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。     

分布式星载合成孔径雷达顺轨干涉动目标检测

主要研究分布式小卫星载合成孔径雷达顺轨干涉(SAR-ATI)动目标检测算法,通过建立卫星轨道、编队、地面静止及运动点目标模型,分析星载SAR-ATI动目标检测的流程图,仿真地面目标回波信号并成像。实验证明了在目标径向速度相对雷达平台航向速度不是很大、目标聚焦良好的情况下,ATI动目标检测方法的有效性。     

基于极化合成孔径雷达的舰船检测方法

特征提取是极化合成孔径雷达图像处理的一个重要问题,也是海上目标检测的关键。相似性参数和极化熵可以表征目标的电磁散射特性。为了增强目标与背景的对比,提出了一种基于特征融合的新参数。这种参数可表达区域的差异性,处理后目标与背景的对比更加明显。研究了该参量在海杂波区域的分布模型,进而提出了一种新的海上船只检测方法,该方法可用于多视情况下的舰船检测。最后用机载合成孔径雷达(airborne synthetic aperture radar, AirSAR) 数据验证了该方法的有效性。     

基于边缘检测的干涉SAR解相位模糊方法

相位解模糊是干涉合成孔径雷达三维成像的关键技术。基于边缘检测算法确定干涉图中干涉纹的位置来实现干涉相位的解模糊。为了提高干涉纹的检测精度 ,将纹线检测和纹线跟踪相结合 ,并采用了中值滤波和相对平均灰度梯度法进一步减小噪声。该方法具有无积累误差且稳定性好的优点。利用三峡地区的L波段SIR C并行轨道数据 ,运用上述方法实现了相位解模糊 ,获得了比较满意的相位展开图     

SAR图像中动目标的广义似然比快速检测

研究经Keystone变换后在SAR图像方位向信号中,根据广义似然比检验法(最优检测)检测动目标.将广义似然比检测与遗传算法结合,利用遗传算法的全局优化特性以及解决多参数问题的良好特性,提高了运算速度.由于考虑了天线方向图的影响,充分利用目标的距离向和方位向运动信息,此方法对匀速直线运动点目标的检测效果良好.     

一种极化SAR图像模糊分类方法

针对极化合成孔径雷达图像模糊非监督分类问题,给出了一种改进的极化合成孔径雷达图像模糊分类方法。该方法通过引入极化总功率参数--span,改进极化合成孔径雷达图像模糊H/α分类方法,进行极化合成孔径雷达数据模糊H/α/span非监督分类。利用机载极化合成孔径雷达数据进行实验。实验结果表明,改进的方法提高了分类性能,聚类中心更为合理。     

基于超分辨极化SAR图像的舰船检测算法

极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像超分辨处理具有聚集目标能量,提高图像分辨率,抑制相干斑噪声的能力。扩展了多通道幅度和相位估计(amplitude and phase estimation, APES)谱估计算法,并以此实现了极化SAR图像的超分辨处理。运用基于K分布的单极化检测器和基于SPAN、PWF的全极化检测器对实测SAR图像进行了舰船检测。通过分析超分辨极化SAR图像杂波统计分布、弱小目标检测性能、目标区域区分精度、目标轮廓及拓扑结构提取效果等,验证了基于多通道APES谱估计的超分辨极化SAR图像的舰船检测性能。     

利用Cameron分解进行极化干涉图像对的配准研究

针对常规极化干涉SAR配准仅仅用一个通道的极化数据进行干涉数据对配准,导致配准精度不高的问题,提出了一种利用Cameron相干目标分解进行极化干涉图像对的配准方法。该算法充分利用了全极化数据丰富的信息,进行极化干涉图像对的配准。利用SIR-C天山地区的数据对提出的算法进行了验证,结果证明该算法能提高配准的精度和鲁棒性,有利于后续的数据处理。     

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。     

单天线SAR动目标的检测和聚焦

单天线SAR运动目标检测系统具有结构简单、算法容易实现等特点,它的运动目标检测性能的完善很有应用意义.首先建立了运动目标SAR回波模型,结合单天线SAR运动目标检测系统,提出了一种基于频域对称扰动的能够对具有方位向速度的运动目标检测的新方法,在详细分析运动目标散焦程度和方位向速度关系的基础上,给出了检测原理以及实现检测的方法.对检测到运动目标的距离门单元,提出了用基于图像域的偏移自聚焦算法估计动目标的调频率,进而完成运动目标在SAR图像上的聚焦成像.并用计算机仿真结果和实测数据验证了算法的有效性.     

