基于相干极化GTD模型的散射中心提取新方法

针对高分辨极化测量雷达体制,提出了一种基于相干极化几何绕射模型(GTD)的雷达目标散射中心提取新方法。首先建立了全极化测量条件下的相干极化GTD模型,并将MUSIC算法拓展用于高分辨雷达目标的全极化散射中心提取。该方法是一种极化和超分辨联合处理方法,它实现了对不同极化通道的散射中心数目、位置、类型、强度以及归一化相干极化散射矩阵的同时估计,同时还因充分利用了全极化信息,提高了各参数估计的精度。基于仿真和实测数据的实验结果验证了该方法的有效性。     

基于预分类的全极化HRRP模型匹配目标识别方法

全极化三维散射中心模型可准确描述目标的空间几何以及极化特征,已成为目标识别的有效手段之一。针对传统高分辨距离像的匹配算法计算量大、耗时长的不足,提出一种基于预分类的模型匹配目标识别方法,通过目标散射机理分析,对目标进行预分类,减小匹配模型数,然后利用全极化高分辨距离像的散射中心位置与极化信息构造模型匹配函数,实现了目标类别的判定。基于电磁仿真计算数据的识别实验表明,该方法具有良好的目标识别能力,相比于传统方法具有更高的识别正确率以及更低的存储量和计算量。     

全极化合成孔径雷达地势高度信息检测技术

从全极化合成孔径雷达(SAR)图像数据中,可提取方位向的地势倾斜度信息,形成极化SAR三维成像.重点研究了极化合成孔径雷达三维成像算法;提出了由Stokes矢量推导的极化椭圆方向角解模糊算法;讨论了目标极化散射特性对提取地势高度信息的影响以及处理方法;并利用真实的极化SAR图像数据得到了极化三维成像结果.     

一种基于GTD模型的目标散射中心提取方法

随着隐身技术的发展,臆身目标的镜面散射已基本消除.边缘绕射等上升为主要散射源.用基于几何绕射理论的GTD模型取代以镜面散射为主的常规目标的指数和散射模型,来精确描述隐身目标的高频电磁散射特性.并且采用旋转不变技术(TIS_ESPRIT)替代多重信号分类(MUSIC)算法,精确估计目标散射中心的位置信息,避免了MUSIC算法用谱峰搜索提取参数的过程.并时TLS_ESPRIT算法进行了改进,有效降低其计算量.同时,利用特征分析法的信号与噪声子空间正交特性、二项式近似两种方法来提取散射中心的类型参数.仿真结果表明,该算法高效、精确、具有良好的分辨率,可以有效地提取以边缘绕射等为主要散射形式的臆身目标的散射中心.     

基于改进正交匹配追踪算法的属性散射中心提取

属性散射中心模型是描述目标后向电磁散射特性的典型模型, 但其中传统的正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit, OMP)算法提取模型时具有参数复杂度高、计算时间长等问题。对此提出一种基于稀疏字典的广义正交性的改进OMP算法, 快速定位模型位置参数值, 避免了正交匹配中的寻优过程, 从而降低算法的运算复杂度。通过对两类算法计算复杂度和计算精度进行多次蒙特卡罗实验比较得出,改进OMP算法提高了模型参数的估计精度与噪声鲁棒性, 且大幅降低了算法的运算复杂度, 相比于传统的OMP算法, 运算时间至少降低30%。     

空间微动目标极化欺骗式干扰信号合成方法

基于宽带逆合成孔径雷达原理,提出一种动态产生微动目标有源欺骗式干扰信号的合成方法。在多散射中心假目标模板中引入了目标全姿态运动模型、全极化散射模型,推导了与进动参数直接相关的微多普勒及姿态角表达式,建立了目标本地极化基到任意雷达极化基下的散射矩阵变换关系,基于瞬时姿态角动态生成了虚假的微动相位和极化散射调制因子,实现了距离或速度欺骗干扰。对进动假目标合成信号的时频分析和雷达成像结果表明,该方法可有效合成具有特定的微动效应、极化散射特性和结构特征的假目标信号。     

基于改进MUSIC算法的散射中心参数提取及RCS重构

随着隐身技术的发展,雷达目标的边缘绕射等逐渐取代镜面散射成为主要的散射源,因此基于几何绕射理论（geometric theory of diffraction,GTD）的散射中心模型对隐身目标电磁散射特性的描述要比衰减指数和模型更为精确。显然,准确估计出GTD散射中心参数对刻画目标散射特性犹为重要。针对经典多重信号分类（multiple signal classification,MUSIC）法仅利用目标原始回波数据、参数估计精度不高这一问题,提出一种改进的MUSIC算法对散射参数估计提取。改进的MUSIC算法通过对原始回波数据取共轭,构建新的总协方差矩阵,有效利用了目标原始回波数据的共轭信息。仿真结果表明,与经典MUSIC算法相比,改进的MUSIC算法参数估计精度更高,雷达散射截面重构拟合程度更好,且运算量增加不大,可有效提取出隐身目标的散射中心。     

非理想极化条件下改进的PF-PS角度估计方法

当存在主瓣压制式干扰时,覆盖时、频域的干扰信号使雷达难以检测、跟踪目标。极化域滤波方法虽然可以有效抑制干扰但同时引入了额外的测角偏差。针对这种偏差,本文作者近年提出一种主瓣干扰背景下无偏估计目标角度的极化滤波与极化综合方法(polarization filtering and polarization synthesis, PF-PS)。然而,真实环境中存在的极化非理想因素会影响PF-PS方法的性能,主要包括雷达天线的交叉极化响应以及跟踪过程中姿态改变导致的目标回波与干扰信号极化起伏。论文通过建立以上两种极化非理想因素的影响效应模型,进一步完善PF PS算法结构,有效提高了该方法在主瓣干扰背景下对目标的连续跟踪性能。     

