对比源反演算法在二维弹性波成像中的应用

采用线性算法--合成孔径聚焦算法,非线性算法--对比源反演算法和乘法正则化的对比源反演算法解决二维弹性波的逆散射问题。二维实测弹性波数据采用了多收发分置的测量方式。通过对实测数据的重建结果的展示和比较,验证了采用乘法正则化的对比源反演算法是一种解决弹性波逆散射问题的精确、有效的算法。     

三维微波成像中基于对比源反演的扩展方法

采用基于非线性对比源反演算法的成像方法来重建放置在微波暗室内的三维电介质目标。在成像方法中采用正则化方法和频率跳变(frequency hopping, FH)方法等扩展手段。三维实测微波数据的实验设置是多频率、多收发分置的。三维实测微波数据的重建结果验证了基于对比源反演算法的扩展成像方法在三维微波成像中应用的可行性和精确性,是一种有应用前景的解决三维微波成像问题的处理方法。     

机载海洋波谱仪的浅海波浪参数反演

基于机载海洋波谱仪挂飞试验获得的实测数据,研究了波谱仪的信号处理和波浪参数反演算法。首先,采用海浪谱反演算法对挂飞试验获得的波谱仪数据进行处理,成功得到了海洋波浪方向谱,并反演出了波浪相关参数;然后,利用浅海波浪模型Kadomtsev-Petviashivilli(KP)方程模拟了该海域的波浪传播,研究该海域波浪的传播特性。将波谱仪测量结果与模拟结果进行对比,结果基本一致,证明了波谱仪信号处理和波浪参数反演算法的有效性,同时也验证了波谱仪能较精确地测量海浪,为星载海洋波谱仪的研制奠定了良好的基础。     

双基前视雷达二维空变补偿频域成像方法

机载双基前视雷达在距离宽幅和长合成孔径时间积累情况下，存在回波多普勒参数的强耦合和强二维空变问题。针对这个问题，提出了一种基于二维空变量级补偿的成像方法。该方法以Chebyshev正交多项式的最佳一致逼近特性为手段，实现斜距历程的高精度近似和二维频谱的高质量解耦合，采用Keystone变换校正空变的线性距离走动。在此基础上，定量分析多普勒参数的二维空变量级，以π/4相位门限为标准，使用最小二乘拟合算法，设计适用于空变量级的二维空变校正函数，提出方位向扩展的非线性变标成像方法，精确且高效地实现不同空变量级多普勒参数的校正。点目标仿真和实测数据处理结果表明，所提成像方法具有良好的聚焦性能。     

基于关联计算的相控阵雷达前视成像技术

基于关联计算成像原理, 提出一种适用于相控阵雷达的前视成像技术, 其随机移相是由配置二维相控阵雷达来实现的.为了模拟经典量子关联成像中的随机涨落光场以实现测量的不相关性, 需要控制二维相控阵辐射出的波前呈现随机幅相波动特性, 再结合压缩感知(compressive sensing, CS)的模型框架与稀疏贝叶斯学习(sparse Bayesian learning, SBL)算法解决关联耦合问题以实现目标场景的方向维和俯仰维超分辨成像。甚至可以在不需要雷达与目标相对运动的情况下, 结合宽带信号体制实现雷达前视超分辨三维成像。仿真实验和实测数据验证了其原理的正确性和算法的有效性。     

基于长短波非线性作用的海面建模与仿真

海面建模和仿真是检验SAR成像算法和海浪谱反演算法的重要手段。当海面长波波长大于雷达距离向分辨率时,长短波间的调制作用是海面SAR成像的决定因素。针对线性模型和已有非线性模型在反映复杂海况时存在的不足,对Longuet-Higgins模型进行扩展,提出一个长波与多个短波非线性作用的深海海面模型,并进行三维数值模拟。该模型不仅易于实现,也更容易扩展到一个长波与任意多个短波非线性作用的复杂海况建模。     

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。     

宽带相干信号二维波达方向估计新算法

提出一种新的宽带相干信号二维波达方向(DOA)估计算法。该方法充分利用了信号的循环平稳特性以及极化多样性,不仅解决了宽带相干源的二维波达方向估计问题,而且在阵列孔径一定的情况下,提高了对多相干源的处理能力。该方法能够抑制加性噪声以及宽带干扰的影响。仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于散射体模型的PolInSAR数据模拟反演研究

极化干涉合成孔径雷达(PolInSAR)测量是一种集极化雷达(PolSAR)和干涉雷达(InSAR)测量技术于一体的新的对地观测技术,利用极化干涉雷达数据提取地表植被垂直结构参数是当前极化干涉研究的热点问题.然而现在国内外适用于PolInSAR处理的数据都是重复轨道数据,其中应用广泛的是SIR-C/X-SAR数据,其成像时间在10多年前,成像区域植被高度及衰减系数大小无法考证,因此利用该数据进行反演,反演结果的精度无法验证,故有必要对极化干涉数据进行模拟来验证PolInSAR反演算法的优劣.提出了一种便于验证反演算法的基于散射体模型的PolInSAR数据模拟方法,并利用基于统计特征的反演算法验证了该数据的有效性.     

