改进的斜视机载合成孔径雷达RD成像算法

距离一多普勒算法是合成孔径雷达成像处理中最常用的方法之一,通过在距离一多普勒域中插值来校正距离徙动.研究了机载合成孔径雷达在小斜视角下的成像算法,给出了机载斜视SAR的空间几何模型和回波信号特点.提出了改进的RD算法进行距离走动的校正,避免了插值运算,从而降低了计算复杂度.方法能满足小斜视角下的机载SAR成像处理,并进行了计算机仿真.理论分析和仿真结果表明:改进的RD算法是有效的,在峰值旁瓣比和积分旁瓣比几乎不变的情况下成像时间缩短了近3倍.     

基于深度展开的SAR大斜视RD成像算法

大斜视角条件下的合成孔径雷达SAR回波信号具有方位向和距离向严重耦合、大距离徙动等特点,采用常规的距离多普勒RD算法成像,会引起方位向的散焦以及空变等问题。为了改善大斜视SAR在成像过程中存在的问题,提出了一种基于深度展开网络的SAR大斜视可学习距离多普勒成像方法。该方法将RD成像方法与深度学习结合,利用RD成像的步骤构建了基于深度展开网络的RD学习成像网络结构,将回波数据作为网络输入来学习回波数据到大斜视SAR图像的成像过程。首先,在分析大斜视SAR回波信号模型的基础上确定了网络成像过程中的可学习参数;其次,根据成像过程设计大斜视SAR成像网络;最后,通过非监督训练的方法对网络进行训练,最终输出学习成像结果。点目标和面目标仿真结果表明,该方法可以有效抑制旁瓣,提高成像精度和计算效率,满足SAR在大斜视角下的成像要求。     

双基地SAR点目标图像质量评估算法

为检验双基地合成孔径雷达(BiSAR)成像算法的正确性,需要对BiSAR成像结果做出定量的评价.针对BiSAR点目标成像结果方位向方向和距离向方向不正交的问题,提出相应的点目标成像质量评估算法.该算法对BiSAR点目标成像结果进行二维插值和旁瓣扩展方向自动搜索,并沿其搜索方向对仿真图像进行定量评估.计算机仿真结果验证了该算法的有效性.     

图像预处理的滤波算法研究

对于需要持续跟踪目标的成像系统来说,目标会出现由点到面或由面到点的变化.针对这种情况,分析并比较了三种点目标和面目标均适合的图像预处理滤波算法.仿真实验证明,改进的高通滤波算法比高通中值滤波算法和高斯高通滤波算法效果更好,可以在实际工程中得到应用.     

基于改进相干因子的延时乘累加平面波超声成像

针对超声回波信号高相关性特性，提出一种基于改进相干因子的延时乘累加(pCF-DMAS)波束形成算法并应用至平面波超声成像.该算法通过增强相干因子的相干性来计算回波信号的权值，然后进行乘累加运算.通过使用Field II进行超声点目标和囊肿目标的仿真实验，对成像结果进行分析验证了算法的有效性.仿真结果表明，算法具有优秀的横向分辨率，在p取0.7时具有所有对比算法中的最高对比度.综合点目标和囊肿目标的成像效果，给出算法的最优p值0.3.相比延时叠加和延时乘累加波束形成算法，所提算法的图像对比度CR分别提高了12.559，9.602dB.     

基于改进型CLEAN算法三维成像的雷达散射截面积反演

基于三维成像的雷达散射截面积(radar cross section,RCS)测量可以获得目标散射系数的三维空间分布,与一维和二维RCS测量相比,它具有更好的空间分辨能力.但是,在基于成像的RCS测量中,散射中心的提取至关重要,它在很大程度上决定着RCS的反演精度.采用CLEAN算法完成对目标散射中心的提取,有效抑制了图像的三维旁瓣,并针对CLEAN算法存在估计误差的迭代累加效应,设计了一种可以更新估计的改进的相干CLEAN算法,进一步提高了RCS的反演精度.用MATLAB和FEKO测量仿真,结果表明改进型CLEAN算法能更有效地提取散射中心,且提高了RCS的反演精度.     

