任意构形双基SAR的频域分析与成像

任意构形双基SAR由于其灵活性等特点,成为SAR的重要研究方向之一,一种典型的任意构形双基SAR就是星机混合模式．任意构形双基SAR的斜距历程是发收斜距历程的双根号之和,且具有距离和方位二维空变特性,在建立点目标的频率域模型方面遇到了新的困难．由于发收斜距历程的差异,它们对总的瞬时Doppler频率的贡献是不同的,随距离、方位和Doppler历程而变化．因此,文中在建立任意构形双基SAR点目标频域模型时引入了代表发收雷达对总的瞬时Doppler频率贡献差异的双基参数——瞬时Doppler贡献比,并根据其物理意义求得了它随发收平台运动参数、目标位置和频率变化的近似解,然后利用驻定相位原理和Taylor级数展开法建立了具有任意构形特性的双基SAR点目标的频域模型．并对此频域模型的距离向和方位向的空变性进行了分析,给出了解决任意构形双基SAR成像时二维空变问题的chirp—z频率域成像算法．最后通过机载和星机构形下的仿真验证了此频域模型的准确性和成像方法的有效性．     

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.     

基于稀疏表示与空域金字塔环形描述的SAR目标分类方法(英文)

为避免传统SAR图像特征分类算法中所需的目标方位角精确估计,提出了一种新的基于稀疏表示与空域金字塔环形描述相结合的SAR目标分类方法.该方法引入bag of features思想,利用密集采样SIFT描述特征训练过完备字典,对训练集和测试集同时进行稀疏编码并构造空域金字塔环形描述,得到旋转不变特征,最后输入线性SVM分类器进行分类.MSTAR实测数据的对比实验表明,在无需目标方位角估计的前提下,所提出的算法识别率达到96%以上,取得了很好的目标分类效果.     

高分辨率星载SAR非走-停假设下回波仿真

SAR回波仿真对于其信号处理算法的研究和开发有着重要意义.在星载高分辨率SAR系统中,由于电磁波传播路径较长,雷达平台速度较快,传统的走-停假设下的双曲斜距历程已不能满足高精度的SAR回波模拟的要求.综合考虑了椭圆轨道偏心率和地球自转两方面的因素,采用二分查找思想,给出非走-停假设下回波仿真中的斜距历程数值求解方法,并讨论了高分辨率星载SAR中,基于走-停假设的传统回波仿真方法中的斜距历程与文中求解的斜距历程的差异.验证了所提出仿真方法对超高分辨率星载SAR的有效性.     

基于相对声-地震耦合率的声波探雷技术

为了分析基于相对声-地震耦合率法探测地雷的理论模型,设计了一个声波探雷实验系统．根据声-地震耦合原理,用解析法研究土壤-地雷共振机制;采用扬声器发出可扫频的单音正弦波穿透到地下土壤,作为系统信号激励源;并用声级计和地震检波器串分别测出地表处的声压级及地表振动速度;画出有无地雷时的相对声-地震耦合率的变化曲线实验结果显示,在给定实验条件下该相对比值在很宽的频率范围内都大于1,最大峰值能达到16．现场实验证明了该实验系统能有效完成测量任务,利用所提的相对声-地震耦合率法可进行地雷探测的进一步研究．     

震后单幅全极化SAR图像中倒塌建筑提取研究

合成孔径雷达(SAR)以其全天时,全天候对地观测的能力,在地震等灾害应急应用中可以发挥难以替代的作用。针对只有一幅震后全极化SAR图像的应用场合,提出了一种倒塌建筑信息提取方法。该方法从少量样本中提取特征模板,采用基于特征模板匹配的图像检索的思路进行倒塌建筑信息的提取。特征模板是由以下13维特征构成,包括HH、HV、VV三通道幅度特征,基于Cloude分解的H/α/A极化特征,基于Yamaguchi分解的四散射分量,圆极化相关系数,归一化圆极化相关系数以及极化方位角等。选取2010年玉树地震发生后的一景RADARSAT-2全极化SAR数据进行倒塌建筑信息提取试验,结果表明该方法在保证较高检出率的情况下,降低了虚警率。     

基于修正斜距模型的GEO SAR远地点的CS成像算法

针对地球同步轨道SAR（GEO SAR）卫星的轨道曲率大,若使用传统直线斜距模型,将不能正确地描述卫星处于远地点时场景目标的“近远近”斜距历程,建立了一种曲率为负的修正斜距模型. 该模型能够准确地描述远地点目标的斜距历程;基于该修正的斜距模型精确地推导了GEO SAR远地点回波信号的二维频谱表达式,并给出了一种适用于GEO SAR远地点成像的修正CS成像算法;在方位向成像处理时补偿随距离线性变化速度引起的空变相位,实现GEO SAR较宽的成像幅宽的聚焦处理. 并通过场景尺寸为100 km×100 km点阵的GEO SAR成像处理,验证了该基于修正斜距模型的CS成像算法的有效性.      

