雷达近场成像中SVM的目标识别方法

雷达近场成像中,在精确定位的基础上,为解决目标形状识别问题,提出了利用支持向量机（SVM）预测目标信息的方法.根据时域算法——后向投影（BP）算法和频域算法——频率波数域（F-K）偏移算法得到的场强值作为SVM的特征数据,并利用时域有限差分法（FDTD）进行仿真.仿真结果表明,基于BP算法的SVM识别方法具有特征数据提取时间长、SVM预测时间短、多目标时目标信息全和虚警较多等特征,基于F-K算法的SVM识别方法具有特征数据提取时间非常短、SVM预测时间非常短、多目标时目标漏检的特征;两者都能较好地识别目标的形状,且前者的识别能力高于后者,而后者更适合实时成像.     

基于斜下视全方位扫描的毫米波成像实验

文章提出一种新的毫米波成像方案,该方案采用一对收发天线沿圆周扫描,以斜下视模式完成对目标的360°全方位回波数据采集,然后通过后向投影(back projection,BP)算法进行成像。利用矢量网络分析仪、喇叭天线和高精度转台搭建了成像实验平台,并完成了针对钢珠、尖刀、剪刀、矿泉水和食用油等一系列目标实物的成像实验,不仅验证了该系统具有毫米波级的成像分辨率,而且证实了该系统对藏匿于纺织物下危险品的成像能力和对不同材质物体的区分能力。     

超宽带合成孔径雷达在穿墙成像中的应用

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)是一种全天候、全天时的现代高分辨率微波成像雷达.分析了收发共置天线模型和多元静态雷达模型,FDTD建模模拟了室内目标探测场景,通过后向投影算法(back projection,BP)得到雷达图像,很好的验证了该雷达用于穿墙中的高分辨率成像.电磁波在...     

双基地SAR点目标图像质量评估算法

为检验双基地合成孔径雷达(BiSAR)成像算法的正确性,需要对BiSAR成像结果做出定量的评价.针对BiSAR点目标成像结果方位向方向和距离向方向不正交的问题,提出相应的点目标成像质量评估算法.该算法对BiSAR点目标成像结果进行二维插值和旁瓣扩展方向自动搜索,并沿其搜索方向对仿真图像进行定量评估.计算机仿真结果验证了该算法的有效性.     

面向像素的并行快速后向投影算法

针对后向投影算法运算量大和实时性差的问题,该文在图形处理器的并行处理架构下,结合时域快速后向投影算法,提出了面向像素的并行快速后向投影算法。该方法距离向根据分辨率要求进行划分并分配并行线程,方位向聚焦则通过多级子孔径合并与图像分裂技术来降低运算量。通过比较该文算法、全局后向投影算法和距离多普勒算法的理论计算量、成像时间和加速比可以看出,该文算法的运算速度比后向投影算法大大提高。三种算法针对实测数据成像时间与成像效果的对比验证了该文算法的有效性和工程实用价值。     

改进后向投影算法应用于地下目标探测

为了解决地下目标的探测问题,提出了一种基于电四极子辐射模型的地下目标成像算法探测思路。对后向投影算法对地下目标成像的不足进行了定性分析,在综合考虑地下目标成像的有效性及地下目标电磁波传播的时延特性的基础上,通过改进电四极子辐射模型,构建了地下目标成像的数学模型,推导了地下目标电磁波传播的时延补偿计算公式,给出了算法的实现流程。最后,利用MATLAB对所建立的地下目标成像的数学模型进行了计算仿真。仿真结果验证了改进后向投影算法用于地下目标成像的有效性及时延补偿的正确性。将成像算法应用于岩、土体中埋藏的空洞、地雷和城市地下管道的成像,并分析了地面起伏和噪声干扰对成像效果的影响。     

基于RBF网络与OMP重构算法的空间自旋目标成像

针对空间自旋目标的回波特性,提出了一种基于径向基函数(RBF)网络与正交匹配追踪(OMP)算法的自旋目标成像方法,并分析了该方法的成像质量.当空间目标自旋运动时,其等效视角的变化容易产生散射点的周期性遮挡和散射强度显著起伏,而已有的基于散射点投影路径逐点匹配方法未考虑这些效应而导致成像效果的下降.为此采用RBF网络建立了发生散射点遮挡与起伏效应后目标空间到回波序列的非线性投影过程,并利用OMP算法对一维距离像序列进行反投影匹配,实现了结构较复杂的空间自旋目标的成像(目标空间的全局优化解).最后结合电磁仿真软件产生的空间目标回波数据进行了仿真,仿真结果验证了该方法的有效性.     

