三天线机载SAR动目标轨迹检测

在军事应用场合中,SAR除了能获得高分辨率图像外,还具有对地面运动目标进行探测、跟踪和定位的能力。结合试验用SAR/MTI雷达的具体情况,对采集的数据运用通道校正和均衡处理等技术,并在图像域进行杂波抑制干涉处理来提高系统的杂波对消能力。通过计算机仿真和三孔径SAR/MTI实测数据的处理,证明该处理方法能有效地从地杂波中检测出地面慢速运动目标的运动轨迹。     

基于联合域滤波的无人机载SAR图像块效应抑制方法

针对无人机载合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)成像系统因采用基于块的离散余弦变换压缩方法所产生的块效应问题,提出一种基于联合域滤波的块效应抑制方法。首先,从无人机载SAR成像系统工作原理出发,介绍无人机载SAR图像的压缩处理流程,分析产生块效应的机理。然后,在地面端对SAR图像解压过程的变换域和像素域中分别加入块效应滤波处理手段,其中变换域采用的是“十字型”转移块滤波方法,像素域采用的是双边滤波方法。最后,通过联合域滤波方法达到抑制无人机载SAR图像块效应的目的。实验结果表明,在同等压缩系数条件下,本文方法相比于其他滤波方法可以获得更好的峰值信噪比结果,降低无人机载SAR图像因图像压缩造成的失真影响,具有很强的块效应抑制能力。     

一种基于局域自适应处理的SAR图像降斑算法

合成孔径雷达(SAR)图像所固有的相干斑噪声严重降低了图像的可解译程度,影响了对图像中的目标进行检测和识别,因此SAR图像的相干斑抑制一直是SAR图像应用的重要课题。提出了一种基于局域自适应处理的SAR图像降斑算法,算法根据区域像素点的分布特征自适应调整滤波窗口的大小,在均匀的背景杂波区域内增大滤波窗口来抑制斑点噪声,在包含目标的细节区域内减小滤波窗口,同时采用自适应阈值选择部分像素参加滤波的方法,以便在有效降斑的同时保持边缘和目标细节,最后通过对实际数据的处理验证了算法的有效性。     

目标回波不连通的慢速小目标探测方法

为了探测因杂波干扰强度大、目标回波微弱等原因,导致雷达操纵员将其误当成杂波点的慢速小目标。把连续多帧雷达图像进行长时间积累,针对多帧雷达图像积累中目标回波不连通的情况,提出了一种目标回波不连通的慢速小目标探测方法。引入最小外接矩形的长宽比Fj3占空比Fj2和像素值Fj1等3个参量,运用图像标记技术提取目标回波上述参量,利用Fj1去除大片连通目标回波对慢速小目标的干扰,通过Fj2和Fj3得到的信息值H(Aj)对目标回波进行分类处理。在每个分类域中,首先去除目标回波中间隔距离大于多帧积累时间内慢速小目标运动距离的目标回波,然后通过“慢速小目标的确定”实现对慢速小目标的有效探测,最后把每个分类域中慢速小目标探测结果进行合成得到最终的慢速小目标探测效果。仿真实验结果验证了该算法的有效性。     

前视阵FDA-MIMO雷达距离模糊杂波抑制方法

超高速平台前视阵雷达面临强杂波抑制难题,其杂波不仅具有显著的距离依赖性而且存在多重距离模糊,导致雷达动目标检测性能急剧恶化。针对这一问题,提出了一种基于频率分集阵列和多输入多输出雷达的距离角度多普勒三维自适应处理距离模糊杂波抑制方法。该方法通过发射接收二维联合空域和差波束及时域邻近多普勒通道进行降维处理,保证算法的低复杂度以及在小样本条件下的杂波抑制性能。仿真实验验证了所提方法的有效性。     

基于InSAR构型的地面运动目标检测与测速方法

提出了一种基于干涉合成孔径雷达构型的地面运动目标检测及测速定位新方法。该方法在高程相位和动目标相位耦合的情况下,充分利用相应像素对及其相邻像素对的相干信息进行高度补偿从而进行动目标参数估计。针对干涉合成孔径雷达（interferometric synthetic aperture radar, InSAR）系统中由于长垂直基线导致杂波自由度随地形起伏大大增加等杂波抑制问题,在处理过程中引入了联合像素法,进一步提高了动目标检测和测速精度。通过仿真验证了该方法的有效性。     

三通道SAR-GMTI误差校正方法的研究

针对机载三通道SAR-GMTI存在通道误差、运动误差等情况,提出了一种基于误差校正的SAR图像域动目标检测和定位方法。首先对接收通道误差、载机运动误差进行详细分析,给出相应的补偿方法,然后采用常规的DPCA和干涉处理技术有效地抑制杂波,精确地估计出地面动目标的真实方位和径向速度。外场实测结果验证了该误差校正方法的有效性和准确性。     

