覆土层对雷达波衰减及浅埋工事反雷达伪装性能分析

为使浅埋工事躲避星载和机载雷达常用侦察波段(L-Ku波段)的探测,分析了工事覆土层对雷达波衰减特性及影响因素,通过反射—透射法测得土壤在不同含水率时的电磁参数,并计算L-Ku波段雷达波对不同含水率的土壤的穿透深度,得出在含水率为10%、雷达波段为L波段时,穿透深度为1.65m的最大值.结合计算结果及反雷达伪装的要求,得到浅埋工事的反雷达隐身方案及其覆土层厚度的参考值,以降低工事暴露征候,达到反雷达伪装的目的.＃     

SAR图像模拟方法研究

分析讨论了一种合成孔径雷达成像模拟方法。阐述了合成孔径雷达图像模拟的基本原理,建立复杂自然场景目标模型的方法以及合成孔径雷达图像的基本特征,并且分析了成像回波信号的组成。最后完成了对自然场景目标的成像仿真实验,实验结果与理论分析相符。     

基于图像分割的SAR图像匹配方法

针对单一背景的海岛合成孔径雷达（SAR）图像,提出一种基于图像分割的图像匹配方法．该方法采用静态小波对原实时图分解滤波,抑制噪声;利用最大类间方差阈值法分割图像,分割出特定目标;选择结构元素进行形态腐蚀和膨胀,去掉细小背景杂波干扰;对二值化的图像进行面积统计,搜索出面积最大的目标．在原实时图中,以最大面积目标的外切矩形裁剪图像作为新的实时图．实践证明,利用裁剪的新实时图进行匹配,可以有效去除背景对匹配的不利影响,弥补了传统方法匹配精度低、实时性差的缺点．     

浅析基于微波成像原理的新型反雷达通信伪装系统

反雷达通信伪装可有效降低地面目标的发现概率,有效提高目标的战场生存能力,是对抗日益发展的侦察技术和精确制导武器的重要技术手段。目标的伪装效果检测和评估也一直是伪装领域研究的热点和难点。虽然机载、星载的光学、红外、雷达侦察设备,可有效检验地面目标的伪装效果,但需要调用军用飞机和卫星,不仅成本高,而且普及使用的难度大。本文主要研制低成本的反雷达伪装效果成像技术,在分析了国内外反雷达通讯伪装技术研究现状的基础上,浅析了一种新型阶跃调频连续波地面合成孔径雷达成像系统的设计方案。     

对抗反辐射导弹雷达诱饵配置与作战效能分析

为探寻地面雷达对抗反辐射导弹攻击的有效方法,分析了反辐射导弹在制导、攻击过程中存在的缺陷,主要探讨了对抗反辐射导弹攻击的雷达诱饵配置问题,给出了诱饵配置相关指标的理论公式.着重分析了诱饵系统配置的安全距离,并指出安全距离的主要影响因素.针对三锈饵情况,采用蒙特卡洛方法,评价了诱饵系统的作战效能.模拟结果表明,三诱饵系统能够较理想地保护地面雷达,有效地提高其战时生存能力.定性讨论了相同水平距离、不同配置高度的诱饵系统对诱偏效果的影响.分析表明,合理安排点源间的落差,系统的诱偏效果优于同一水平面的配置情况.     

基于粗糙集理论的SAR图像speckle滤波方法

针对合成孔径雷达(SAR)采用主动式相干波的成像方式,在从原始信号到图像的重建过程中存在斑点噪声的干扰的问题,根据粗糙集理论的条件属性把SAR图像像素分成三类:均匀区域类、非均匀区域类和包含分离点目标类.对不同的像素类采用不同的滤波方式,然后合并三类子图像得到SAR图像的speckle滤波的图像.该方法既可除去图像中的斑点噪声,又可保留图像中的细节特征,有利于对图像的后续处理.     

基于X波段雷达回波图像相关性分析的 浅海水深数值模拟与反演研究

根据描述有限水深的TMA海浪谱模型,对X波段雷达浅海区域海面回波进行了数值模拟;TMA海浪谱模型是深水JONSWAP谱的扩展,它能反映水深变化对海浪的影响。对利用X波段雷达回波图像相关性分析来反演浅海水深方法的适用条件以及性能进行了分析;该方法利用雷达对海杂波成像,结合回波图像之间理论与实际相关性之间差值累计量的最小值与水深的对应关系,可以得到雷达探测区域的水深信息。数值模拟以及水深反演结果表明:图像相关性方法在水深小于25 m时有较好的水深估算能力;但当水深大于25 m时,此方法会失去其水深反演能力。通过对模拟的图像进行水深提取,有效的验证了谱模型的准确性以及相关性方法的适用范围,为后续X波段雷达水深研究提供了很好的依据。     