基于自聚焦BP的圆周SAR运动补偿方法简

圆周SAR由于平台运动轨迹的复杂性,导致沿航迹向和切航迹向回波信号存在严重耦合,因此成像处理运动补偿问题尤为复杂。本文针对圆周SAR成像运动补偿问题,首先分析运动误差对成像质量的影响;然后利用自聚焦BP算法对运动误差进行补偿,并与传统BP算法性能进行对比,验证了自聚焦BP算法对圆周SAR运动补偿的有效性;最后利用自回归思想将自聚焦BP算法进行改进并扩展到圆周SAR三维成像中,通过仿真实验,对比传统BP算法结果,验证了该算法在三维成像中的优势。     

基于自聚焦BP的圆周SAR运动补偿方法

圆周SAR由于平台运动轨迹的复杂性,导致沿航迹向和切航迹向回波信号存在严重耦合,因此成像处理运动补偿问题尤为复杂。本文针对圆周SAR成像运动补偿问题,首先分析运动误差对成像质量的影响;然后利用自聚焦BP算法对运动误差进行补偿,并与传统BP算法性能进行对比,验证了自聚焦BP算法对圆周SAR运动补偿的有效性;最后利用自回归思想将自聚焦BP算法进行改进并扩展到圆周SAR三维成像中,通过仿真实验,对比传统BP算法结果,验证了该算法在三维成像中的优势。     

数码相机定位的优化设计

研究的是数码相机在交通管制中定位物体特征点的优化设计问题．将数码相机成像问题简化为针孔成像问题后,研究了靶标图像与数码相机像平面上图像间的旋转和平移关系,为了使二维图像获取三维信息,建立起图像间的透视投影模型．利用该模型,通过确立标定点与相应的二维图像坐标,运用最小二乘法求解投影矩阵,实现对相机内、外部参数的标定．标定过程中,运用数字图像处理技术,对图像进行二值化处理,提高了数据的准确度和科学可信性,由此解得较为精确的内、外部参数,获得基于此模型的圆心在像平面的坐标表示,分别为A（321,189）、B（422,196）、C（639,212）、D（582,502）、E（284,501）．使用BP神经网络方法对已建立的模型进行检测,通过对比BP神经网络与透视投影求得圆心值与实际圆心值的均方根误差,论证了该模型有较高的精度和稳定性．并基于已有工作,建立了双目视觉定位模型,得到两部相机间的相对位置关系．在模型的进一步讨论中,研究了椭圆中心偏移问题,时像平面上椭圆的中心坐标进行了修定,得到实际的中心为：A（325,191）、B（427,201）、C（642,216）、D（584,504）、E（288,505）．以及讨论了图形的畸变问题,确定了相应的关系．     

基于六边对称变换群的快速CT重建算法

利用正六边形在所有能铺满整个平面的正多边形中具有最多对称轴的特点(共6条,正三角形3条,正方形4条),结合对称变换群的性质对计算机断层扫描重建(CT)中的滤波反投影算法(FBP)进行了优化,降低了算法中反投影部分的计算复杂度,从而得到一个快速重建算法。由于反投影的计算在FBP算法中耗时最多,所以新算法明显加快了图像重建速度,通过仿真试验与已有快速重建算法进行比较,表明文中算法在同等条件下重建速度提高明显。     

小波包变换在正电子发射断层扫描仪图像重建中的应用

在对常用的计算机断层图像重建方法-解析法深入研究的基础上,将小波包技术应用于断层图像重建,提出了基于小波包变换的多尺度断层图像重建框架。该方法能够直接从投影数据的多尺度表达中计算出目标多尺度表达系数,可在提取重建图像多分辨信息的同时,保留传统滤波反投影法的简便性和有效性,计算机仿真模型和临床正电子发射断层扫描仪投影数据的重建结果表明,该方法和滤波反投影方法相比,在不增加计算量的基础上,能够对任意不同频段的信号进行较为精确的重建,可以满足临床上识别重建图像不同特征的需求。     

基于双字典自适应学习算法的低采样率CT重建

在医疗诊断中,稀疏采样能减少CT扫描过程中辐射对患者的伤害.但直接对稀疏采样后的投影数据进行重建,会使CT重建后的图像出现失真、伪影等问题.为保证低采样率下重建图像的质量,提出了双字典自适应学习算法,参照Sparse-Land模型的双字典学习框架,将K-SVD算法与双字典学习算法框架相结合得到补全投影数据,利用FBP算法进行重建得到高质量的重建图像.实验结果表明,在低采样率下使用所提方法进行CT重建的图像质量优于COMP双字典学习算法和MOD双字典学习算法,并且此方法有效提高了CT图像重建在低采样率时的性能.     

