基于奇异值分解的复杂转动目标成像

目标在三维空间复杂转动时,传统的逆合成孔径成像算法得不到聚焦的二维像。通过对复杂转动目标等效散射中心相位变化的分析,提出了一种基于奇异值分解的成像算法。该算法首先估计多个散射中心的相位历程,获得相位矩阵|然后对相位矩阵进行奇异值分解,并根据奇异值之间的关系对目标是在三维空间转动还是在二维平面内转动进行判断。根据判断结果分别进行处理：当目标在平面内转动时得到目标的二维像|当目标在三维空间转动时得到失真的三维散射中心模型。仿真及实测数据处理结果验证了所提算法的有效性。     

基于频域稀疏压缩感知的雷达目标三维散射中心反演方法

基于平面阵列的微波天线结构可以获取多视角下的目标散射中心三维分布。针对平面阵列稀疏分布导致的目标成像及散射中心反演精度较差的问题, 设计了一种基于组合巴克码的稀疏孔径分布方式。在此基础上, 利用稀疏孔径回波和频域主成分分析得到参考复数信号。利用该参考复数信号对原始回波进行干涉处理, 获得回波频谱的稀疏表征方式。在频域建立基于压缩感知的目标散射中心三维分布模型并进行优化求解, 得到重构后的目标三维频谱, 并逆变换至空间域, 可实现目标散射中心幅度及三维位置重建。暗室试验数据处理结果表明, 所提方法在X波段和稀疏采样率为50%的条件下, 目标散射中心幅度及三维位置反演精度均优于90%。     

HRRP稀疏自编码器深层特征与散射中心特征的关联性研究

利用稀疏自编码器网络对典型目标一维高分辨距离像(high resolution range profile, HRRP)进行了学习训练, 基于各层权重系数矩阵定义了一种综合权重系数, 通过综合权重系数和降维特征与散射中心特征的对比分析, 发现稀疏自编码器深层特征与散射中心特征之间具有一定的关联性, 并对综合权重系数和深层降维特征的物理意义进行了解释。首先针对HRRP构建稀疏自编码器网络, 经过深层学习后获取训练后的权重系数和降维后的特征, 并与散射中心的位置特征和强度分布特征进行关联性分析。结果表明, 综合权重系数矩阵为与散射中心密切相关的类字典系数矩阵, 反映了距离域强散射中心位置随角度变化的可能的分子集; 降维特征能够实现对强散射中心的学习和提取, 反映了强散射中心位置和强度随角度的变化。最后分析了网络训练层数和降维维数对学习训练结果的影响, 可指导后续网络参数的选择。文章首次针对雷达HRRP数据开展深度学习特征的可解释性研究, 为后续深度学习在雷达数据处理中的广泛应用提供了有益的导引。     

基于压缩感知理论的稀疏遥感成像系统设计

高分辨率的应用需求使得传统的遥感成像系统面临高速率采样、海量数据存储等难以突破的瓶颈问题。基于压缩感知理论设计的雷达和光学稀疏遥感成像系统,突破了Shannon-Nyquist定理的限制,以较少的测量数据实现了同等甚至更高质量的信号重构。首先,根据被测目标和场景的不同特性,分别设计了稀疏表示矩阵;其次,根据互相关最小化原则,选择了与稀疏表示矩阵相适应的最优感知矩阵;最后,研究了适用于二维成像大规模数据的稀疏重构算法。专业电磁散射仿真软件生成的雷达观测数据和复杂场景光学图像的数值仿真,验证了本文设计的稀疏遥感成像系统原理上的可行性。     

稀疏森林:真彩色直方图快速生成算法

基于空间数据索引技术,提出了一种新的真彩色图像颜色直方图生成算法,这种算法采用一种新的空间数据结构——稀疏森林,通过将RGB空间中三维颜色(点)投影至(r,g,0)平面进行"降维",将三维空间点索引变成一维数据索引问题,降低了问题的复杂度。进一步,利用B树高度平衡、多分支、低深度、结构紧凑等特点,对一维数据进行索引。理论与实验结果表明,稀疏森林保留了全部颜色空间信息,生成、索引速度快,可以方便地进行点查询和区域查询,并且空间效率比较高。     

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.     

基于高度扫描的ISAR三维成像研究与仿真

研究了基于高度扫描的大转角逆合成孔径雷达(ISAR)三维成像,针对干涉逆合成孔径雷达技术不能将同一距离和方位单元但不同高度上的散射中心进行区分以及大转角转台转动带来的越距离单元徙动等问题,在传统大转角ISAR成像基础上,增加了高度扫描,建立了三维成像系统,提出了适用于大角度转动的ISAR三维成像算法,应用波谱理论对三维目标的高度信息进行去耦,将其转化为二维大转角ISAR成像的问题,然后利用聚焦卷积积分算法进行成像,并分析了高度扫描的ISAR系统具有高度分辨率的原因。最后通过仿真目标模型进行验证,结果表明该算法具有三维成像能力,且能够得到高质量高分辨率的目标像。     

基于散射中心关联的三维成像方法

基于目标三维散射中心在雷达视线上的几何投影关系,提出了一种雷达目标散射中心关联和三维成像的新方法,采用随机抽样一致性方法实现了对关联样本有效性的检验以及对各散射中心最优关联方案的选取。仿真实验表明,该算法简单易行,适用于目标散射中心和姿态数目较多的情况,并可以对存在缺失点、虚假点等复杂情况的散射中心进行关联和三维成像,具有较高的鲁棒性。     

