岸-舰双基地SIAR雷达距离-速度分辨率分析

双基地脉冲综合孔径雷达SIAR在发射站采用多个天线同时辐射不同载频的调频中断连续波FMICW信号,在接收站用一个全向天线接收目标回波。推导了该雷达发射信号的模糊函数,分析了影响其距离和速度分辨率的因素以及波形参数选取原则,结合双基地雷达的特点,给出了模糊函数与目标位置的关系。分析表明,该信号形式具有较高的距离和速度分辨率。但由于是双基地雷达,分辨率比单基地雷达差,而且从距离维不能分辨基线的目标。     

像素级多分辨图像融合技术概述

多分辨率图像融合算法是目前常用的图像融合方法,可分为多分辨金字塔融合算法和基于小波变换的融合算法。详细介绍了各类金字塔的演变过程、构成方法和融合规则,并分析了各自的优缺点;还论述了基于小波变换的多分辨率图像融合方法,包括离散小波变换图像融合方法、小波树图像融合方法和小波标架图像融合方法。最后,对这两类融合算法作了比较,证明了该算法比其它方法具有更好的性质。     

带限条件下雷达信号的超分辨处理方法

雷达的距离分辨率与发射信号的带宽成反比 ,要获得大的距离分辨率 ,必须发射宽带雷达信号。事实上 ,在雷达发射波形设计时 ,考虑到雷达的总体性能指标和工程上的可实现性 ,发射信号带宽是受限的。如何在有限带宽情况下提高距离分辨率是一个值得解决的技术难题。针对脉间频率步进雷达回波信号的特性 ,采用MUSIC(multiplesignalclassification)算法 ,实现了带限条件下雷达信号的超分辨处理 ,进一步提高了脉间频率步进雷达的距离分辨率。仿真实验证明了结果的正确性。     

浅地层探地雷达方位分辨率衡量方法研究

由于探地雷达的方位分辨率与天线特性、所采用的信号处理算法、土壤特性等都有很大关系,所以衡量探地雷达的方位分辨率非常困难,也很难用一个公式对一部探地雷达的方位分辨率进行充分地衡量。从工程实用的角度,针对浅地层探地雷达回波的特性,提出一种利用A扫描能量图衡量浅地层探地雷达方位分辨率的方法,并论证了其合理性。该方法可以很方便用来衡量浅地层地雷达的方位分辨率,而且也可以用来衡量合成孔径算法的优劣。     

基于参数估计精度的SAR图像分辨率评估方法

分辨率是SAR图像超分辨处理性能评估的一个重要指标。首先分析传统的3dB主瓣宽度计算方法用于超分辨性能评估的缺陷与不足,并利用三次样条方法证明了对传统方法而言,像元分辨率为最高测量分辨率。然后基于频域点散射模型,从最优参数估计精度角度提出了新的分辨率评估方法。该方法克服了传统方法的缺点,并建立了分辨率与目标参数、噪声水平之间的联系,可用于SAR图像超分辨及其它处理性能的预测与评估。利用仿真实验验证了该方法的有效性。     

超完备稀疏表示的图像超分辨率重构方法

为改善单帧退化图像的分辨率,提出一种基于超完备字典稀疏表示的图像超分辨率重构方法。该方法的核心是构建信号自适应的超完备字典对及计算图像关于对应字典的稀疏表示。为降低在训练过程中构建超完备字典对的复杂性,采用学习低分辨率字典而数值计算高分辨率字典的方法,待超分辨图像应用正则正交匹配追踪的稀疏表示算法求解关于字典的稀疏表示,并联合高分辨率字典实现超分辨率重构。实验表明,该方法与其他类似算法相比,字典训练和超分辨测试的速度都有显著提高,实验图像的峰值信噪比改善3.3 dB,框架相似性提高0.09。本方法可应用于单帧模糊图像的高倍率的超分辨率重构,有效地提高了图像的分辨率水平。     

