高分辨SAR的距离-多普勒-距离成像方法

介绍了一种新的雷达成像方法———距离 多普勒 距离成像方法。这种方法的方位向线性调频相的补偿和聚焦成像处理与雷达发射的信号形式无关 ,仅距离向成像与雷达发射的信号形式有关。方位向成像在距离向傅里叶变换之后、匹配处理之前进行 ,它可有效地消除信号中随时间变化项所造成的距离徙动的影响 ,且算法结构简单 ,运算量少。对成像方法进行了理论分析 ,并做了计算机仿真 ,最后用实际数据进行了成像 ,得到了清晰的SAR图像     

基于空间几何模型的星载SAR图像几何定位方法

星载SAR几何定位可以通过求解由三个约束条件组成的方程组来实现,但需要迭代运算.针对这一问题,将多普勒信息约束条件转化为卫星与目标之间的斜视几何关系,结合斜距方程和地球方程两个约束条件,建立了星载SAR空间几何模型.通过该模型实现了星载SAR图像像素的几何定位,并通过仿真数据对该方法进行了验证,同时对定位精度进行了仿真分析.     

结合通道均衡的SAR距离DBF方法

利用距离数字波束形成(digital beam-forming,DBF)技术可以扩展有效观测幅宽,缓解传统合成孔径雷达系统方位向高分辨与距离向宽测绘带的矛盾,而距离向各通道间的通道误差会使合成波束方向图偏离理想状态,降低系统的性能。针对该问题,提出了结合通道均衡的DBF方法,首先简单介绍传统距离DBF处理技术的原理;然后对实际系统中通道接收信号存在的通道误差进行分析;最后根据分析结果,将通道均衡算法与传统DBF处理技术相结合。该处理方法可以有效消除通道间幅相误差,提升DBF处理效果。利用机载距离向八通道实测数据验证了算法的有效性。     

基于融合距离的极化SAR图像非局部均值滤波

在极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像降噪领域,常见的非局部均值滤波仅依靠像素间的统计距离进行相似性度量,忽略了像素点的空间信息。本文结合极化SAR数据统计特性和图像空间特征作为像素间的相似性度量,提出了一种利用融合距离来计算相邻窗口权重的方法——基于融合距离的非局部均值滤波器。融合距离的引入使得滤波器能够更全面的评估像素间的相似性,从而得到更合适的像素权重。此外,本方法还引进变异系数对邻域窗口的权重进行评估,通过该参数可以控制滤波的程度。在多幅极化SAR图像上的实验结果表明,所提出的滤波器能够在有效抑制斑点噪声的同时保留较为完整的图像边缘信息和极化散射特性。     

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。     

基于树型小波和灰度共生矩阵的SAR图像分类

SAR图像包含有相干斑噪声 ,传统的方法不能很好地对SAR图像进行分类。为了能对SAR进行精确分类 ,将图像的灰度和纹理特征 ,空域和频域特征相结合 ,提出了一种新的SAR图像分类方法。该方法采用由树型小波中频纹理能量特征、灰度共生矩阵特征、树型小波滤波后的灰度组成的特征矢量对SAR图像进行分类。实验结果分析表明 ,该方法是一种有效的SAR图像分类方法。     

基于Wishart距离和超像素的极化SAR图像车辆检测

针对极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)在城市区域复杂地物条件下的密集车辆目标检测问题, 提出了一种结合超像素分割和Wishart分类器的非监督目标检测方法。首先,根据不同地物的极化散射特征检测出建筑物。然后,利用不包含建筑物的Wishart分类器和超像素分割获得目标的形态信息。接着,利用包含建筑物的Wishart分类器获得目标中心点。最后,通过区域生长对二者进行信息融合并完成目标检测任务。基于X波段的机载极化SAR数据表明, 所提算法不仅可以对密集目标进行区分和定位, 并且目标形态保持完整; 相比于传统方法, 目标检测与虚警鉴别性能得到较大提升。     