合成孔径雷达图像自动目标鉴别的新方案

为了构建实用性强、自动化程度高的SAR图像目标鉴别过程,提出了一种目标鉴别新方案,包括鉴别的框架及相应的算法.在系统层面上,为了更有效、更可靠地剔除杂波虚警,方案中提出了基于特征提取鉴别方法和基于编队提取"序贯"结合的整体框架;在算法层面上,首先进行了鉴别特征的提取,包括已有特征的提取以及三个新特征的提出;其次在特征选择阶段,提出了一种基于遗传算法的特征选择算法,该算法对于特征优劣的评价更全面.然后,为了提高鉴别器的精度,设计了目标鉴别的加权二次距离鉴别器,提高了鉴别的性能.最后,为了更有效地剔除杂波虚警,给出了基于目标编队知识进行进一步杂波虚警剔除的方法.实测数据的实验结果证明了所提方案的有效性.     

基于低复杂度卷积神经网络的星载SAR舰船检测

星载SAR(合成孔径雷达)舰船检测广泛应用于海上救援和国土安全防护等领域.鉴于传统的检测方法仍存在虚警率高等缺点,本文将具有强大表征能力的卷积神经网络(CNN)引入到星载SAR舰船检测中,面向SAR舰船检测的精准快速的需求,提出了基于低复杂度CNN的星载SAR舰船检测算法.算法结合星载SAR图像的特点,利用ROI提取方法实现目标粗提取,得到可疑目标切片及其对应的位置信息;通过构建的低复杂度CNN对所有的可疑目标切片进行精确分类,确定舰船目标,从而实现舰船目标检测.实验测试结果表明:本文提出的算法可以实现精准的星载SAR舰船检测;与传统双参数CFAR目标检测和基于现有深度网络框架(LeNet、GoogLeNet)的检测算法相比,该算法检测性能更好、检测时间更短,可有效降低检测漏检率和虚警率.     

基于多任务学习及Faster R-CNN的SAR目标图像识别分类

针对合成孔径雷达(SAR)目标图像识别分类中分类特征利用率低、精度差及图像特征提取时运算复杂、效率差的问题,利用非下采样剪切波变换(NSST)方向敏感性和平移不变性提取SAR目标图像的光谱纹理特征,构建基于Faster R-CNN(region-based convolutional neural network)的可同时完成目标图像识别、鉴别及分类的多任务网络模型。实验结果表明,该方法在有限的SAR图像数据支持下仍有较好的识别率,且算法优于传统的神经网络(NN)、支持向量机(SVM)及基于稀疏表示(Sc SPM)等分类方法。在MSTAR公开数据库上,平均识别率达到98.13%。     

低分辨率SAR图像舰船目标检测

针对低分辨率合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像舰船目标受背景及杂波影响难以检测的问题,通过构建一种基于生物视觉侧抑制理论的背景抑制网络模型,有效地抑制了背景杂波.采用基于RENYI熵的分割方法提取舰船目标兴趣区域,以低分辨率SAR图像中舰船目标的成像特点为先验知识,结合同质性检验,滤除了兴趣区域中的虚假目标,降低了虚警率.实验结果表明:所提出的算法能够有效地抑制强海杂波背景,突出目标,既能用于检测SAR图像中带尾迹特征的舰船等运动目标,也可用于检测无尾迹特征的舰船目标.     

Gabor滤波器在高分一号影像纹理提取中的应用

为了有效获取高分辨率影像的纹理特征,以覆盖黑龙江省穆棱市的高分一号影像为研究对象,选用在二维测不准的情况下对信号空间域和频率域描述最佳的Gabor滤波器进行影像的纹理特征分析提取。通过分析二维Gabor函数中不同参数之间的相互关系,计算自适应滤波器参数组,有效获取高分影像的纹理特征。结果表明:利用二维Gabor滤波器自适应参数组能够对遥感影像进行不同方向纹理信息提取,且30°,60°,120°,150°滤波方向上能明显提取纹理特征;当滤波器的中心频率稳定在0.27时,影像在120°方向的信息熵值达到了最高值5.823 6,说明在该频率该方向上提取到的纹理信息最丰富;采用最大似然分类方法验证Gabor滤波器的纹理特征提取效果,实验表明利用Gabor滤波器提取纹理特征辅助高分一号影像分类的Kappa系数和总精度分别达到0.843 2%和87.924 3%,明显高于不加入纹理特征的遥感影像分类精度的0.778 1和82.983 0%.证明Gabor滤波器能够较好提取高分辨率影像纹理信息特征。     

一种双基SAR的SR-ECS成像算法

由于双基SAR的斜距历史和几何关系比单基SAR复杂得多,因而其成像难度较大．文中首先通过级数反演法计算得到了目标的二维频谱,接着通过双基参数的数值近似得到了距离空变量的解析表达式,在此基础上,提出了一种适用于平行等速双基SAR的SR-ECS（series reversion-extended chirp scaling）成像算法．理论分析和实验结果表明,该算法的适用范围广、精度高并且运算量小．     