ESPRIT超分辨ISAR成像

提高图像分辨率一直是ＩＳＡＲ研究的重要内容,常规的ＩＳＡＲ成像算法在这方面存在着不足。将普遍运用于方向估计中的旋转不变参数估计技术（ＥｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆＳｉｇｎａｌＰａｒａｍｅｔｅｒｖｉａＲｏｔａｔｉｏｎａｌＩｎｖａｒｉａｎｃｅＴｅｃｈｎｉａｑｕｅｓ,ＥＳＰＲＩＴ）与ＩＳＡＲ成像的基本原理相结合,提出了ＥＳＰＲＩＴ超分辨ＩＳＡＲ成像算法。从实验结果看,这种超分辨算法显著提高了图像分辨率。     

浅地层步进变频探地雷达合成孔径算法研究

合成孔径成像是一种常用的改善方位分辨率的方法。连续波步进变频雷达平均发射功率较高而且可以实现较大的相对带宽,所以在探地应用中可以获得较高的分辨率和较深的探测深度。针对浅地层步进变频探地雷达回波信噪比很低的特点,利用时域回波图像所呈现的双曲线,提出了一种曲线适配的合成孔径成像算法。通过对实测数据处理,证明所提算法在步进变频探地雷达中比传统的合成孔径算法能得到更好的方位分辨率,而且明显增强了目标图像的信噪比。     

反辐射导弹对抗低截获概率雷达和诱饵技术

论述了低截获概率(low intercept probability,LIP)雷达降低反辐射导弹(anti-radiation-missile,ARM)的作用距离和诱饵使ARM失效的原理。用小波理论分析方法在噪声中提取信号和用信道化接收机测频,以减小LIP雷达的影响。提出采用窄波束被动雷达导引头或多模复合制导导引头特别是采用超分辨新体制导引头,以提高角分辨力,分辨出雷达和诱饵从而实施攻击。重点分析了空间谱估计测向分辨雷达与诱饵的原理,进行了仿真,仿真结果证明了这种体制的导引头的可行性和抗诱饵系统能力。     

一种有效的二维MUSIC超分辨SAR成像算法

多重信号分类(MUSIC)方法是一种高分辨率到达角(DOA)估计方法,将MUSIC方法应用于合成孔径雷达(SAR)可以很好地提高图像质量。提出了一种简单有效的2D MUSIC超分辨成像算法,该方法对已聚焦的SAR图像进行处理,减小了处理过程的复杂性,并结合幅度估计完成超分辨率图像重建。实验结果验证了这种超分辨率方法的有效性。     

An Information Theory Approach to the Data Compression and Imaging System for Synthetic Aperture Radar （SAR）

ＡｎＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＴｈｅｏｒｙＡｐｐｒｏａｃｈｔｏｔｈｅＤａｔａＣｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎａｎｄＩｍａｇｉｎｇＳｙｓｔｅｍｆｏｒＳｙｎｔｈｅｔｉｃＡｐｅｒｔｕｒｅＲａｄａｒ（ＳＡＲ）￥ＸｉａｏＹｏｎｇｘｉｎ；ＰｅｎｇＨａｉｌｉａｎｇａｎｄＣｈｅｎ...     

SAR图像相干斑抑制滤波性能评价

为了评价合成孔径雷达(syntheticapertureradar,SAR)图像相干斑滤波算法性能,提出了一个性能评价体系,其中包含9项指标:等效视数(或平滑指数)、辐射分辨率、信号杂波比损失、信号辐射度损失、均值偏差、空间分辨率损失、边缘保持指数、峰值旁瓣比偏差、积分旁瓣比偏差。该评价体系能同时衡量各滤波算法对相干斑的抑制程度以及对图像原始信息的保持程度。通过用真实图像和模拟SAR图像对典型相干斑滤波算法的检验,表明了评价指标的有效性。     

高分辨率雷达二维图像的图像处理与特征提取

首先分析了雷达目标散射信号特征。在此基础上 ,根据MUSIC算法得到的雷达图像特点 ,通过平滑、量化、增强等适当的图像处理方式对F - 16、HY - 2 0 0 0两种飞机缩比模型在阶梯变频雷达上所获取的雷达图像进行处理 ,并形成雷达二维灰度图 ;最后 ,采用图像矩阵描述方示进行雷达图像的特征提取     