极化SAR图像中的弱小舰船目标检测

结合最新的子空间数据分析方法--非负矩阵分解(nonnegative matrix factorization, NMF),对极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像中的弱小舰船目标提出一种全新的有效检测方法。该方法利用极化协方差矩阵分解,得到包含极化图像能量的特征值组,组成满足NMF要求的非负矩阵;然后采用稀疏限制的NMF来提取其中的主要特征,以此将舰船目标检测出来。采用国内全极化和双极化实测海洋数据进行实验,验证了本文方法的有效性。     

Weighted joint calibration for interferometric SAR

Calibration is a processing procedure for across-track interferometric synthetic aperture radar （InSAR） to achieve an accurate three-dimensional location. A calibration technique, called weighted joint calibration, for the generation of wide-area geocoded digital elevation models （DEMs） is proposed. It cali- brates multiple InSAR scenes simultaneously, and allows reducing the number of required ground control points （GCPs） by using tie points （TPs）. This approach may ensure the continuity of three- dimensional location among adjacent scenes, which is necessary for mosaic and fusion of data coming from different scenes. In addition, it introduces weights to calibration to discriminate GCPs and TPs with different coherences and locations. This paper presents the principles and methodology of this weighted joint calibration technique and illustrates its successful application in airborne In- SAR data.     

基于数值仿真的X波段极化SAR海杂波统计建模与特性分析

针对3~5级海况下X波段极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)海杂波的仿真和统计建模, 首先利用Apel海浪谱模型和Monte Carlo方法仿真不同风速下的大尺寸二维粗糙海面, 进而分别利用物理光学模型和弹跳射线法两种高频电磁散射模型考虑海面的单次散射和多次散射, 实现大尺寸海面的极化SAR海杂波仿真, 并利用X波段地球物理模式函数和岸基实测海杂波对仿真海杂波的精度和统计分布进行验证。基于仿真海杂波数据, 利用典型的乘积模型和Mellin类统计量开展海杂波统计建模和特性分析。仿真结果表明, 在2 m×2 m的高分辨率条件下, X波段同极化海杂波并不服从适用于中低分辨率海杂波的K分布, 且在不同风速风向下呈现出不同的纹理特征; X波段交叉极化海杂波表现出较弱的纹理特征, 服从Wishart分布; 随着入射角和雷达视数的增大, 海杂波的纹理特征逐渐减弱。     

New algorithm of target classification in polarimetric SAR

The different approaches used for target decomposition （TD） theory in radar polarimetry are reviewed and three main types of theorems are introduced： those based on Mueller matrix, those using an eigenvector analysis of the coherency matrix, and those employing coherent decomposition of the scattering matrix. Support vector machine （SVM）, as a novel approach in pattern recognition, has demonstrated success in many fields. A new algorithm of target classification, by combining target decomposition and the support vector machine, is proposed. To conduct the experiment, the polarimetric synthetic aperture radar （SAR） data are used. Experimental results show that it is feasible and efficient to target classification by applying target decomposition to extract scattering mechanisms, and the effects of kernel function and its parameters on the classification efficiency are significant.     

一种新的多通道SAR地面动目标检测定位方法

提出了一种对图像配准误差稳健的多通道合成孔径雷达地面动目标检测定位方法。该方法根据图像配准误差的方向确定观测矢量,计算特征系数矢量,利用动目标的空域导向矢量和特征系数矢量构造特征导向矢量,然后利用自适应波束形成技术进行杂波抑制的同时估计动目标的运动速度,最后对目标重新定位。该方法能够在图像配准误差较大的情况下获得满意的动目标检测性能和较高的测速定位精度。仿真结果验证了方法的有效性。     

基于混合Wishart分布MRF分割的极化SAR图像海岸线检测

针对基于Wishart分布马尔可夫场(Markov random field, MRF)海陆分割存在海面和陆地整体区域无法使用单一Wishart分布描述的问题,提出了一种基于混合Wishart分布的极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像海岸线检测方法。该方法首先对极化SAR总功率边缘能量采用两区域Ostu阈值分割得到初始海陆分割结果,然后采用混合Wishart分布描述陆地和海面区域,通过基于混合Wishart分布MRF两区域分割迭代计算实现海陆精确分割。最后对经过水域合并处理的海陆分割结果进行边界跟踪实现海岸线检测。分别使用了RADARSAT2中国海南陵水地区和新加坡部分地区极化SAR数据进行实验,实验结果证明提出方法比基于Wishart分布MRF分割方法更加精确和鲁棒。