一种新的多通道SAR地面动目标检测定位方法

提出了一种对图像配准误差稳健的多通道合成孔径雷达地面动目标检测定位方法。该方法根据图像配准误差的方向确定观测矢量,计算特征系数矢量,利用动目标的空域导向矢量和特征系数矢量构造特征导向矢量,然后利用自适应波束形成技术进行杂波抑制的同时估计动目标的运动速度,最后对目标重新定位。该方法能够在图像配准误差较大的情况下获得满意的动目标检测性能和较高的测速定位精度。仿真结果验证了方法的有效性。     

基于keystone变换的宽带目标识别雷达杂波抑制

对宽带雷达,相邻回波间会出现越距离单元走动现象,传统杂波抑制方法不适用。keystone变换在校正越距离单元走动时,无法同时校正模糊次数不等的多个目标。基于上述思想,提出了一种结合keystone变换在频率域-多普勒域联合提取目标信号和抑制杂波的适合于宽带目标识别雷达的杂波抑制新方法。该方法较好地解决了当keystone变换过程中目标和杂波出现不同的模糊因子时,如何校正越距离单元走动的这一难题。计算机仿真结果表明,该方法在低信杂比情况下仍可保持较好的识别性能。     

一种双通道SAR动目标检测和参数估计方法

提出了一种基于空时自适应处理(STAP)杂波抑制和修正的离散Chirp-Fourier变换(MDCFT)参数估计的双天线合成孔径雷达(SAR)运动目标检测和成像方法.将MDCFT变换应用于经过STAP杂波抑制后的信号,在MDCFT幅值平面内同时完成对运动目标的检测和多普勒参数的估计.分析了STAP方法对SAR回波的滤波效果,建立了适合SAR系统的MDCFT模型.在分数阶傅里叶域进行滤波以消除杂波对相位的影响,进而利用通道间的相位差和多普勒中心频率对运动目标准确定位并估计径向速度.通过大量的仿真实验验证了该方法的正确性.     

海杂波对ISAR成像的影响

针对逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar,ISAR)对舰船成像时实际回波中存在海杂波的现象,提出了不同参数下海杂波对ISAR成像影响的分析方法.在利用球不变随机过程(spherically invariant random process,SIRP)方法仿真出时空相关的二维K分布海杂波后,将其以一定信杂比(signal-to-clutter ratio,SCR)加入到目标回波信号中仿真出实际回波信号,利用图像熵和相关系数方法分析了海杂波形状参数的大小对ISAR像聚焦的影响;利用多普勒扩展方法分析了海杂波多普勒频移参数对ISAR多普勒频谱的影响;利用互相关法分析了不同SCR下海杂波空间相关对ISAR运动补偿的影响.仿真实验证明了分析结果的有效性.     

二维稀疏采样下的双通道SAR地面运动目标检测方法

多通道合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)地面运动目标检测系统具有良好的主瓣杂波抑制能力,但是其采样数据量过大的问题给数据存储与传输系统带来沉重负担。针对该问题,提出一种二维稀疏采样下的双通道SAR运动目标检测方法。该方法首先在距离和方位两维域进行随机稀疏采样,然后利用压缩感知技术对双通道的SAR回波数据进行联合处理,构造变换矩阵将目标能量支撑区从所有场景散射点的能量支撑区中进行分离,采用基于加权的最小l₁范数优化模型进行杂波抑制与运动目标成像。所提算法能够有效降低原始数据量,在杂波散射点的空间分布稀疏性较差的情况下,仍可以较好地检测地面运动目标。仿真实验验证了所提算法的有效性。     

一种基于背景预测的红外杂波抑制新方法

针对复杂背景下的红外弱小目标的检测问题,提出了一种中值二维最小均四阶矩(MTDLMF)自适应红外图像背景杂波抑制算法。该算法将观测数据经过一组低阶的自适应子滤波器,每个子滤波器的输出作为输入数据的一个预测,将所有的子滤波器的输出通过一个非线性中值滤波器,其输出作为最后的预测结果。该算法可以降低大量由于强边缘而引起的虚警,能够更有效地抑制杂波并且保留信号。实验结果显示,该算法对复杂背景下红外弱目标图像背景杂波抑制具有良好效果。     

直接数据域迭代空时自适应处理方法

针对常规空时自适应处理(space-time adaptive processing, STAP)在机载雷达非均匀杂波环境下杂波抑制性能下降的问题,提出一种直接数据域(direct data domain, DDD)迭代空时自适应处理方法。首先利用数据的特殊结构和空时谱的稀疏性引入一种新的迭代自适应(iterative adaptive approach, IAA)空时二维谱估计算法,然后在获得待检测单元空时谱分布的基础上重构无孔径损失的协方差矩阵,最后根据目标信号在空时平面的分布特点,提出一种新的目标剔除算法对协方差矩阵进行修正,以避免目标自相消。仿真实验结果表明,在存在3%阵列误差的情况下,所提方法在旁瓣杂波区的改善因子比传统直接数据域方法高出约10 dB、比多普勒平移法高出约5 dB。     

