基于两次异常检测的雷达HRRP杂波稳健目标识别方法

对地目标识别中,目标回波中将不可避免的含有大量杂波,严重影响识别性能。针对该问题,提出了杂波稳健识别方法,该方法首先采用基于球形假设聚类的异常检测方法,完成小簇杂波的抑制;然后利用参数非依赖局部异常因子异常检测法对剩余散射点进行异常检测,完成点杂波的抑制;最后利用杂波抑制后的高分辨距离像进行特征提取和目标识别。本文方法对目标是否运动无要求,算法涉及参数不需要人为设定。实测数据验证表明,所提方法的识别率优于传统方法,随着信杂噪比降低识别性能稳健,且运算量较小。     

三天线机载SAR动目标轨迹检测

在军事应用场合中,SAR除了能获得高分辨率图像外,还具有对地面运动目标进行探测、跟踪和定位的能力。结合试验用SAR/MTI雷达的具体情况,对采集的数据运用通道校正和均衡处理等技术,并在图像域进行杂波抑制干涉处理来提高系统的杂波对消能力。通过计算机仿真和三孔径SAR/MTI实测数据的处理,证明该处理方法能有效地从地杂波中检测出地面慢速运动目标的运动轨迹。     

基于稀疏采样的双基地机载雷达杂波谱补偿方法

在双基地机载雷达中,由于地面杂波存在距离依赖性,使得基于距离单元回波数据平均的杂波协方差矩阵估计存在误差,导致空时自适应处理的杂波抑制性能严重下降。基于配准的方法沿杂波空时分布曲线采样,补偿杂波距离依赖性,然而该方法由于采样点过多导致运算量巨大。针对该问题,利用双基地机载雷达杂波散射点的复幅度受收发天线调制,具有稀疏分布的特点,提出了一种基于稀疏采样的杂波谱补偿方法,该方法通过设置采样门限来降低采样点数,减小重构杂波数据的运算量。计算机仿真结果表明,该方法能够有效地降低重构杂波的运算量,减小双基地机载雷达杂波的距离依赖性,提高空时自适应信号处理的杂波抑制性能。     

基于可调Q因子小波变换的海杂波抑制算法

针对海杂波背景下弱目标检测中存在的信杂比低的问题，提出了改进的基于可调Q因子小波变换的海杂波抑制算法。由于海杂波能量远大于目标信号能量，提出选取与海杂波振荡特性相匹配的参数进行可调Q因子小波变换，得到各小波子带的系数，并对小波系数进行稀疏优化后重构海杂波信号。为了判断弱目标信号是否存在，提出一种自适应的阈值检测方法，将原始回波信号与海杂波重构信号的差作为检测样本，实现对弱目标信号的检测。该算法不依赖海杂波具体模型。最后对某实测海杂波数据集进行实验，验证了所提算法的正确性。     

稀疏字典学习海面微弱动目标检测

针对强海杂波背景下微弱动目标信号提取困难、雷达检测性能差的问题,在稀疏表示理论的基础上,提出利用字典学习算法抑制海杂波、重构目标信号。该算法通过K类奇异值分解（K-singular value decomposition,K-SVD）算法学习海杂波和目标的稀疏域主成分特征,得到相应的学习字典,抑制海杂波并对目标信号稀疏重建,解决了以往固定字典与高海况下雷达回波匹配度低、目标信号提取效果差的问题;并通过算法参数的分析和优化,进一步提高了算法性能和工程实用性。基于实测数据的实验结果表明,相比传统检测方法,所提算法能够有效检测高海况下微弱动目标,显著提升检测性能。     

基于DPCA杂波抑制的地面振动目标微多普勒提取

地面微动目标激励的雷达回波信号的微多普勒调制,反映了该目标的独有特征,因此可用于目标检测与识别。合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)对地面振动目标检测时,回波信号中不可避免地包含大量地杂波,给其微多普勒信息提取造成很大困难。为此,提出一种基于双通道SAR/DPCA杂波抑制的地面振动目标的微多普勒信息提取方法。首先利用双通道DPCA技术在复原始数据域对消地杂波以获取振动目标的回波信息,然后详细推导了杂波对消后微多普勒频率的参数化表达式。最后,通过数值仿真验证了该方法的有效性和正确性。     

一种新的双通道运动目标测速定位方法

利用双通道合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)数据的协方差矩阵的第二特征值,可以有效地检测地面运动目标。在此基础上,提出一种新的运动目标测速定位方法,该方法通过提取双通道SAR数据的协方差矩阵非对角元素相位信息来对运动目标进行测速和定位。仿真数据和实测数据都验证了该方法的有效性,实验结果表明该方法的测速精度优于传统沿航迹干涉(ATI)方法。     

SAR对地面车辆目标探测能力仿真系统研究

为了更有效评估合成孔径雷达(SAR)系统对地面目标的检测、识别性能,分析、衡量地面目标生存能力,根据SAR对地面目标探测的基本原理,结合计算机仿真技术,设计并开发了机载/星载SAR对地面车辆目标探测能力仿真系统。该系统通过对多种杂波背景下车辆目标原始回波的模拟,实现了多种算法的目标成像、双参数CFAR检测以及目标识别处理,进而实现对场坪/公路上固定或慢速运动车辆目标的检测及识别概率计算,由此进行车辆目标生存能力的评估。给出了仿真系统的总体架构和各模块的功能原理,并用仿真实例进行验证。     