基于几何特征聚类的SAR图像降噪

合成孔径雷达（SAR）图像中的相干斑噪声严重干扰了图像的自动解译。本文结合非局部滤波技术,提出了一种新的基于图像块处理的滤波方法。该算法首先提取SAR图像的几何特征,然后根据几何特征对图像块进行聚类,根据乘性噪声模型,对具有同一类几何特征的图像块进行非局部加权滤波处理,在充分利用图像块的强度相似性的同时,保留了SAR图像的几何结构特征。仿真图像和真实SAR图像的实验结果证实了本文算法的有效性。     

基于胶囊神经网络的SAR图像目标识别

深度学习已成功地应用于合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像的解释中,并取得了最新的成果.然而,目前的深度学习算法受SAR图像斑点噪声和俯仰角变化较大的影响,解释精度不佳.本文提出一种基于胶囊神经网络的SAR图像目标识别方法.该方法首先对MSTAR数据集使用灰度化和双线性插值的中心...     

基于图像增强和融合的SAR图像变化检测

为提高合成孔径雷达(SAR:Synthetic Aperture Radar)图像变化检测的准确率和鲁棒性,提出了一种基于图像增强和融合的无监督SAR图像变化检测方法。为获得较好的背景噪声抑制、变化区域增强和边缘保持效果,在对原始SAR图像进行自适应图像增强的基础上构造对数比和均值比差异图,采用低频小波系数加权平均和按最小局部能量选取高频小波系数的融合策略对上述差异图进行图像融合。实验结果表明,融合后的差异图结合模糊局部信息C均值聚类在不同的数据集上均取得了较高的检测准确率和Kappa系数,鲁棒性较强,可广泛应用于SAR图像变化检测领域。     

基于小波支持向量机分割的SAR图像桥梁目标检测

针对SAR图像中桥梁和水域的统计特性,提出了基于小波支持向量机分割与先验知识相结合的桥梁目标检测方法.通过对SAR图像中桥梁和背景的分析,首先对水域进行特征提取,再利用小波支持向量机方法对数据进行训练建模,通过模型对SAR图像中的河流进行分割,最后在分类后的二值图中按方向累加能量最小准则进行桥梁目标检测.基于真实SAR图像的实验结果显示,此方法不需对SAR图像进行复杂的预处理,有强的抗斑点噪声性,能快速、准确地检测SAR图像中的桥梁目标.     

基于Android系统的船用雷达仿真系统研究

现有的船用雷达模拟器大多是基于桌面系统研发。随着移动互联网的迅速发展,基于移动终端的船用雷达仿真系统具有潜在的应用价值。参照JRC-JMA-9100型号雷达,基于Android移动平台设计并实现了一个船用雷达仿真系统APP。采用一种改进的道格拉斯 普克算法对岸线数据抽稀,使用圆周扫描算法对物标进行扫描求交,提高了雷达模拟器岸线回波的绘制效率。采用瑞利分布、正态分布数学模型,利用模型叠加的方式,实现了海杂波、雨雪杂波的仿真。采用分层显示的方式实现了电子方位线、活动距标圈、平行索引线、自动捕获区、偏心显示等雷达刻度系统功能。仿真结果表明,系统在移动终端上运行稳定,仿真效果良好。     

SAR图像小波域消噪方法

目的 介绍小波域SAR图像消噪算法，并且提出一个小波域内利用多重分形参数修正的雷达图像消噪算法。方法 在系统分析SAR图像与小波之间联系的基础上，通过实验表明SAR图像中原始信号与噪声的多重分形参数不同，采用小波域内对多重分形谱相关的Hoelder指数修正方法进行SAR图像消噪。结果 该算法可以在保留信号边缘、纹理等奇异性情况下，消除斑点噪声。结论 小波进行SAR图像消噪具有独特的优势，随着如分形理论的各种非线性理论的引入，对于具有非线性特征的SAR图像斑点消噪研究将取得更好的效果。     

基于多视图像序列跟踪的SAR地面运动目标检测

为基于合成孔径雷达(SAR)检测地面切向运动目标,提出基于多视图像序列跟踪的检测方法。在SAR多视图像序列上,具有切向速度的地面运动目标在子视图像间的位移轨迹可近似为一条斜线。该算法利用具有方向性约束的动态规划实现动目标在SAR多视图像序列上的轨迹跟踪,进而沿散焦轨迹作非相干积累可显著改善微弱目标检测性能。基于跟踪信息可实现动目标切向速度估计和解Doppler模糊。基于实测机载SAR数据的数值实验证明了该方法的有效性。     

基于Brushlet变换的SAR图像地物目标分类

Brushlet是一种新的图像方向信息分析工具,已被应用于纹理分割、分类以及去噪等领域.该文利用Brushlet变换为复函数这一特性,提取其能量及相位信息作为分类特征.通过对SAR图像中选出三类具有不同地貌特征的样本：道路平地、山脉和建筑物群的分类实验,仿真结果证明较之单一能量特征的分类方法,Brushlet能量及相位特征能有效地区分不同特征的地物目标.     