基于沿航向干涉的星载双通道合成孔径雷达系统地面运动目标检测技术

目前在轨的星载合成孔径雷达（SAR）系统,大都局限于沿航向排列的两个通道用于地面运动目标检测、测速与重定位．沿航向干涉ATI（along-track interfterometry）技术利用两通道雷达图像间动目标和杂波干涉相位的差异,提高了地面慢速、弱小运动目标的检测能力,具有稳健性好,适用范围广,对地面场景RCS（radar cross section）起伏不敏感等特点,是双通道星载SAR系统普遍采用的一种GMTI（ground moving target indication）技术．基于干涉幅度／相位的联合分布和二元假设条件“杂波”及“杂波＋动目标”,文中系统地分析了SARATI技术中,常见的单边相位恒虚警检测和独立分布二级恒虚警检测方法,提出了条件分布二级检测和幅度／相位二维联合检测两种恒虚警检测方法,并以最优的基于NP（Neyman—Pearson）准则的似然比检测方法作为其他恒虚警检测方法性能的上限,对其性能进行分析和对比．仿真实验和性能分析结果表明,幅度／相位二维联合恒虚警检测方法稳健性好,实用性强,在低信杂比或低杂噪比条件下,检测性能良好．     

一种新型复合探雷系统的设计和实现

为了解决传统探雷器易受复杂土壤环境和各种干扰物的影响造成误报率过高的问题,提出了一种基于电磁感应(EMI)和探地雷达技术(GPR)的复合探测系统及其设计方案,通过将两种完全不同探测机理的传感器数据进行融合处理,协同工作,提取地雷目标特征信号,结果表明:可有效提高地雷的探知率并降低误报率,克服采用单一探测技术探雷器难以解决的原理性虚警问题;通过样机试验结果验证了设计方案的有效性。     

极化目标分解在目标分类中的应用

极化目标分解是从极化SAR数据中提取目标特征的重要方法,可以将其概括为两大类:基于S inc lair矩阵的相干目标分解和基于Mueller矩阵、相干矩阵、协方差矩阵的部分相干目标分解.利用相干目标分解中的基于Pau li矩阵分解法、Krogager分解法和Cam eron分解法,对实测极化SAR数据进行分类实验,结果表明极化目标分解对于从极化SAR数据中提取目标特征,进而对其进行分类是可行和有效的.     

基于主分量分析的空间目标识别方法

目标的雷达散射截面(RCS)包含了丰富的目标类别信息,如何有效利用目标RCS特征对空间目标的雷达识别具有重要意义.文中提取中心矩作为特征向量,采用主分量分析(PCA)进一步进行特征压缩,利用支撑矢量机(SVM)分类算法来实现识别.基于实测数据的仿真实验结果表明,该方法具有较好的识别性能和推广能力.     

一种基于声-地震耦合的室内声波探雷实验系统

为了研究声波探雷机理,设计了一个基于声-地震耦合原理的室内声波探雷实验系统.首先,简述声波探雷技术的基本原理;然后,详细介绍室内声波探雷实验系统的硬件组成及实验方案;最后,用一种反坦克塑料教练地雷进行实验,重点讨论实验系统的可重复性.实验结果显示,在相同实验条件下,测得的3条地表振动曲线基本重合,表明所设计的实验系统的可重复性良好,满足测试要求,可用于实验室条件下声波探雷机理的研究.     

冠脉树中感兴趣血管段最佳造影角度的计算

冠心病的临床诊断中,由于其他血管的重叠和透视投影成像导致血管长度缩短,致使基于造影图像的定量分析不能获得精确的测量结果．在冠状动脉树三维重建的基础上,研究了冠状动脉树感兴趣血管段最佳造影角度的计算方法,即通过使血管投影缩短百分比和遮盖百分比最小化来获得最佳造影角度,并且通过对血管段长度和血管分支夹角分别进行基于造影图像和基于最佳造影角度下的定量分析,来比较验证该方法的正确性．基于造影图像的血管段长度和分支夹角的定量分析的平均误差是-3．250 0 mm和-7．955 0°,标准偏差是6．278 3 mm和 5．829 6°．基于最佳造影角度下的血管段长度和分支夹角的定量分析的平均误差是-1．750 0 mm和-0．335 0°,标准偏差是0．866 0 mm和2．438 1°．实验结果表明,最佳造影角度下的定量分析能够有效地提高临床医学参数的测量精度,用于指导介入性治疗．     

双站移不变SAR成像的一种通用等效单站RD算法

根据双站移不变SAR的空间几何模型,论文推导了一个精确的双站SAR斜距公式,它由一个等效单站斜距和斜距补偿量之和构成,能够精确描述双站SAR的距离历程.从该公式出发提出了一种双站SAR的等效单站RD算法,在无需推导双站SAR信号二维频域表达式的情况下,通过引入斜距补偿,就能够利用该算法对双站SAR数据进行有效成像.仿真结果表明,这种双站SAR成像的等效单站RD算法对于聚焦串行和并行双站SAR数据都是非常有效的,适合于X波段双站移不变SAR的数据处理.