原始数据压缩对简缩极化SAR极化信息的影响

简缩极化(compact polarimetric,CP)合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)是近年发展起来的一种特殊极化SAR,为了降低原始数据率,需要进行数据压缩,压缩误差将影响数据的极化信息。利用仿真数据,在不同信杂比下研究了当前普遍使用的4 bit截取、83分块自适应量化(block adaptive quantization,BAQ)和84 BAQ3种压缩方法引入的极化失真,并比较了简缩极化SAR不同工作模式对压缩噪声的敏感性。定义了一个指标以评价简缩极化SAR数据的极化精度。仿真结果表明,在信杂比远高于40 dB时84 BAQ性能最佳,83 BAQ性能最差,其他信杂比下3种压缩方法性能趋于一致,而π/4模式对压缩噪声的敏感性最强。     

基于FFT BAQ的SAR原始数据压缩新算法

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)原始数据频域压缩运算中基于快速傅里叶变换的分块自适应量化(fast Fourier transform based block adaptive quantization, FFT BAQ)算法实现复杂的问题,分析了SAR原始数据二维傅里叶变换后数据的能量分布情况。从香农率失真理论出发,利用信源微分熵确定最优的量化比特分配,提出了一种改进的FFT BAQ算法。分析了改进算法的复杂度,并与传统的FFT BAQ算法和BAQ算法做了相应的比较实验。实验表明,改进算法在保证原压缩性能的基础上降低了FFT BAQ算法的复杂度和对硬件的要求。     

基于极化状态提取的极化SAR图像变化检测算法

极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar, PolSAR)图像中同一目标在不同时相下的散射特性会因数据采集条件的变化而发生变化,从而影响变化检测结果的正确性。针对这一问题,提出了一种基于极化状态提取的极化SAR图像变化检测算法。首先利用不变样本目标提取图像的最优极化状态,并将此极化状态下的接收功率比值作为变化检测特征量,最后利用双阈值判别方法提取变化区域实现变化检测。利用美国UAVSAR系统采集的全极化SAR实测数据进行实验,结果表明,本文算法能有效检测出地物的变化情况,且检测虚警少、轮廓清晰。     

SAR原始数据压缩的快速矢量量化器

回顾了矢量量化的各种快速算法,指出其在应用到SAR原始数据压缩中的局限性。为了将矢量量化应用到SAR原始数据实时压缩,提出一种基于查表的矢量量化器的设计方案,其中整合了其他的矢量量化算法。最后用各种快速算法以及BAQ算法进行了对实际数据压缩的实验比较,证明本算法在不降低量化速度的基础上,提高了原始数据量化信噪比。     

全极化合成孔径雷达地势高度信息检测技术

从全极化合成孔径雷达(SAR)图像数据中,可提取方位向的地势倾斜度信息,形成极化SAR三维成像.重点研究了极化合成孔径雷达三维成像算法;提出了由Stokes矢量推导的极化椭圆方向角解模糊算法;讨论了目标极化散射特性对提取地势高度信息的影响以及处理方法;并利用真实的极化SAR图像数据得到了极化三维成像结果.     

综合多特征的高分辨率极化SAR图像分割

针对高空间分辨率全极化数据的特点,基于分形网络演化分割算法框架,本文提出了一种综合K分布统计特征、Pauli分解特征和空间形状特征的高分辨率全极化SAR图像分割方法。该方法采用对数似然函数定义K分布统计特征异质度,对Pauli分解特征加权定义极化分解特征异质度。在此基础上,综合统计、极化分解和形状特征构建对象相似性准则,建立高分辨率全极化SAR图像多特征综合分割流程。通过模拟数据和ESAR全极化数据实验并与其他分割方法比较,验证了本文分割方法的有效性。     

一种单脉冲雷达中的极化估值与滤波算法

针对相位和差测角单脉冲雷达系统,提出了一种极化估值与滤波算法。在单一干扰源条件下,建立了全极化空间信号模型,讨论了极化滤波器的设计问题,对极化滤波的效果进行了理论分析和仿真。研究结果表明,在目标和干扰极化域可分的条件下,采用极化滤波可以改善信干比,提高雷达的角度测量精度。     

基于组稀疏的极化差分SAR层析成像方法

差分合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)层析成像通过多航过数据重建观测目标的后向散射系数和视线方向形变速率。将全极化与差分SAR层析相结合,针对城市建筑成像高程向稀疏的特点以及全极化数据反演中,信号稀疏支撑集相同的特点,提出将稀疏约束与组稀疏约束相结合的求解模型,用基于层次稀疏的阈值迭代方法进行求解。通过仿真实验和基于BioSAR 2007实测数据的半仿真实验验证,实验表明全极化差分SAR层析成像方法,重构结果相较于单极化,提高了高程向和形变速率精度,且有更好的鲁棒性,在信噪比为10 dB时,相较于单极化差分SAR层析成像方法,能更好恢复高程向信息和形变速率。     

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。     

Information compression and speckle reduction for multifrequency polarimetric SAR images based on kernel PCA

Multifrequency polarimetric SAR imagery provides a very convenient approach for signal processing and acquisition of radar image. However, the amount of information is scattered in several images, and redundancies exist between different bands and polarizations. Similar to signal-polarimetric SAR image, multifrequency polarimetric SAR image is corrupted with speckle noise at the same time. A method of information compression and speckle reduction for multifrequency polarimetric SAR imagery is presented based on kernel principal component analysis （KPCA）. KPCA is a nonlinear generalization of the linear principal component analysis using the kernel trick. The NASA/JPL polarimetric SAR imagery of P, L, and C bands quadpolarizations is used for illustration. The experimental results show that KPCA has better capability in information compression and speckle reduction as compared with linear PCA.     

星载SAR中频数字接收机的FPGA设计与实现

在现场可编程门阵列(field programmable gate array, FPGA)中设计与实现了一种星载合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)中频数字接收机,并对数据形成技术进行了研究。考虑到FPGA乘法器资源有限,在详细分析了中频、采样率和抽取因子三者关系的基础上,实现了不同带宽信号的多相下变频优化结构。为减轻数据下传链路的压力,实现了压缩比可变的分块自适应量化(block adaptive quantization, BAQ)压缩模块。最后给出了设计实例,实验结果证明了方案的有效性：BAQ 8:3输出结果I、Q两路信噪比为14.6 dB,脉压后主瓣展宽只有2‰,积分旁瓣比达到了理论值的93%。     

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。     

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。     

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。     

SAR原始数据的频域量化编码方法研究

对SAR原始数据时域中的统计特性进行分析的基础上,对原始数据在频域中的特性进行了具体分析,分析的结果认为SAR原始数据在时域和频域中的特性相一致,从而提出了频域中采用块自适应量化编码的方法,文中对该方法进行了深入讨论,同时在文中还介绍了利用该方法对SAR原始数据进行压缩处理的实验结果,由实验结果可以看出,在频域中实现SAR原始数据的压缩同样也能得到良好的效果。