基于模板匹配约束下的光学与SAR图像配准

主要研究光学与合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像的配准。光学图像与SAR图像间完全不同的成像特性以及后者中斑点噪声的影响,增加了二者之间的配准难度。此外,SAR图像数据量随着分辨率的升高而增大,这也对配准算法的实时性提出了更高的要求。针对这些问题,提出了一种逐步求精的光学与SAR图像配准方法,首先对SAR图像提取感兴趣区域用于图像间的粗配准,以减少算法压力,之后提取图像中稳定结构特征,构建光学图像与SAR图像间精确变换关系。通过实测数据实验,证明了该算法的有效性。     

基于空间点特征和改进Hausdorff距离的图像配准方法

在基于特征的图像配准中,针对基于边缘的Hausdorff距离计算效率低的问题,提出用能表示图像空间结构的特征点来进行Hausdorff距离计算的方法。该方法是通过检测图像中的特征点来减少匹配点集中点的数量,实验证明了该方法的有效性,以及在计算和匹配时间上要优于基于边缘特征的Hausdorff距离计算方法。针对稀疏特征点集的特点,提出了改进Hausdorff距离,该距离通过改进部分Hausdorff距离使其更加适用于稀疏点集的距离计算,实验表明该距离在抗噪等方面优于其他Hausdorff距离。     

抑制SAR图像相干斑噪声方法研究

探讨了抑制合成孔径雷达 (SAR)图像相干斑噪声的方法。传统噪声抑制和近年来小波变换去噪方法都有其不足之处。将小波变换和维纳滤波结合用于抑制SAR图像相干斑噪声 ,能够获得良好效果。通过比较观察在多个小波基情况下的噪声抑制结果 ,可以选择较好小波基 ,从而有较好的相干斑噪声抑制和保留图像边缘与点目标的滤波效果。     

合成孔径雷达景象匹配中制导导弹定位

研究了合成孔径雷达景象匹配中制导中的导弹定位问题。部分孔径成像是景象匹配中制导合成孔径雷达有效的成像模式,为便于利用多匹配点定位,提出了聚焦多普勒波束锐化成像方法。建立了基于匹配点距离差和多普勒差,并考虑了高度、速度和匹配点位置测量误差的定位模型。推导了位置估计的克拉美-罗下限（Cramer-Rao lower bound, CRLB）。提出了一种基于最小二乘的闭式求解算法。理论分析表明,在一定近似条件下,这一算法的估计精度到达CRLB。仿真分析了各种误差因素对CRLB的影响,验证了算法的理论分析结果及其有效性。     

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。     

机载干涉合成孔径雷达数据处理方法研究

针对机载InSAR的大下视角和高分辨率,干涉图中小阴影区域多,提出了一种幅度非统计滤波和相位统计滤波的联合滤波方法,来提高机栽InSAR干涉相位图的相干性.针对大规模相位图分块相位展开给出了一种图像拼接的代价函数.对机载双天线单航过实测数据的处理结果,证明了滤波方法的有效性.经过滤波之后,相位质量明显改善,分块展开干涉相位图,最后利用代价函数拼接得到机载InSAR实测数据完整的相位展开图.     

星载合成孔径雷达影像几何校正

为达到从遥感图像中恢复事物本来形状的目的,研究了基于距离多普勒(rang Doppler, RD)模型的星载合成孔径雷达影像几何校正原理,并提出了改进的R D解算算法,给出了基于该算法的几何校正全过程。构建了新的牛顿迭代核,计算得到了简化,校正速度得到了提高。新算法从方位向和距离向这两个方向上同时迭代,校正效果比仅在方位向上迭代的解算算法稳定。通过仿真数据进行了验证和比较,实验结果表明了新校正算法的可行性与有效性。     