适用大场景高分辨合成孔径雷达的快速BP算法

在进行大场景、高分辨合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)成像处理时,基于后向投影(back-projection,BP)的SAR成像算法由于运算量大其应用受到限制,而基于快速变换的算法是在信号的频率域进行,要求线性孔径,对运动补偿的要求太高其应用也受到限制。提出了一种快速后向投影(fast back-projection,FBP)算法,对大场景、高分辨的SAR成像处理时其计算效率比传统的BP算法有显著提高。仿真结果表明,其成像质量与传统的BP算法相近。     

机载环扫成像雷达数据处理方法研究

经典的聚焦式合成孔径和非聚焦式合成孔径数据处理方法主要用于星载或机载侧视成像 ,而环形扫描成像是一种特殊的成像方式 ,不能直接利用经典的成像处理算法。为了解决环形扫描高分辨率成像问题 ,概述了环扫成像雷达的工作方式 ,介绍了用聚焦式合成孔径和非聚焦式合成孔径提高方位分辨率的 3种实现方法。通过仿真验证了这 3种方法的有效性。该方法也可用于非环扫成像雷达系统。     

基于时间-距离-多普勒像的编队目标架次检测

针对实际编队目标在距离上的分布特性和目标多普勒频率的变化规律,利用联合时频变换代替传统傅立叶变换,建立目标时间-距离-多普勒立体像,提出一种基于立体像的目标架次检测方法。该方法不仅能给出清晰的瞬时距离-多普勒像,而且能反映目标距离-多普勒像的时间演变特性,较好地解决了目标在距离上的分布和多普勒像的模糊。实测回波数据验证了该方法的有效性,成功地实现了4架编队飞机目标的架次检测。     

结合边缘和统计特征的末制导SAR图像匹配

提出一种用于末制导的合成孔径雷达（synthetic aperture radar, SAR）图像实时匹配方法。考虑参考图与实时图尺度、方向等差异,制备多幅参考图像,基于最小错误概率准则,对每幅参考图像提取边缘,由边缘图形成用于匹配的包含边缘两侧地物区域信息的参考模板。提出一种利用边缘信息和SAR图像统计特性的相似性度量准则。采用金字塔分层结构的搜索策略,提高了匹配速度。该方法综合利用了边缘和灰度统计信息,避免了对实时图的边缘提取。实验验证了算法的有效性。     

基于深度学习的复杂背景雷达图像多目标检测#br#

针对传统雷达图像目标检测方法在海杂波及多种干扰物组成的复杂背景下目标分类识别率低、虚警率高的问题,提出将当前热点研究的深度学习方法引入到雷达图像目标检测。首先分析了目前先进的YOLOv3检测算法优点及应用到雷达图像领域的局限,并构建了海杂波环境下有干扰物的舰船目标检测数据集,数据集包含了不同背景、分辨率、目标物位置关系等条件,能够较完备地满足实际任务需要。针对该数据集包含目标稀疏、目标尺寸小的特点,首先利用K means算法计算适合该数据集的锚点坐标;其次在YOLOv3的基础上提出改进多尺度特征融合预测算法,融合了多层特征信息并加入空间金字塔池化。通过大量对比实验,在该数据集上,所提方法相比原YOLOv3检测精度提高了6.07%。     

高分辨雷达目标回波模拟器设计

研究实现了一种基于宽带数字射频存储器和数字图像合成器的高分辨雷达目标回波模拟器。该模拟器采用去斜率解调和调制处理来降低系统中频处理带宽,从而降低了系统复杂程度。设计了一种基于高性能FPGA的数字图像合成器来实现高分辨雷达目标回波的模拟功能,推导并分析了数字图像合成器的工作过程。最后,以一个128个距离单元的数字图像合成器来合成一个运动飞机目标为例,将其压缩图像与计算得到的该飞机距离像进行了比较,结果表明该模拟器可以逼真的模拟复杂目标一维距离像。