基于压缩感知的多角度合成孔径雷达成像

多角度合成孔径雷达（syntheticapertureradar，SAR）成像是实现多SAR信息融合的重要方式．对提高成像分辨率．重构目标轮廓进而提高雷达目标检测或分类性能具有基础性价值．由于各传感器发射信号和测量位置的多样性，实现多角度SAR成像具有挑战性．如何在噪声干扰情况下快速实现多角度SAR成像是一个新问题．本文建立了基于压缩感知的多角度SAR测量模型．通过对测量矩阵的分析，证明多角度SAR测量角度范围、发射信号载频和空间采样位置是影响成像性能的关键因素，研究了目标空间离散间隔对成像质量和分辨率的影响．以上述分析为基础，本文对多角度SAR发射信号载频和测量位置进行设计，构建满足约束等距性的测量矩阵．针对测量矩阵阶次较高的问题，文章提出用分段正交匹配追踪（stagewiseorthogonalmatchingpursuit，STOMP）进行模型求解，在测量矩阵欠定严重的情况下，该算法可以迅速求得模型最优稀疏解．在实验环节．通过分析多角度SAR参数对成像性能的影响，进一步验证了本文结论．实验验证了模型和相应求解算法的有效性和鲁棒性．     

基于压缩感知的GPR成像算法

传统的探地雷达(ground penetrating radar, GPR)数据采集需要满足Nyquist采样定理,严重影响了GPR成像效率。基于压缩感知理论,稀疏信号可以在远低于Nyquist采样率的情况下通过求解l₁范数约束下的凸最优化问题得到精确恢复,克服了传统算法中数据采集的局限。将压缩感知理论应用于GPR成像,利用仿真数据系统分析了测量矩阵维度、信噪比、数据损失程度和目标密集度等因素对成像结果的影响。实验结果表明,与传统的GPR成像算法相比,压缩感知成像算法成像精度高,虚警少,对噪声和数据损失有一定的鲁棒性,可以大大节省数据存储空间和采集时间。     

MIMO雷达反向投影成像算法

针对多输入多输出(multiple-input multiple-output, MIMO)雷达的多收发固定阵列结构,在标准反向投影(back projection, BP)成像算法基础上,提出了一种修正BP成像算法。该算法首先对MIMO雷达距离压缩回波数据进行时延曲线校正处理,而后沿方位向直接相干叠加各路回波处理数据,从而无需距离插值即可实现方位聚焦。与标准BP算法相比,修正BP算法大大降低了运算量,同时也克服了现有快速BP算法大都没有考虑距离插值运算的缺陷。MIMO雷达外场实测数据处理表明：与标准BP算法相比,修正BP算法有效节省了运算时间,并保持了雷达成像质量。     

社保卡省级通读通用设计

社保卡全国通读通用是社会保障事业发展的必然趋势,也是一个逐步实现的目标,首先做到省级通读通用,然后逐步发展到全国,本文给出了社保卡省级通读通用实施设计建议。     

基于匹配追踪理论的超宽带雷达目标散射特性分析及目标识别技术

为了改善基于超宽带雷达的目标识别性能，首先结合匹配追踪算法，提出了一种GTD模型参数提取新方法，并利用该思想对Altes模型参数提取的最小二乘拟合方法进行了相应的改进.然后，利用提出的算法，通过与Altes和扩展Altes模型的对比，分析了GTD模型在超宽带目标全响应散射机理建模中的可行性，并通过实验揭示了目标散射中心超宽带响应存在主散射机理这一物理现象.在此基础上，根据分析的结果，提出了一种基于GTD模型的频域匹配追踪目标识别新方法（简称MPLRT-GTD），并利用超宽带暗室实测目标模型的散射场数据对提出的目标识别新方法、Li的E脉冲法和最优似然比测试目标识别方法的性能进行了仿真.     

一种改进的Morlet小波瞬态信号检测算法

噪声中的瞬态信号检测在雷达信号处理领域占据非常重要的地位。本文利用小波变换的性质,提出一种改进的Ｍｏｒｌｅｔ小波的瞬态信号检测算法。该算法在Ｍｏｒｌｅｔ小波基础上引进了线性变换的调频系数以提高小样本超宽带信号检测的检测精度。对实际实验数据及仿真信号的检测结果表明,该方法在低信噪比小样本情况下,对瞬态超宽带信号具有很好的检测性能。     

冲激脉冲合成孔径雷达(SAR)成像算法

本文研究了一种用于冲激ＳＡＲ成像处理的算法——反向投影法,该算法不同于满足“远场、窄带”约束条件下的常规ＳＡＲ的频域成像算法。本文阐述了后向投影法基本原理,并对在运用后向投影法成像过程中所遇的一些特殊问题作了分析并提出了解决办法。最后,本文给出了计算机仿真结果,验证了反向投影法的有效性、正确性。     

视频图像序列中的运动目标实时检测

大多数基于背景差的运动目标检测方法,主要运用背景图像与当前帧图像之差进行目标检测和提取,但对背景的实时更新和场景中的光线明显变化等情况不能很好的处理.本文结合Surendra背景更新算法和动态阈值背景差算法,给出了一种新的运动目标实时检测算法.首先采用Surendra方法动态更新背景,然后使用Ostu算法计算出的阈值与一个反映光线变化的增量之和为阈值实时检测运动目标.该算法既可以稳定地对背景进行实时更新,又可以适应场景光照变化的情况.     

高分辨率SAR与光学图像中目标融合检测方法

提出了一种基于特征融合的军事目标检测方法,充分考虑了SAR与光学图像中目标的互补性特征。目标在高分辨率SAR图像中会产生强后向散射回波(radar cross sections,RCS),因此可以快速检测出感兴趣目标。但受相干斑和人造杂波影响,检测结果存在大量虚警。相比而言,从光学图像中提取出的目标形状信息更有利于鉴别虚假。因此,本方法在串行融合结构中结合SAR和光学图像中提取出的目标特征进行融合鉴别,有效去除虚警。实验用机载测试图像对本文方法的性能进行了验证和分析。     

高分辨率SAR图像车辆目标几何特征提取方法

几何特征是目标较直观的物理特征,在SAR图像目标鉴别和分类过程中具有重要的应用。针对高分辨率SAR图像车辆目标切片,构建其几何特征提取的流程。首先在区域分割环节实现车辆目标的二值化分割,而后利用二值化图像提取目标几何特征,其中分别基于最小外切矩形方法和Radon变换方法对车辆目标的长宽尺寸进行估计。采用MSTAR的实测车辆目标数据检验了上述几何特征提取算法和几何特征的鉴别性能。