基于增量优化传递的正电子发射断层图像重建

将增量优化传递算法用于正电子发射断层图像重建中,得到一种新的最大后验概率图像重建算法,实验结果表明,相对于滤波反投影和最大似然期望值最大化算法,有序子集可分离的抛物面型替代函数算法和发射增量优化传递算法得到的图像归一化均方误差较小,且边界得到一定的保持.在迭代的初期,有序子集可分离的抛物面型替代函数算法收敛较快,误差小;当迭代到一定的次数时,发射增量优化传递算法误差小,且能够有效收敛,对发射扫描断层图像重建产生重要的影响.     

基于正弦图分区修复的稀疏角度CT重建算法

针对稀疏投影CT重建图像中的条形伪影问题,提出一种稀疏表示与低秩矩阵填充相结合的正弦图分区修复方法.首先,将正弦图子块依据灰度熵大小分为两类;然后,采用字典学习算法修复边界区域的正弦图子块,为了保留正弦图的内部结构,设计一种联合修复模型用于内部子块的修复,将正弦图的低秩特性融入稀疏表示模型中,以便引入非局部信息;最后,组成完整的正弦图并经滤波反投影(FBP)重建获得最终图像.实验结果表明,与经典算法相比,该算法在投影域与图像域皆有较优表现,能够较好地修复正弦图的结构,明显改善稀疏重建图像中的条形伪影及结构模糊问题.     

改进BP网络学习算法的探讨

ＢＰ网络是目前应用很广的人工神经网络。改善ＢＰ网络算法尤其是提高ＢＰ网络的学习速度一直是人们研究的重点课题。本文在对ＢＰ网络现行算法研究的基础上，提出根据系统误差自适应调节学习率的快速ＢＰ算法（ＦＢＰ），并以棉花棉铃虫预测为例，对两种算法的收敛速度进行了比较。     

一种改进的BP算法

为了克服BP算法易陷入局部极小、收敛速度慢等缺点,笔者利用非线性最小二乘法对其进行了改进.结果表明,采用改进后的BP算法来训练神经网络,能在一定程度上提高神经网络的收敛速度,具有学习速度快、识别能力强等优点.     

用混合遗传算法实现神经网络快速训练

快速神经网络训练算法的研究是人们所关注的问题之一。经过分析与研究 ,遗传算法是一种全局并行随机搜索优化算法 ,具有很强的全局搜索能力 ,而 BP算法的局部搜索能力较强。文章将两者结合起来 ,形成一种混合遗传算法 ,并就混合遗传算法的原理及其在实现时所涉及到的许多策略问题进行了分析比较 ,仿真结果表明它具有收敛速度快和不会陷入局部极小的特点。     

基于滤波反投影的超短锥束CT扫描算法

分析了现有的一些超短扫描算法,提出一种基于滤波反投影(FBP)方法的超短扫描算法和实现这种算法的圆周分段联合的扫描方式.用该算法对感兴趣区域实施超短扫描所获取的数据可以进行精确的体积重建,并且对噪声不敏感.所提出的圆周分段联合的锥束投影扫描是一种把圆周轨道的半扫描和超短扫描进行合并的组合扫描方式,这种方式有助于提高病灶区域的空间分辨率和密度分辨率,并可降低病人所受X射线照射的剂量.     

均匀磁场激励磁感应成像滤波反投影算法

通过亥姆霍兹线圈在中心区域建立正弦均匀的激励磁场,磁场方向近似直线,有助于简化逆问题的复杂度.建立了8通道磁感应测量系统仿真模型,采用滤波反投影算法重构出电导率分布.在滤波反投影算法中,首先用线性插值补充检测数据,然后用Hamming滤波器对数据进行滤波,同时加入窗口滤波器减少了涡流磁场发散对周围线圈的影响.加入不同噪声比的噪声干扰,测试了算法对噪声的抑制能力,实验结果表明该模型下运用反投影滤波算法可以重构出电导率的分布.