基于几何散列法的ISAR像自动目标识别

逆合成孔径雷达（inverse synthetic aperture radar, ISAR）像不同于一般光学像,通常表现为随视角变化的稀疏散射中心分布,且存在干扰或遮挡现象,这使ISAR目标识别存在很多困难。针对上述问题,提出一种基于几何散列法的ISAR像识别方法。首先获取能反映目标结构信息的特征点;然后利用特征点之间的几何关系构造仿射坐标,获取目标的仿射不变量,以解决目标成像视角变化引起的图像平移、旋转和尺度变化等问题;最后针对姿态敏感性、干扰或遮挡导致的散射点位置和强度的变化问题,采用具有良好的抗干扰和局部识别性能的几何散列法来完成识别。仿真实验表明,该方法能够有效区分不同结构的目标,且对干扰或遮挡现象具有良好的局部识别性能。     

逆合成孔径雷达像轮廓提取方法

为了从图像分辨率低且具有明显稀疏性的逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)像中提取目标的平滑轮廓,在ISAR像建模的基础上,提出了基于形态学方法提取ISAR像目标轮廓并使用小波分析平滑目标轮廓的方法。实验结果表明,该方法有效地消除了由ISAR像稀疏性导致的难以提取连通且完整的目标轮廓的问题,相比其他轮廓提取手段更适于ISAR像目标的平滑轮廓提取。该方法通过对ISAR像进行图像域分析获得了目标的连通、平滑轮廓,使后续ISAR像目标特征提取和识别更易于实现。     

低重频宽带雷达中小幅微动目标的周期估计

当空间微动目标仅发生小视角变化且雷达脉冲重复频率较低时,基于雷达散射截面序列、高分辨距离像(high-resolution range profile, HRRP)序列和微多普勒等特征提取算法的有效性面临了挑战。为此,基于宽带逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar,ISAR)像序列提出一种目标微动周期估计方法。基于微动目标ISAR成像的分析,利用ISAR图像序列之间的相似度进行微动周期估计。采用最小图像熵准则选取视线角线性变化区间的ISAR图像作为参考基准,利用图像动态范围压缩、基于全图像匹配的相似度估计等方法,强化算法稳定性并减小计算量。该方法对HRRP数据率要求低,对ISAR成像质量约束小,有利于工程实现。仿真实例从摆动和进动两种情况,分析了基准图像的选取和信噪比对算法性能的影响,证明了算法的有效性和高稳定性。     

散射区域加权压缩感知ISAR成像

压缩感知(compressive sensing,CS)理论为少量脉冲条件下实现高分辨逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)成像提供了新方法。然而由于CS的噪声敏感性,其成像易受到噪声污染;另外,少量脉冲条件下很难保证噪声参数估计精度,这进一步加剧了ISAR成像污染。针对这一问题,提出一种散射区域加权CS ISAR成像算法,利用目标散射区域信息对冗余字典中的基函数进行加权,修正CS重建算法以抑制噪声散斑。为提高噪声参数估计精度,对回波采样建立子序列矩阵,提出矩阵扰动理论噪声参数估计方法。实验结果表明,所提方法能够有效抑制噪声影响,提高低信噪比和少量脉冲条件下ISAR成像质量。     

采用ISAR像估计弹道目标微动特征的方法

逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)像序列可以反映弹道目标在微动周期内的姿态变换及结构特征,本文在此基础上提出一种利用ISAR像序列估计弹道目标微动特征的方法。首先基于relax算法提取较强的散射点,并采用距离多普勒方法成像,然后利用灰度匹配算法对ISAR图像进行匹配,以提高微动周期估计精度。通过分析散射点在成像平面上的投影关系从而建立散射点空间坐标与目标微动特征之间的联系,并根据散射点在ISAR图像序列上的相对位置差值与散射点空间坐标的表达式,估计目标的微动参数。最后,仿真验证该方法的可行性与有效性,仿真结果表明该方法估计精度较高。     

ISAR成像中多径效应的消除

对于逆合成孔径雷达(ISAR)而言,多径效应会在ISAR的二维目标重建像上引入两个伪像,这将会影响雷达的目标识别与分类.为了消除ISAR像重建中的多径效应对于ISAR成像的影响,应用二维图像熵作为代价函数并通过模拟退火算法来搜寻对应于最优参数的最小图像熵,从而可以实现对目标参数的估计,进而消除多径效应的影响.仿真结果显示,这种方法可以有效地消除ISAR像的伪像,并为下一步的目标识别和分类奠定了基础.     

数目可调型ISAR图像欺骗干扰技术研究

将间歇采样转发处理和散射波干扰方法相结合,提出了一种针对逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)的虚假目标图像数目可调型欺骗干扰方法。推导并对比了雷达目标回波和散射波干扰信号在目标二维ISAR图像重构时的差异,分析了散射波干扰后虚假图像的旋转现象;结合解线频调处理,分析了间歇采样占空比、采样周期对干扰效果的影响,得到了虚假图像数目与成像场景大小、采样周期之间的约束关系,从而实现虚假目标图像数目可调。数字仿真和实测数据实验均证明了该方法的有效性。     

一种基于运动目标ISAR像序列的三维重构方法

为解决运动信息未知的雷达目标三维重构问题,提出了一种基于目标逆合成孔径雷达(ISAR)图像序列的矩阵分解三维重构法.基于ISAR成像的基本原理,将ISAR成像过程公式化,推导出SAR成像投影矩阵方程式,给出了关联后的二维图像序列中散射点坐标与原目标散射点的三维位置的几何投影关系;利用矩阵因式分解的方法,从观测矩阵中分解出三维位置矩阵,实现重构;最后,以三维平底圆锥体为模拟目标,仿真验证了该算法的可行性,结果表明用于重构的图像帧数越多、图像信噪比越高,重构性能越好.     

