF in the reference window are estimated by the non-parametric density estimation. The target detector is defined as the mean square error (MSE) distance between the two PDFs. The CFAR detection in SAR images having multiplicative noise is achieved by adaptive kernel bandwidth proportional to the clutter level. In addition, for obtaining a threshold with respect to a given probability of false alarm (PFA), an unsupervised null distribution fitting method with outlier rejection is proposed. The effectiveness of the proposed target detector is demonstrated by the experiment result using the RADATSAT-2 SAR image.     

空间微动目标动态全极化回波仿真技术研究

从空间微动目标的运动特性和全极化散射特性两方面出发,研究了进动目标动态全极化回波仿真技术。分析了自由段飞行过程中目标姿态角的变化规律,通过进动坐标系建立了微动参数到目标姿态角的映射关系,修正了直接将偏航、俯仰、横滚等三个欧拉角应用于进动目标姿态角计算的方法。建立了目标测量极化到雷达发射极化的变换关系,指出全极化雷达各个极化通道回波的仿真,均需要目标全极化测量数据的支撑。典型参数下的仿真结果表明,本文提出的方法能够逼真反映空间微动目标的全极化特性。     

机载雷达训练模拟器PPI显示的建模仿真

针对机载雷达PPI显示进行了建模仿真研究,机载雷达PPI主要显示目标、杂波、自检画面、扇区、电子地图、海岸线和各种战术或地面标志符号等。采用VC++语言开发,模块化设计,通过建模仿真,解决了机载雷达模拟器PPI显示实现中的四个难点:自检画面显示、扇区设置、运动目标显示和杂波显示,最终仿真结果证明所建模型拟合度好,能为雷达操作员提供逼真的PPI显示画面,可以达到或接近实战中才能得到的训练效果。     

防空作战电磁环境建模与仿真

以防空作战为背景,分析了战场电磁环境的构成要素,在建立各要素脉冲描述字模型的基础上,提出了基于脉冲流描述的电磁环境建模方法,构建了相应的仿真系统,完成了防空作战电磁环境的动态模拟。绘制出典型作战场景下电磁环境时域、频域、功率域的态势图,仿真结果表明电磁环境具有两个显著特点:动态性与相对性。建模仿真方法对战场电磁环境的仿真构建具有一定的借鉴意义。     

New method of time-frequency representation for ISAR imaging of ship targets

Inverse synthetic aperture radar (ISAR) imaging of ship targets is very important in the national defense. For the high maneuverability of ship targets, the Doppler frequency shift of the received signal is time-varying, which will degrade the ISAR image quality for the traditional range-Doppler (RD) algorithm. In this paper, the received signal in a range bin is characterized as the multi-component polynomial phase signal (PPS) after the motion compensation, and a new approach of time-frequency representation, generalized polynomial Wigner-Ville distribution (GPWVD), is proposed for the azimuth focusing. The GPWVD is based on the exponential matched-phase (EMP) principle. Compared with the conventional polynomial Wigner-Ville distribution (PWVD), the EMP principle transfers the non-integer lag coefficients of the PWVD to the position of the exponential of the signal, and the interpolation can be avoided completely. For the GPWVD, the cross-terms between multi-component signals can be reduced by decomposing the GPWVD into the convolution of Wigner-Ville distribution (WVD) and the spectrum of phase adjust functions. The GPWVD is used in the ISAR imaging of ship targets, and the high quality instantaneous ISAR images can be obtained. Simulation results and measurement data demonstrate the effectiveness of the proposed new method.     

不同电压等级下架空导线对雷达的无源干扰

输电线路对邻近无线电台站的无源干扰可能影响无线电台站信号的有效接收和发射,因此准确计算在外界电磁波入射情况下输电线路的电磁散射是确定两者合理避让间距的基础。其中对于雷达台站而言,由于雷达的工作方式等影响,架空导线是影响雷达探测的主要因素。高压架空输电线等设施作为障碍物,如果距离雷达站过近,会破坏雷达阵地反射面的要求,使雷达波瓣变形,进而影响探测性能;还会对雷达造成一定的遮蔽角或电磁波减弱,从而使雷达遗漏目标或探测距离降低。由于在不同电压等级下,输电线路的分裂系数、杆塔类型决定的线路高度及排列方式都会发生改变。针对一般情况下应用多级子算法开展架空导线的等效半径、高度和水平排列对雷达的无源干扰计算,得出了三条结论:当计算频率低于450 MHz时,可以用等效半径模拟分裂导线计算,高于这一频点情况下必须建立分裂导线模型;在误差允许的范围内,导线高度对电场强度遮蔽损耗的影响较小;同时导线水平排列不存在前后导线的遮蔽现象。从而对研究输电线路对无源干扰的影响具有应用指导作用。     

一种有效的聚束式合成孔径雷达图像特征提取算法

提出一种聚束式合成孔径雷达图像特征提取的有效算法.通过小波变换图像去噪法提高信噪比;利用Canny算子完成边缘检测;根据雷达图像的特点提出边缘检测后不做曲线闭合,而直接进行阈值处理的图像分割.图像预处理后提取具有旋转、尺度、平移不变性的Hu矩作为特征矢量并归一化,在训练阶段引入聚类分析.以MSTAR实测数据为样本,用最近邻分类器和BP神经网络分类器对该特征提取算法进行识别能力测试,算法的有效性得到了验证.     

利用高分辨率和极化信息进行目标识别的研究

极化特征用于目标识别的一项主要研究是将极化信息与高分辨率雷达技术相结合。在研究了目标特定的 极化变换作用后,提出了基于一维距离像,利用目标回波中的极化现象对目标进行识别,并得出了有关目标识别特 性的结论。     

复杂道路环境中前方车辆检测方法研究

为提高前方车辆检测在不同道路环境中的鲁棒性和实时性,提出一种基于支持向量机的多传感器融合前方车辆检测方法。系统工作前利用多传感器数据融合建立雷达坐标与图像坐标的转化关系,以毫米波雷达在各种复杂道路环境中前方障碍物的检测数据为基础,利用支持向量机(SVM)训练分类器构建车辆与非车辆识别系统,最终根据车辆宽高比的统计规律建立前方车辆识别窗口。道路试验结果表明该方法前方车辆识别准确率为90.7%,单帧图像的处理速度为35ms,对于不同道路环境中的前方车辆检测表现出了良好的稳定性和准确性,总体性能取得较为显著的提高。     

一种极化合成孔径雷达图像分类的混合方法

为了更好地对极化合成孔径雷达图像进行分类,提出了一种基于神经网络的混合方法.特征集包括图像的5个H/α系数和基于灰度共生矩阵的6个参数.采用主成分分析方法压缩特征维数,利用3层BP神经网络进行分类,并将Levenberg-Marquardt法与共轭梯度算法相结合求解网络权值.利用该算法对San Francisco地面的实测数据进行分类,实验结果显示该算法能有效分辨地形,且性能优于Wishart最大似然估计方法.