基于可调Q因子小波变换的海杂波抑制算法

针对海杂波背景下弱目标检测中存在的信杂比低的问题，提出了改进的基于可调Q因子小波变换的海杂波抑制算法。由于海杂波能量远大于目标信号能量，提出选取与海杂波振荡特性相匹配的参数进行可调Q因子小波变换，得到各小波子带的系数，并对小波系数进行稀疏优化后重构海杂波信号。为了判断弱目标信号是否存在，提出一种自适应的阈值检测方法，将原始回波信号与海杂波重构信号的差作为检测样本，实现对弱目标信号的检测。该算法不依赖海杂波具体模型。最后对某实测海杂波数据集进行实验，验证了所提算法的正确性。     

基于频域处理的机载雷达自适应杂波抑制方法

传统的机载雷达自适应杂波抑制多是从时域角度来考虑的，提出了一种基于频域的杂波抑制方法——FFT频域处理法。该方法将输入数据首先经过FFT运算变换到频域上，然后利用质量中心法来估计杂波谱的中心多普勒频率和带宽，最后将杂波分布区内的FFT通道输出置零(即滤除杂波)。实验仿真结果表明，与传统的基于谱估计的自适应MTI方法相比，该方法具有良好的改善因子和较小的信噪比损失，对于慢速目标检测十分有利，并能有效地防止目标白化，其运算简单，适于工程实现。     

基于高阶奇异值分解的OTHR海杂波抑制算法

针对短相干积累时间(coherent integration time, CIT)引起的多普勒分辨率低,无法从强大海杂波中检测出舰船目标的问题,提出了基于高阶奇异值分解(higher order singular value decomposition, HOSVD)的海杂波抑制算法。首先利用相邻单元内海杂波的相干性,将毗邻距离单元和方位单元的多脉冲接收数据应用三阶张量表示,然后采用HOSVD方法求解三阶张量的海杂波子空间和目标子空间的投影矩阵,最后利用投影矩阵将三阶张量映射到目标子空间以抑制海杂波。该方法与现有子空间类海杂波抑制方法相比,提高了信干噪比(signal to clutter plus noise ratio, SCNR)和峰值旁瓣电平比(peak sidelobe level ratio, PSLR),解决了目标谱峰偏移问题。     

基于噪声边界检测的规则函数脉冲噪声滤波器

针对随机值脉冲噪声,提出了噪声边界检测的规则函数滤波方法。该方法由噪声检测器与图像滤波器两部分构成。在噪声检测部分,由像素二阶差对各个子窗口像素进行像素边界值检测,进而对所有子窗口边界值进行全局统计确定图像噪声像素边界,并利用同类像素个数对噪声边界内的像素进行纠正以降低错检率。针对噪声像素,利用图像规则函数和噪声像素限制条件来构造规则函数滤波器。将所提出的方法应用于噪声像素检测与滤波,并与其他算法对比,实验结果表明,该方法能够同时保证低漏检率和错检率;在滤波方面,该方法所得到的修复图像具有更高的峰值信噪比和视觉效果。     

基于稀疏重构的海杂波抑制和目标提取算法

在杂波较强的环境下,雷达目标回波往往淹没在杂波中难以被检测,尤其在海杂波背景下,目标的多普勒频率有可能会落在杂波频率范围中,此时传统的杂波抑制方法就产生了一定的局限性.针对此问题,依据杂波、目标信号的稀疏特性和二者在多普勒频率分布特性上的不同,设计了对应的时频域过完备字典;再通过形态成分分析算法求出目标和杂波分量的稀疏...     

Range anomaly suppression based on neighborhood pixels detection in ladar range images

Research on the range anomaly suppression algorithm in laser radar (ladar) range images is significant in the application and development of ladar. But most of existing algorithms cannot protect the edge and linear target well while suppressing the range anomaly. Aiming at this problem, the differences among the edge, linear target, and range anomaly are analyzed and a novel algorithm based on neighborhood pixels detection is proposed. Firstly, the range differences between current pixel and its neighborhood pixels are calculated. Then, the number of neighborhood pixels is detected by the range difference threshold. Finally, whether the current pixel is a range anomaly is distinguished by the neighborhood pixel number threshold. Experimental results show that the new algorithm not only has a better range anomaly suppression performance and higher efficiency, but also protects the edge and linear target preferably compared with other algorithms.