基于光电融合的目标三维结构反演

针对同传感器视角下的空天目标光电特征融合问题, 提出一种综合利用散射中心参数及轮廓角点特征的目标三维结构反演方法。首先, 基于正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit, OMP)算法估计出序列雷达图像中的二维散射中心特征, 并利用Freeman链码提取连续可见光图像的角点特征。然后, 基于图论思想分别对雷达及可见光图像中的二维特征点进行关联。最后, 通过特征点三维重构来实现散射中心特征与光学角点特征之间的融合, 从而反演出较单源特征更为丰富准确的目标结构信息。仿真试验结果验证了所提方法的有效性。     

PolSAR图像的改进非局部均值滤波算法

为了在抑制相干斑的同时更好地保留地物目标的极化散射信息和结构信息,提出了一种基于变异系数(coefficient of variance,C.V)的极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar,PolSAR)图像自适应非局部均值滤波算法。该算法结合图像子块的统计特性和目标点的极化散射特性筛选同质像素,然后引入C.V自适应选取平滑系数来计算滤波所用的权重,最后对同质像素进行非局部均值滤波。用不同系统采集的PolSAR数据进行的实验结果表明,与精致LEE滤波、NL-Pretest滤波以及最新的滤波方法相比,本文算法不仅能够有效抑制相干斑噪声,而且图像的边缘和极化散射特性也得到了更好地保持。     

基于状态空间模型的雷达目标一维散射中心参数估计

复杂雷达目标回波可看成是多散射中心回波的合成。首先建立了雷达目标回波的状态空间模型,然后利用超分辨方法估计一维散射中心的参数。在此基础上提出了一种基于状态空间的散射点数估计方法,该方法能够嵌入状态空间分析方法中,在进行超分辨分析的同时获取目标散射点数的精确估计,最后利用经典雷达回波模型对该方法进行了仿真实验验证。仿真结果表明,该方法能有效地提取一维散射中心参数并估计出散射点数,且具有良好的抗噪性。     

基于卷积神经网络的海面目标全极化高分辨距离像识别技术

针对雷达目标全极化高分辨距离像(high resolution range profile, HRRP)提取可分性特征时, 利用全部距离单元作为度量尺度无法保留各距离单元具体特征的问题, 在综合利用4个极化通道的舰船目标HRRP信息时选择单个距离单元作为度量尺度。在此基础上, 提出基于Pauli分解, H、α、A、α₁分解和结构相似性参数的特征提取方法对目标极化散射矩阵进行特征提取, 并将提取得到的特征与基于卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的舰船目标HRRP识别方法结合, 利用改进残差结构CNN从极化特征中进一步提取深层可分性特征进行目标识别。实验结果表明, 所提方法能够保留目标全极化HRRP更多特征, 提高目标识别的准确率。     

基于散射中心关联的三维成像方法

基于目标三维散射中心在雷达视线上的几何投影关系,提出了一种雷达目标散射中心关联和三维成像的新方法,采用随机抽样一致性方法实现了对关联样本有效性的检验以及对各散射中心最优关联方案的选取。仿真实验表明,该算法简单易行,适用于目标散射中心和姿态数目较多的情况,并可以对存在缺失点、虚假点等复杂情况的散射中心进行关联和三维成像,具有较高的鲁棒性。     

基于极化状态提取的极化SAR图像变化检测算法

极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar, PolSAR)图像中同一目标在不同时相下的散射特性会因数据采集条件的变化而发生变化,从而影响变化检测结果的正确性。针对这一问题,提出了一种基于极化状态提取的极化SAR图像变化检测算法。首先利用不变样本目标提取图像的最优极化状态,并将此极化状态下的接收功率比值作为变化检测特征量,最后利用双阈值判别方法提取变化区域实现变化检测。利用美国UAVSAR系统采集的全极化SAR实测数据进行实验,结果表明,本文算法能有效检测出地物的变化情况,且检测虚警少、轮廓清晰。     

基于体目标相对稳定散射中心的脱靶量估计方法

主要针对无尾翼导弹弹头类体目标,研究其体目标效应对多普勒雷达脱靶量测量所引入的误差问题,提出了一种适用于该类目标典型散射特性的脱靶量精确测量方法,可用于脱靶量测量的评估。通过对无尾翼导弹弹头目标的体散射特性研究,分析了该类目标散射中心成因及随姿态角变化的影响,找出体目标上相对稳定散射中心,并利用该独立散射中心的多普勒频率曲线估计标量脱靶量,从而有效避免了由体散射效应而造成的多普勒频率估计野值的影响,可获得更为精确的测量结果。最后对所提方法的测量结果进行了仿真验证,证实了该方法的有效性。     

散射中心特征序贯匹配的SAR图像目标识别方法

在合成孔径雷达（synthetic aperture radar, SAR）图像目标识别领域,提取目标区分性强的识别特征一直是研究热点之一。设计了一种SAR图像目标识别的算法,利用目标散射中心点集特征和属性散射中心特征分量估计值序贯匹配识别车辆目标。实测数据的实验证实了算法在目标方位角变化情况下和俯仰角变化情况下,车辆目标的识别都有较好的表现。