基于多级分类的极化SAR图像斑点抑制

针对极化合成孔径雷达（polarimetric synthetic aperture radar, PolSAR）图像相干斑抑制后的目标极化特性和结构特征保持问题,给出了一种多级分类的极化SAR图像斑点抑制方法。首先利用H/α快速分解法并结合极化总功率图像进行初分类,之后采用最小距离准则和聚合的层次聚类方法进行细分类,最后根据图像结构将图像内容分为亮点线目标、暗线目标和其他目标三大类,利用线性最小均方滤波器对暗线目标和非点线目标进行滤波。采用美国AIRSAR机载系统获取的实测数据进行实验,结果表明,与Lee的基于散射模型降斑算法相比,本文算法不仅能够更有效地抑制斑点噪声,而且在保持极化特性、结构和纹理特征方面更为有效。     

基于相干斑抑制SIFT的SAR图像配准方法

基于尺度不变特征变换(scale invariant feature transform, SIFT)算法,提出了一种能有效抑制相干斑噪声干扰的合成孔径雷达图像配准方法。该方法首先基于相干斑抑制各向异性扩散滤波模型建立图像的各向异性尺度空间,在滤除斑点噪声的同时保持了图像细节,弱化了斑点噪声对特征提取的影响;然后采用改进的二元直方图分析方法优化双向匹配初始结果,剔除了随机分布的误匹配点;最后引入临近特征点变换误差分析的过程,增加正确匹配点对数量,提高了变换模型参数的准确度。实验结果表明,该方法能增强SIFT特征点的稳定性,取得较高的配准精度,对相干斑噪声具有良好的适应性。     

基于超分辨ISAR成像的空中目标自动识别

利用最大熵谱估计的方法对四种飞机目标数据进行外推处理,并在此基础上进行逆合成孔径(IS-AR)成像。在获得较高分辨率ISAR图像的基础上,采用ISAR图像的三个特征:基于几何矩的不变量、形状特征、量化能量带等组成特征向量。并对该特征向量进行对数归一化,将归一化的特征向量作为径向基函数(RBF)神经网络的输入,在此基础上进行识别,达到较好的识别效果。     

基于二维积累的雷达分布式目标检测新方法

利用单元积累的思想,先在各个方位上提取目标散射中心后,对分布式目标进行一维化处理,然后对各个方位的目标散射中心能量进行非相干积累,得到了高斯背景中高分辨率雷达分布式目标的检验统计量。仿真结果表明,该方法较距离扩展目标检测方法的检测性能有明显改善,且其检测性能随着角分辨率的提高而进一步改善。此方法可用于信号级检测SARI、SAR等分布式目标。     

多基站ISAR平面转台目标成像模型与仿真研究

建立了匀角速度平面转动目标和匀角加速度平面转动目标的多基站ISAR平面转台目标模型,给出了多基站ISAR平面转台目标的成像算法,同时分析了多基站ISAR平面转台目标成像约束。通过在多基站ISAR平面转台目标成像模型的基础上构造多基站方位向多普勒方程组和距离向投影方程组,实现了对目标散射点位置参数和运动参数的准确估计。仿真实验验证了多基站ISAR平面转台模型和成像算法。     

多基站ISAR成像模型与运动参数估计

针对单站逆合成孔径雷达（inverse synthetic aperture radar, ISAR）成像中难以准确获得目标散射点方位向尺度和运动参数的问题,建立了平面匀加速度运动目标的多基站ISAR目标成像模型,给出了目标成像和运动参数估计算法,分析了多基站ISAR成像约束。目标散射点的坐标由距离向投影方程组求解得到,基于方位向多普勒方程组通过搜索算法最小化目标函数实现目标的固有转速和目标相对于平动补偿后各基站视向量变化的转速的分离,得到目标的位置和目标运动参数的准确估计。仿真实验验证了多基站ISAR平面成像模型和运动参数估计方法。     

基于乘积型高阶相位函数的复杂运动目标ISAR成像

在逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)成像中,当目标存在非匀速转动甚至是三维转动时,散射点回波中高次相位项造成方位聚焦质量下降,基于目标匀速旋转模型的传统距离〖CD*2〗多普勒(range Doppler, RD)算法已经无法获得目标的清晰图像。提出了一种基于乘积型高阶相位函数(product high order phase function, PHPF)的瞬时成像方法。通过构造不同的乘积型高阶相位函数,并对其进行一维搜索即可得到调频率变化率和调频率值的估计,补偿高次相位后进行快速傅里叶变换(fast Fourier transform, FFT),根据幅度最大的位置估计中心频率和幅度信息,在距离〖CD*2〗频率平面和距离〖CD*2〗调频率平面对目标进行瞬时成像,可以获取更多的目标信息。最后,实测数据成像结果验证了该方法的有效性。     

基于Beta过程的高分辨ISAR成像

对于高信噪比、完整回波、目标平稳运动等理想观测环境,现有成像技术已经较为成熟,可以获得聚焦良好的高分辨逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)像。但在实际中的方位回波缺损与低信噪比观测情况下,随机相位误差等因素会降低现有成像算法的性能甚至使其失效。本文首先建立了ISAR稀疏观测模型,并基于稀疏贝叶斯学习理论,通过引入Beta过程非参数先验构建层级概率模型,进而交替利用Gibbs采样及最大似然方法对ISAR像及随机相位误差进行估计。实验结果表明,所提方法在低信噪比、回波缺损等复杂观测环境下能够获得聚焦良好的ISAR图像。