块自适应预测量化算法压缩SAR原始数据

分析了使用块自适应预测量化(block adaptive predictive quantization,BAPQ)算法压缩SAR原始数据,分别讨论了使用均匀量化器、Lloyd-Max量化器及阈值量化器时,BAPQ算法的性能情况。提出的使用阈值量化器量化输入信号与预测信号差值信号的算法,可以充分利用差值信号接近零值个数增多以及阈值量化器量化高斯分布信号性能更优的特点,增加压缩系统的性能。通过进一步分析BAPQ算法的复杂度,认为BAPQ算法在低编码比特率条件下是算法性能与算法复杂度之间较好的折中,能适应现代SAR系统数据压缩的需求。     

SAR图像目标解译算法研究

针对SAR图像目标解译的困难,首先从SAR图像中的目标信息特点出发,深入分析和探讨了SAR图像中斑点噪声抑制算法,点状目标、线状目标和面状目标的特征表现及其检测算法;然后针对它们的不足进行了相应的改进,获得了更佳的性能;最后在此基础上提出了一个半自动人机协作的SAR图像目标解译框架.实验结果表明,所采用的解译算法和提出的方案是切实可行的.     

基于改进矢量量化的SAR图像压缩算法

由于SAR图像像素之间相关性比较弱,考虑到矢量量化在信源弱相关的条件下,也能取得比较好的压缩效果,将矢量量化用于SAR图像压缩中。同时,针对SAR图像纹理丰富,容易受到斑点噪声影响的特点,改进算法将区域整体图像信息从量化空间中分离出来,而且删除了每次聚类后含有最少矢量的胞腔。该算法有效的减少了量化空间大小,使生成码字分布更加合理。实验结果表明,矢量量化对于SAR图像压缩是有效的,并且,改进算法提高了图像整体压缩效果,较好的保留了点线面目标,同时在斑点噪声抑制方面做出了有益的工作。     

小波域局部贝叶斯阈值的SAR图像斑点抑制算法

提出了一种抑制SAR图像斑点噪声的小波域贝叶斯软阈值方法。该算法不同于有偏的去除乘性噪声的同态滤波算法,而是将噪声转化为局部平稳的加性白噪声。在非下采样小波子带上,视数给定时该算法可以简洁有效地估计局部加性噪声方差。在实验中,该算法同Kuan,Lee和Argenti等算法作了比较,结果表明,在常用性能指标上所提算法优于其它算法。     

一种基于量子粒子群算法的SAR图像自聚焦方法

为了准确补偿合成孔径雷达(SAR,Synthetic Aperture Radar)回波数据中的相位误差,研究了一种实用的SAR图像自聚焦算法。该方法以量子粒子群算法(QPSO,Quantum-behaved Particle Swarm Optimization)为基础,利用最小熵准则作为评判标准,通过多维搜索完成相位误差校正。同传统的自聚焦方法相比,该方法具有较好的鲁棒性和收敛速度快的特点,对低频和高频相位误差都有非常好的补偿能力。仿真结果验证了该方法的有效性。     

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。     

基于区域分割的NSCT域SAR与全色图像融合算法

提出了一种基于多阈值分割和无下采样Contourlet变换(nonsubsampled Contourlet transform, NSCT)的SAR与全色图像融合算法。首先对降斑SAR图像作多阈值分割,并定义了区域均值比量测算子将SAR图像进行区域划分;然后采用NSCT对降斑SAR图像和全色图像进行多尺度、多方向分解,分解后的低频部分根据区域均值比量测算子进行区域融合,高频部分则采用区域与窗口邻域相结合的融合策略;最后对融合系数进行重构得到融合图像。实验结果表明,该算法的融合图像既可保持全色图像的空间分辨率,又可有效获取SAR图像的目标信息,融合效果优于小波变换法以及基于像素的NSCT法。     

SAR图像几何特征的仿真

合成孔径雷达(SAR)图像由于其特有的几何畸变和斑点噪声的影响,给图像定位和解译造成许多困难,而通过仿真方法研究其几何影响可为SAR图像研究提供有力的工具。该文研究了合成孔径雷达图像(SAR)几何特征的仿真。首先研究了SAR图像的几何影响:透视收缩(foreshortening)、掩叠(layover)和阴影(shadow)。然后,提出了SAR图像几何畸变和斑点噪声(speckle)的仿真方法,并给出了计算机仿真山地、建筑物和车辆的SAR图像。最后,讨论了SAR图像几何仿真的一些应用。     

SAR成像信号的并行处理算法研究

对SAR并行成像处理进行了深入研究 ,在串行成像算法的基础上 ,提出了SAR并行成像处理的一种中粒度并行算法和一种混合FFT算法。中粒度并行算法针对SAR信号处理大数据量的特点 ,在系统内存有限的情况下 ,对任务划分进行优化 ,以提高系统处理性能。混合FFT算法将Cooley -TukeyFFT算法和WinogradFFT算法结合起来 ,使得FFT算法在通用平台上更高效地运行。在国产曙光系列并行机上的实验结果证明 :我们的研究工作是有成效的。     

SAR图像中桥梁的识别方法研究

提出了一种能够从复杂背景的SAR图像中识别出桥梁的方法。该方法首先对SAR图像进行预处理,增强了下一步对目标的识别效果,然后在此基础上针对桥梁的特点,顺序进行方向比值和双边参数的处理,即可得到良好的识别效果。     