一种适用于GEO SAR远地点的改进SRC算法

针对地球同步轨道合成孔径雷达在远地点采用原有的等效直线模型速度和斜视角会出现复数,以及"Stop-and-Go"假设不成立的问题,进行了二次距离压缩算法(SRC)的改进,提出了一种新的信号模型,修正了成像算法中的补偿函数,而且采用高阶近似的方法得到了精确的方位向调频率,改进了方位向压缩函数.结果表明改进的二次距离压缩算法可以在合成孔径时间100s内聚焦远地点40km×40km的场景,且场景边缘点的峰值旁瓣比和积分旁瓣比与理论值非常接近.     

基于消卷积的三维成像雷达散射截面测量技术

基于三维成像雷达散射截面积(RCS, Radar cross section)测量技术是近年新兴的一种灵活、高效的RCS测量技术。该技术基于三维线阵合成孔径雷达(SAR, Synthetic aperture radar)测量系统对目标进行近场三维高分辨成像,通过近远场变换算法,得到目标的远场RCS,具备近场、外场测量能力。基于成像的RCS测量,其成像精度就直接影响着RCS的测量精度,因此,为了得到高质量的RCS结果,就需要得到高分辨的图像。本文采用压缩感知三维成像算法对目标进行成像,有效提高了RCS的反演精度,并分析了改进CLEAN算法的抑制旁瓣原理,得出两种方法都是基于消卷积原理对旁瓣进行抑制。用MATLAB和FEKO测量仿真,结果表明压缩感知算法提取散射中心效果更好,且提高了RCS的反演精度。     

基于递归最大信噪比准则的雷达自适应距离旁瓣抑制

针对脉冲压缩雷达强目标距离旁瓣掩盖弱目标的问题,提出了一种基于递归信噪比准则的旁瓣抑制算法.该算法利用递归函数得到的目标信息作为下一次计算的先验信息来自适应地实现距离旁瓣抑制.该文推导了算法原理,提出了实现步骤,并进行了算法优化.理论和仿真结果表明:在高、低信噪比条件下对单个目标的提取,在高信噪比条件下对单个和多个相邻运动目标提取时,该算法的旁瓣抑制效果优于基于最小均方误差准则的自适应算法,并且具有稳健性好的特点.     

基于改进的RD成像算法的SAR点目标仿真

常用的RD算法对斜视角限制较严,而且RCMC插值较为复杂,降低了算法的效率。针对这一缺陷提出了在方位向分块处理的改进RD算法,从而提高了处理效率,改善了大斜视角对RD算法的限制,并通过计算机仿真以及实测数据验证了改进的RD算法的可行性。     

ASON中波长预留冲突避免恢复算法

在ASON中的链路故障恢复过程即选择路由并分配波长的过程,采用一种改进的均衡路由算法(ERA)以实现负载均衡;分配波长过程中由于波长连续性的限制,不具备波长转换能力的网络中很容易造成阻塞,提出一种波长预留冲突避免算法(WRCA),通过在基于流量工程的资源预留协议中加入冲突检测对象(CDO),并根据CD标志位不同的取值,由目的端选取不同的波长分配策略,减少由于波长预留冲突造成的阻塞.仿真实验对采用了ERA的4种波长分配算法进行了比较,数据结果显示,应用了冲突检测机制的首次适配法(FF)和随机适配法(RD)与传统的FF和RD相比,能够有效降低全网的阻塞率.     

并轨双基地SAR方位向Fourier变换的分析方法

为了降低双基地距离模型的二阶级数近似给成像算法带来的误差,提出了求解距离-Dopple(RD)表达式的新方法。利用级数反演的方法,推导出具有闭合形式的方位向调制函数;利用RD域中瞬时Doppler频率与瞬时斜视角的对应关系,推导出精确的距离弯曲因子;利用双基地距离模型的二阶近似表达式,通过传统的三步变换法,推导出等效距离向调频斜率。通过新方法获得的方位向调制函数和距离弯曲因子具有更高的近似精度,能够提高并轨双基地chirp scaling算法的成像性能。仿真结果证明了该方法的有效性。     