SAR图像线特征分析与自动提取

自动提取图像中的线特征,特别是长而直的线特征,对于实现场景的自动解译有重要意义。对合成孔径雷达（syhthetic aperture radar, SAR）图像中的线特征及其自动提取问题的特殊性进行分析,结合对已有方法共性的简单总结,从实际应用需要的角度归纳了SAR图像线特征自动提取方法应满足的基本要求和应遵循的合理思路。提出了一种由粗到细的自动提取方法,定义一组局部方向参数描述图像的局部纹理方向特征,通过多尺度分析实现快速粗提取,在后处理中进行细化并获得知识表达。在日本PI SAR实际数据图像上进行的实验表明了提出方法的有效性。     

基于多普勒分辨的连续波合成孔径雷达成像方法

提出一种新的连续波(continuous waveform, CW)体制合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)成像方法。有别于脉冲波形SAR和调频连续波SAR通过发射宽带信号获得高距离分辨率,CW-SAR成像利用CW波形的高多普勒分辨率进行成像,通过将回波信号与尺度变换后的发射信号进行相关构造成像数据模型,该相关信号实际为场景散射系数在等多普勒线上的投影,基于该相关信号,采用滤波反投影图像重建算法进行场景反射率重建。该CW-SAR成像方法不仅适用于宽带和窄带CW发射波形,而且也适用于单/双基SAR和任意载机飞行轨迹。以双基情形为例,分析成像方法的性能,并进行仿真验证。     

全极化SAR半实物仿真系统

在微波暗室内构建了一种全极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)半实物仿真系统。系统利用可移动的取样架模拟SAR的飞行轨迹,矢量网络分析仪作为核心仪表放置于取样架上一起运动。矢量网络分析仪的双通道经过扩展端口分别连接到两路垂直和两路水平极化的天线上,在取样架移动的过程中,可一次性获取目标的全极化散射矩阵测试数据。通过改进的滤波〖CD*2〗逆投影算法进行信号处理,获得了目标全极化二维图像。实验给出了L波段和C波段的场景测量及成像结果,通过处理得到的图像分辨率优于0.2 m,并且成像结果与场景的物理特征相一致,验证了该系统的可行性。     

旋转上升合成孔径雷达三维成像算法

针对复杂低空环境三维场景探测需求,建立了旋转上升合成孔径雷达成像模型,并提出了相应的成像算法。该模型通过距离向发射调频信号、方位向和高度向形成二维合成孔径,从而具有距离向-方位向-高度向三维分辨能力。相应的成像算法分为空间位置校正和“一步一悬停”模式下omega k成像算法两大部分,通过方位向和高度向偏移补偿,可将复杂的“旋转上升”模式简化为高度向“一步一悬停”模式,然后通过改进的omega k成像算法实现三维成像。最后,仿真结果验证了该算法的有效性。     

曲线合成孔径雷达信号模型与孔径形状研究

基于曲线合成孔径雷达原理与空间几何关系,讨论了曲线合成孔径雷达信号模型与成像方法,推导出目标的一维及二维信号模型,并将其扩展到三维空间。考虑到不同的曲线孔径形状将对方位分辨率和高度分辨率有不同影响,详细研究了各种不同形状的曲线孔径,给出了各自的优缺点和适用条件。结论是,上下、左右对称的孔径形状较不对称的效果更优,L型孔径将导致很高的旁瓣。仿真实验结果对真实飞行航迹具有指导作用。     

层析合成孔径雷达成像航迹分布优化方法

层析合成孔径雷达成像(tomography synthetic aperture radar, TomoSAR)将合成孔径原理用于高程向,通过不同入射角的多幅二维合成孔径雷达图像对高程向反射功率进行重建,从而实现三维成像。TomoSAR中,航迹分布是影响高程向重建的重要因素。针对高程向分布稀疏的情形,压缩感知方法被用于TomoSAR。基于压缩感知的TomoSAR中高程向重建质量取决于观测矩阵的性质,而航迹分布与观测矩阵的重构性能紧密相关。利用一种基于相关系数的观测矩阵优化准则,对航迹分布进行参数优化,从而在航迹数目一定的情况下,实现高程向的优化重建。仿真和实验结果验证了该方法的有效性。