防空C3I雷达情报网数据融合算法的研究

传统C3 I系统的数据融合算法运算量大、融合精度不高。根据我国防空C3 I系统的现状 ,提出了一种新的基于神经网络的防空C3 I系统数据融合算法。由于神经网络是全并行工作的 ,所以此算法具有处理速度快、精度高等优点。仿真结果表明 ,航迹交接算法和航迹融合算法的性能都比较好 ,对真实雷达网数据融合有很好的参考价值。     

基于神经网络数据融合的目标跟踪简化算法

分析了基于神经网络数据融合的目标跟踪的算法 ,指出了传统的融合算法计算量大 ,神经网络目标向量不易选取等缺点。提出了一种简化的算法。应用理论分析和蒙特卡洛仿真方法 ,对标准卡尔曼滤波算法和简化的滤波算法进行比较 ,并给出了均方根误差的统计值。该简化算法原理简单 ,数据处理量小 ,速度快 ,误差小 ,特别适用于多传感器的处理 ,将融合结果反馈给单传感器 ,可提高各单传感器的跟踪精度。     

多尺度数据融合算法概述

介绍了多尺度框架在数据融合中的应用,详细分析了几种多尺度数据融合算法。多尺度平滑算法是一种静态算法,具有高度并行、计算有效等特点。基于小波变换的动态多尺度数据融合算法引入了时间动态方程,是一种最优的分布式滤波算法。多尺度递归估计算法有效地解决了计算上的困难,非常适用于大型动态系统。     

机载SAR数据的成像研究

对某型实测机载合成孔径雷达 (SAR)数据的特性进行了分析 ,针对实测数据方位孔径的不完全性 ,且具有较大几何形变和距离徙动的特点 ,提出了一种基于CS(ChirpScaling)操作与Dechirp技术相融合的成像处理算法 ,它不须单独进行几何形变校正 ,而是利用CS操作既完成几何形变校正又完成距离徙动校正 ,针对方位孔径的不完全性 ,方位聚焦采用谱分析的Dechirp技术 ,该方法适用于对部分孔径的数据进行成像处理 ,并与常用的基于谱分析的Dechirp快视成像处理算法进行了比较。     

D-S证据推理在信息融合应用中的存在问题及改进

在不确定性处理算法中 ,D -S证据推理方法具有较好的应用结果。阐述了D -S证据推理及其在多传感器信息融合中的应用 ,重点论述了证据理论中尚待解决的问题。针对D -S组合规则无法解决冲突证据这一情况 ,提出了引入修正因子的改进方法来体现证据子集大小。仿真结果表明 ,该方法能够将证据权重聚焦到集合中更小的子集 ,并解决了不一致证据的合成问题 ,使组合结果更加直观。最后讨论了D -S理论的进一步研究方向     

移动机器人多超声波传感器信息融合方法

采用多超声波传感器来获取移动机器人的环境信息,并利用人工神经网络对获取的信息进行分析和融合,从而达到对被测物体影像比较准确的认识,试验表明效果良好,具有很好的使用价值。     

数据挖掘方法的研究

数据库中的知识发现即数据挖掘是致力于大型数据分析中的半自动工具的研究。讨论了数据挖掘中一些常用的方法 ,特别是频繁发生模式中层次搜索及其在不同领域中的应用。讨论了数据挖掘查询编译成算法的可能性 ,并列举了数据挖掘及知识发现中现存的一些问题。     

基于GA的多层次概念归纳学习方法

面向属性的归纳学习(亦称概念提升)是一种广泛使用的知识发现方法。通过归纳学习,使得属性域取值的抽象程度提高,从而得到较精练的数据集合,大大提高了规则的学习效率。但是实际应用环境中的数据属性维数非常多,属性概念层次也非常复杂,基于集合论的传统学习方法的效率变得越来越低。基于遗传算法的高搜索性能,提出了一个概念空间的特征概念层次优化搜索方法,特别是处理高维、具有复杂概念层次的问题时收到了较好的效果。     

主、被动雷达数据融合算法研究

对主、被动雷达的数据融合问题进行了研究.由于被动雷达只能测角,不能测距,当其与目标间的相对加速度为零时,目标的距离状态是不可观的,若只利用角度信息进行主、被动雷达数据互联,则当同一方向上有两个以上目标时,主、被动雷达的正确相关率较低.针对这种情况,提出了被动雷达利用伪距离测量方法来估计目标的径向距离信息,从而可利用主、被动雷达的角度和径向距离信息进行数据互联,并给出了直角坐标系下的数据互联算法.仿真结果表明,利用提出的方法可使主、被动雷达可达到较好的数据融合效果.     

基于雷达组网的多目标数据融合系统研究

研究了多目标情况下的雷达组网数据融合问题 ,讨论了数据关联的最近邻法和概率数据关联 (PDA)这两种算法 ,针对雷达组网数据融合的分布式与集中式两种系统结构分别提出了一种算法 ,并同时应用数据关联和数据融合算法针对 4个目标的平行编队、交叉飞行、平行转弯飞行模式进行了蒙特卡罗仿真 ,证明了算法的有效性。