基于随机卷积的压缩感知雷达成像

压缩感知理论为解决传统高分辨雷达面临的大带宽信号采样、海量数据存储、传输与处理等问题提供了契机。基于随机卷积的压缩感知是一种通用有效的数据获取策略,且便于物理实现。研究了基于随机卷积的压缩感知雷达成像方法,对随机测量体系中降采样的不同实现方式进行分析和讨论。仿真和实测数据验证了成像方法的有效性,并对比分析了不同降采样方式下信噪比和样本数对成像性能的影响。     

无源毫米波实时成像PNL超分辨算法

投影Landweber (projected Landweber, PL)算法具有良好的频谱外推能力,能够应用于低信噪比降晰图像,是一种适合无源毫米波成像的超分辨算法。但其缺点是收敛速度缓慢,运算量不稳定,难以满足实时性要求。针对实时性问题,提出一种投影Newton Landweber (projected Newton Landweber, PNL)超分辨算法,首先使用Newton求逆法得到粗恢复图像,然后运用PL算法对图像做精细恢复。实验结果表明,该算法显著提高了收敛速度,图像恢复质量接近PL算法的性能。     

基于改进NCS算法的弹载FMCW SAR大斜视成像方法

调频连续波(frequency modulated continuous wave,FMCW)合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)具有体积小、重量轻、成本低、功耗低等优点,在精确制导领域具有较大的应用潜力。推导分析了弹载FMCW SAR大斜视回波信号波数域表达式,在成像预处理中,通过引入全时间距离走动校正函数,有效避免了由导弹高速运动及大斜视角观测引起的二次相位误差的产生;在方位向处理中,给出了一种改进的非线性调频变标算法(nonlinear chirp scaling,NCS),补偿了方位空变相位误差,实现了方位向的高精度成像。最后仿真实验验证了理论分析结果及所提成像方法的有效性。     

无源毫米波成像最大似然多重网格超分辨算法

针对在无源毫米波成像中,由于天线孔径大小的限制而使获得的图像分辨率低的问题,为增强图像的分辨率,提出了一种针对无源毫米波成像应用的最大似然多重网格超分辨算法。该算法以Lucy-Richardson算法为基础,通过逐步频域内插避免了频谱混叠,从而实现频谱外推和超分辨。实验结果表明,该算法改善了收敛速度,减少了计算量,有利于无源毫米波成像超分辨的实时实现。     

近程毫米波全息成像算法

针对近程目标毫米波成像过程中由于相位干涉而导致成像分辨率下降的问题,把全息成像算法引入到近程毫米波成像。该算法通过电磁波从空间域到波数域的转换,针对电磁波的波前球面弯曲,在空间波数谱上有效调整各阵元信号的相位,使之同相相加,从而有效抑制干涉效应,提高成像分辨率。以上算法对目标尺寸有一定的限制,对于大尺寸目标的成像,提出了波数域外推算法,通过对测量面和源面的合理外推及截取,有效抑制了卷绕效应和Gibbs效应,同样提高成像质量。     

CARMA模型多新息增广随机梯度参数估计算法的收敛性

将多新息辨识理论用于研究CARMA模型的参数估计问题。首先用估计残差来代替信息向量中的不可测噪声项,导出了CARMA模型的增广随机梯度算法,进一步把标量新息推广为新息向量,导出了相应的多新息增广随机梯度辨识算法,并利用鞅收敛定理分析了多新息增广随机梯度算法的收敛性。最后的仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于多观测向量块稀疏的MIMO雷达非理想正交波形成像

基于稀疏恢复的多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达波形分离方法,能够代替匹配滤波,提高MIMO雷达非理想正交波形分离效果,对目标高分辨成像。但由于目标像稀疏性较弱,多观测向量(multiple measurement vector, MMV)稀疏恢复算法的效果有限。通过调整感知矩阵发掘目标像的块稀疏性,提出了一种基于块稀疏的MMV稀疏重构算法来提高成像质量。首先采用改进的复合三角函数(improved composite trigonometric function, ICTF)作为平滑函数近似l₀范数,然后将其扩展到基于块稀疏的MMV模型,最后通过自适应调整正则化参数提升算法稳健性。通过实验验证了该算法在不同稀疏度、不同信噪比下的重构性能,仿真分析了其应用于MIMO雷达对多散射点目标模型的成像效果。仿真结果表明,所提算法能够更好地提高成像质量。     

基于SVM的跳帧转码快速帧间编码算法

为降低H.264跳帧转码运算复杂度,在帧间模式选择中引入支持向量机(support vector machine, SVM)技术,提出一种SKIP模式提前判决算法,具体讨论了关键的特征向量与核函数的选择方法。同时,利用宏块时域相关性缩减预测模式数量,实现率失真优化提前终止。其次,通过定义宏块运动程度参数,针对不同运动程度的视频序列自适应地选择运动矢量合成算法和运动搜索策略,有效减少在已获得最佳运动矢量后仍进行运动搜索的运算冗余。实验证明,此算法极大降低了算法复杂度（平均84%）的同时保证了较高的视频质量,与现有算法相比,具有更强的鲁棒性和更广泛的适用性。