分布式视频编码中相关噪声模型优化算法

在分布式视频编码中,准确的相关噪声模型(correlaiton noise model,CNM)是影响系统的关键因素。通过研究变换域中WZ帧与相应边信息的残差系数的分布关系,发现实际的残差分布与拉普拉斯分布模型存在一定的偏差。通过分析相关噪声模型的特性,提出相关改进算法。即根据残差系数的大小与实际概率置信度的关系,采用不同的分布参数,使得改进后的拉普拉分布模型更接近实际的残差分布。实验结果表明,该优化算法有效提高了系统的率失真性能,不仅降低了系统解码的码率,同时提升了最小均方误差(minimun mean square error,MMSE)重建的质量。     

婴儿无创颅内压监护仪的微型恒压控制器的研究

针对婴儿无创颅内压监护仪的加压系统的不稳定性,设计了一个以PHILIPS公司的AT89C51RD单片机作为整个系统的控制中枢,以步进电机作为执行元件的全数字型的智能微型恒压控制器,采用步进电机专用控制芯片L297和L298驱动步进电机,可以简化和减轻CPU的负担,但由于该系统是一种包含多重非线性的系统,要精确建立其数学模型有较大的困难,应用传统控制算法对系统将会产生较大误差,故采用参数自调整模糊PID控制技术,结果表明改善了系统的动静态特性,提高了系统的稳定性和控制精度。     

基于门控循环单元网络的低阻油层测井流体识别方法

研究区块低阻油层发育广泛,油层和水层的电阻率相差不大,导致测井流体识别较为困难。为了有效识别低阻油层,采用少数类过采样技术(synthetic minority oversampling technique, Smote)对油水同层,油层等少数类样本进行过采样使数据集均衡;并利用门控循环单元(gated recurrent unit, GRU)网络模型进行低阻油层的流体识别。通过相关性分析确定自然伽马(GR)、深侧向电阻率(RD)、密度(DEN)等8条测井曲线数据作为输入训练模型,应用于中实际资料中,并将GRU与传统RNN和其他3种机器学习算法对比。结果表明：序列数据模型的流体识别效果比传统机器学习模型好,且基于Smote-GRU的流体识别模型的符合率达到89.5%,相对传统循环神经网络(recurrent neural network, RNN)的81.1%,取得了较好的应用效果。通过对照试验还证实了Smote算法提高了分类器对少数类样本的识别率。所提出的方法可为样本不均衡的低阻油层的流体识别提供参考。     

传感器网络中基于过滤的概率Skyline查询算法

针对感知数据固有的不确定性问题,研究了无线传感器网络中概率Skyline查询的处理与优化技术.首先分析了概率Skyline查询的性质,证明了概率Skyline查询的不可分解性,因而无法直接利用网内计算方法求解;进而提出了无线传感器网络中基于过滤的概率Skyline查询处理算法(filter basedprobabilisticSkylinequeryprocessingalgorithminWSN,FPSP).FPSP算法将感知数据划分为候选数据、相关数据和无关数据;只需要候选数据和相关数据即可求得概率Skyline查询结果,可以在传感器节点过滤无关数据以避免大量的数据网内传输.仿真实验结果表明,FPSP算法可以有效降低传感器节点的数据传输量,极大地延长了无线传感器网络的使用寿命.     

“十一五”以来山西省省部属自然研发机构科技活动分析

对2005—2013年期间山西省省部属自然研发机构的科技经费、科技人员和科技产出等情况进行了统计分析,发现＂十一五＂以来,山西省省部属自然研发机构的科技投入和产出大幅度增长,科研能力不断提高,并提出了相应的政策建议。     

Synthetic aperture radar raw signals simulation of extended scenes

A synthetic aperture radar (SAR) raw signal simulation algorithm for extended scenes is presented. This algorithm is based on the SAR two-dimensional system transform function (STF). To cope with range-variant nature of SAR STF and increase the speed of this algorithm, new for mulas for range-variant phase corrections in range-Doppler(RD) domain are developed. In this way, many azimuth lines can be simulated with the same SAR STF. It only needs twodimensional fast Fourier transform code and complex multiplications. Comparing with time-domain simulation algorithm, it is very simple and thus efficient. Simulation results have shown that this algorithm is accurate and efficient.