基于多层显著性模型的SAR图像舰船目标检测

针对合成孔径雷达图像舰船目标检测问题,提出了一种结合选择机制与轮廓信息的多层显著性目标检测方法。首先,利用非下采样剪切波和频谱残差法进行全局显著性区域提取。其次,提出了一种基于动态恒虚警率的活动轮廓显著性模型,逐步滤除候选区域的虚警,提取目标轮廓,从而实现目标的精确检测。所提方法能够由粗到细地快速捕获目标区域,从而实现高效、高分辨率合成孔径雷达图像舰船检测。最后,在真实SAR数据集进行了测试,与其他经典的舰船检测方法相比,所提算法不仅有效地抑制了海杂波的影响,而且在检测精度上有较大提高。     

单通道干涉相位无模糊估计快速动目标速度

为了解决合成孔径雷达-地面动目标检测系统中快速运动目标径向速度过大导致模糊的问题,提出一种基于单通道两视干涉相位无模糊估计方法。该方法首先在距离频率构造两视数据,再将两视数据进行干涉处理。利用两视干涉相位与方位慢时间的关系无模糊估计径向速度,该方法具有不受相位缠绕影响的优点。分析了所提算法在杂波背景和多目标情况下的应用,并研究了所提算法应用条件和最大不模糊速度。通过仿真和实测数据处理验证了所提方法的有效性。与基于包络的单通道方法对比分析,所提算法具有估计精度高和运算复杂度低的优点。     

三通道SAR-GMTI地面快速目标检测

地面运动目标速度较大时,会产生距离徙动,在图像域出现严重散焦,不易检测;同时存在PRF模糊现象,其多普勒频谱会发生折叠,不易正确定位。针对上述问题,提出了基于机载三通道SAR-GMTI的地面快速目标检测、定位与成像方法。首先,在距离压缩后的数据域进行相位中心偏置天线(displaced phase center anten-na,DPCA)杂波抑制,组合运用Canny算子、Ratio算子和Hough变换提取快速目标运动轨迹。然后,采用基于解PRF后的二阶Keystone变换方法完成目标的成像、检测及运动参数估计。最后,将快速目标融合到标有慢速运动目标的清晰SAR图像中。外场实测结果验证了该方法的有效性和准确性。     

多通道SAR-GMTI二维间歇采样延时转发干扰

为充分降低合成孔径雷达地面动目标显示(synthetic aperture radar-ground moving target indication, SAR-GMTI)对地面重要运动目标的威胁,本文在SAR间歇采样转发干扰技术基础上,针对多通道SAR-GMTI提出了二维间歇采样慢时间延时转发干扰方法。该方法利用二维间歇采样实现干扰信号的二维频谱周期性拓展,从而生成无法被SAR-GMTI完全对消的假目标群,并进一步提出采用慢时间延时转发来实现对假目标群方位向位移的控制。在此基础上,针对SAR-GMTI的对消特性给出了多组延时转发干扰应用模型。理论分析和仿真实验表明:该方法可对多通道SAR-GMTI产生二维假目标群,且假目标幅度受正弦调制函数的影响出现增强和削弱,多组延时转发干扰方法可以实现增强区与削弱区互补,从而形成分布更密集、覆盖范围更广的二维多假目标干扰效果。     

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。     

双层稀疏组Lasso高分辨SAR结构特征增强成像

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)成像中,基于l1正则化线性回归(简称为Lasso)的凸优化类算法在进行稀疏特征增强时会导致弱散射体结构特征丢失,进而影响稀疏信号恢复精度的问题,本文提出一种基于双层稀疏组Lasso罚高斯回归模型的交替方向多乘子算法.该算法以散射体的块结构(组)...     

用条带SAR数据对低空运动目标聚束成像新方法

将条带SAR的广域搜索能力和聚束SAR运算量小的优点结合起来,提出了基于条带SAR数据进行低空运动目标聚束成像的新方法。该方法首先以条带模式收集数据进行地(海)杂波抑制后,找到可能存在运动目标的重点区域,继而作距离向压缩,对运动目标进行包络对齐,然后选取可能有运动目标的重点区域,将条带数据转换为聚束数据,最后对得到的聚束数据进行成像场景中心的运动补偿,完成对运动目标的成像。通过计算机仿真,验证了该方法的有效性。     

基于稀疏重构的海杂波抑制和目标提取算法

在杂波较强的环境下,雷达目标回波往往淹没在杂波中难以被检测,尤其在海杂波背景下,目标的多普勒频率有可能会落在杂波频率范围中,此时传统的杂波抑制方法就产生了一定的局限性.针对此问题,依据杂波、目标信号的稀疏特性和二者在多普勒频率分布特性上的不同,设计了对应的时频域过完备字典;再通过形态成分分析算法求出目标和杂波分量的稀疏...     

在强杂波背景SAR图像中检测动目标

针对强杂波环境提出了一种新的从SAR图像中检测动目标的方法。在搜索动目标的二次相位时,对称减去和加上同一二次相位误差修正值,在时域得到两幅图像。这两幅图像中,静止杂波的锐度处处相等。计算这两幅图像各区域的锐度比对数,可在强背景杂波环境下敏锐地检测到动目标。这种方法不但可检测有切向速度或径向加速度的动目标,而且还可检测到强反射径向慢速动目标。实测数据表明本算法有效。