基于图像处理技术的混凝土表面构造仿真

为了研究桥面铺装的层间性能,从混凝土的表面构造入手,通过图像处理技术获取混凝土的表面构造信息。对灰度值影响因素的分析确定光照强度和拍摄距离,并提出构造深度模拟值的概念。利用基于Python的Abaqus参数化建模,建立混凝土桥面铺装模拟模型,并进行拉拔试验和直剪试验的仿真,比对模拟值与实测值。结果表明,无论是拉毛还是喷砂打毛随着精度的上升,构造深度模拟值也在上升。当取点精度为400时,实测构造深度和模拟的构造深度模拟值相对误差平均值最小。仿真试验的模拟值总是大于实测值,整体变化趋势保持一致,说明存在系统误差。灰色关联度分别为0.91、0.83,可见模型具有正确性。并通过仿真模拟分析了层间处理方式对拉拔强度以及剪切强度的影响。     

基于Rice-CFAR的SAR图像舰船检测

文章在大量试验的基础上,发现Rice分布能更好地描述噪声和海况因素引起的船海对比度较低时的SAR图像海杂波这一特性,因此提出了基于该分布的CFAR舰船检测算法。实验中利用30m分辨率VV极化下的高海况ENVISAT ASAR数据和3m分辨率HH极化下的高噪声的TerraSAR-X单视数据。结果表明Rice分布CFAR舰船检测算法可用于高海况和高噪声下的SAR图像,在检测准确率及耗时上也优于传统概率模型CFAR算法。     

基于生成对抗网络的SAR图像去噪

合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像是一种能够全天时、全天候产生高分辨率图像的主动式对地观测系统,在农业和军事等方面得到了广泛应用.然而,由于相干成像机制受到相干斑噪声的影响,因此提出了一种基于生成式对抗网络的SAR图像盲去噪算法,构造了基于残差结构的深度卷积神经网络(deep convolutional neural network,DCNN)作为生成网络,可以加速训练过程,提高去噪性能.本文还利用峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)和结构相似指数(structural similarity index measure,SSIM)定义一种新的损失函数,使得去噪后的图像更符合人眼的视觉感知要求.实验结果表明,本文算法可以有效地抑制SAR图像中的相干噪声,获得良好的去噪效果.     

基于超像素与Span-Pauli分解的SAR影像分类

针对高分辨率极化合成孔径雷达(SAR)影像解译中面向像素方法难以充分利用影像信息的问题,提出一种基于超像素与Span-Pauli分解的非监督分类方法.利用分水岭方法易于过分割的特点,将分水岭分割得到的特征相似、空间相邻的像素集合视为超像素,并作为分类算法的基本处理单元.利用极化参数Span及Pauli基对极化SAR数据进行迭代分类,以实现适用于高分辨率SAR影像的非监督分类.采用X波段高分辨率SAR数据进行实验,结果表明:基于超像素的分类方法能有效抑制分类结果中的椒盐现象,将总体精度提高到了73.81%;在准确区分水体、道路的基础上,提高了复杂的农作物类别的分类精度.     

融合边缘信息的合成孔径雷达图像超像素分割算法

针对简单线性迭代聚类(simple linear iterative cluste, SLIC)对含有乘性相干斑噪声的合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像边缘分割不理想的问题,本文在SLIC基础上提出了一种融合边缘信息的SAR图像超像素分割算法。首先,利用高斯方向平滑对SAR图像进行预处理,从而在抑制乘性相干斑噪声的同时有效保护边缘细节;其次,提出了一种基于指数加权平均比率(ratio of exponential weighted average, ROEWA)算子的改进相似度测量参量,以提高SAR图像的分割精度;最后,采用六边形初始化聚类中心与圆形区域的搜索方式进行局部区域聚类,从而保证了算法复杂度增加的同时,算法的运行时间不会明显变化。实验结果表明,与四种经典超像素算法相比,本文算法生成的超像素边缘更加贴合SAR图像的真实边缘且得到的超像素大小较为均匀。