雷达目标散射中心模型反演及其在识别中的应用

提出了一种基于散射中心模型的距离像识别方法。首先采用稀疏空间网格上的宽带测量数据离线反演目标散射中心模型,再将从距离像中实时提取的一维散射中心特征与该散射中心模型的一维投影进行匹配完成在线识别。在散射中心模型反演中,提出了稳定散射中心的概念并基于此完成稀疏空间网格下的一维散射中心投影关联。在识别过程中,通过设计合适的匹配函数解决散射中心参数估计误差和模型误差造成的散射中心数目、幅度和位置不完全匹配问题。仿真实验表明,对于精度较高的模型,基于模型的识别方法与基于距离像模板的方法识别率相当,而在存储量和灵活性方面优势突出。     

基于高斯字典原子稀疏表示的高精度宽角SAR成像方法

为了提高从宽角合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像中提取目标后向散射各向异性特性的性能,在宽角SAR字典稀疏表示模型的基础上,提出一种基于高斯字典原子的高精度宽角SAR成像方法。在字典构造上,采用不同中心位置、相同方差的高斯函数。在求解稀疏表示系数上,采用广义最小最大凹惩罚稀疏重构算法求解。最后，根据稀疏表示系数的重构结果以及构造的字典得到目标的后向散射各向异性特性。通过仿真实验和Backhoe数据对算法进行验证,结果表明,该方法能够高精度地提取目标的后向散射各向异性特性。     

二维稀疏采样下的双通道SAR地面运动目标检测方法

多通道合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)地面运动目标检测系统具有良好的主瓣杂波抑制能力,但是其采样数据量过大的问题给数据存储与传输系统带来沉重负担。针对该问题,提出一种二维稀疏采样下的双通道SAR运动目标检测方法。该方法首先在距离和方位两维域进行随机稀疏采样,然后利用压缩感知技术对双通道的SAR回波数据进行联合处理,构造变换矩阵将目标能量支撑区从所有场景散射点的能量支撑区中进行分离,采用基于加权的最小l₁范数优化模型进行杂波抑制与运动目标成像。所提算法能够有效降低原始数据量,在杂波散射点的空间分布稀疏性较差的情况下,仍可以较好地检测地面运动目标。仿真实验验证了所提算法的有效性。     

基于块稀疏矩阵恢复的MIMO雷达扩展目标高分辨成像算法

针对现有多输入多输出(multiple input multiple output,MIM O)雷达稀疏恢复成像算法中存在的运算量大、对扩展目标成像质量低的问题,提出一种基于块稀疏矩阵恢复的MIMO雷达扩展目标高分辨成像算法,通过引入目标块稀疏特征,提高对空间扩展目标的成像质量.首先,通过构造距离向和方位向感知矩阵,建...     

基于正交频谱重构的微波三维成像方法

传统微波三维成像方法的回波数据量非常大, 基于目标场景稀疏的压缩感知成像方法虽然可以降低采样率和数据量, 但字典矩阵内存占用巨大, 且对连续分布目标成像效果不佳。针对上述问题, 本文分析了目标回波在三维频域的数据分布特征, 根据构建的频谱正交投影重构模型实现了目标三维频谱的重构。为了进一步优化重构模型, 以最小图像熵作为判别准则对重构的正则化参数进行了最优估计, 并得到最优的频谱重构结果。本文所提方法具有较好的成像效果, 较高的运算速度和较小的内存占用。计算机仿真实验和微波暗室实验验证了本文所提方法的有效性。     

基于属性散射中心的SAR成像方法

传统合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)成像技术假设目标回波是由各向同性的点散射模型的相干叠加形成, 在大转角成像时不再适用。且各向同性的散射模型忽略了目标同一结构像素间的相关性, 容易导致结构不连续, 给后续目标识别带来困难。为此, 本文提出了一种基于属性散射中心模型的SAR成像算法, 利用不同散射中心表现出的不同特性对其分别进行成像, 增强属于同一结构的像素间的相关性, 提高SAR图像的可视性。最后, 基于仿真和实测数据实验结果, 验证了方法的有效性, 与现有算法对比, 所提算法的图像质量在定性和定量评价指标上都有所提升。     

稀疏场景下SAR方位向随机丢失数据的迭代成像算法

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)方位向随机丢失部分数据导致目标模糊和能量分散的问题,提出基于稀疏优化理论的重建成像方法.该方法主要针对稀疏观测场景的SAR方位向随机缺失数据的回波信号进行成像处理,利用SAR回波模拟算子,避免了二维回波信号矩阵变成向量的操作,从而减小了内存占用...     

Techniques for Radar Imaging Based on MUSIC Algorithm

1.INSTRuCTION'~~that,whenaradarilluminatestargets,therearethreesections:Rayleishsects~aamopticalsection.Inopticalsection,thatistosay,whenradarillumination~isedenough,theradartargetcanbeconsideredasacollectionofafinitenumberof:'peteringcenterS.ThefundarnelitaltaskofradarimagingistomakecorrelativeaccumuMOf~tedradarsignalintermsoftargetscatteringcentermodel,attainthelocationof'~Centerandthecorrespondedscatteringimmensityfromthetargetback-scatteringx~ieS,andregenerstetheprocedureofthetargets…