POLSAR图像杂波L分布建模及其参数估计

基于乘积模型的杂波统计建模是进行高分辨极化合成孔径雷达(POLSAR)图像非均匀区域杂波统计特性分析的有效方法,其核心在于纹理分量随机分布的类型选择.广义伽马分布(GΓD)是一种普适性很强的分布类型,Weibull分布、伽马分布、逆伽马分布等都是GΓD分布的特例,因此基于GΓD分布的图像乘性杂波建模既满足杂波建模的高精度要求,同时成为各种雷达杂波辨识的有效工具.本文首先推导了服从GΓD分布的随机变量的高阶矩特征及其对数累积量(MLC),利用纹理分量服从GΓD分布情形构建了乘积相干斑模型,得到了适用于POLSAR图像处理的L分布杂波多视处理的协方差矩阵的概率分布函数,同时推导了其高阶矩特征及其对数累积量,提出了基于对数累积量的L分布参数估计新方法.针对样本数较少的情况下对数累积量参数估计失效问题提出了基于混合矩(MME)的参数估计方法来解决.然后给出了不同分布的高阶矩和对数累积量,通过二三阶对数累积量关系图辨析了常用分布与L分布的内在关系,得到了L分布是目前乘积模型中适用范围较为广泛的统计分布的结论.最后用仿真数据验证了理论推导的正确性,并将基于对数累积量的参数估计方法与已有方法进行了比较,结果证明新参数估计方法具有更高的估计精度和运算效率;另外,还用实测数据进行了统计模型检验,其结果验证了理论推导的正确性.极化SAR中多视图像L分布杂波的统计建模及其参数估计方法为极化SAR目标检测和识别等领域的新技术研究提供了新手段.     

基于压缩感知的多角度合成孔径雷达成像

多角度合成孔径雷达（syntheticapertureradar,SAR）成像是实现多SAR信息融合的重要方式．对提高成像分辨率．重构目标轮廓进而提高雷达目标检测或分类性能具有基础性价值．由于各传感器发射信号和测量位置的多样性,实现多角度SAR成像具有挑战性．如何在噪声干扰情况下快速实现多角度SAR成像是一个新问题．本文建立了基于压缩感知的多角度SAR测量模型．通过对测量矩阵的分析,证明多角度SAR测量角度范围、发射信号载频和空间采样位置是影响成像性能的关键因素,研究了目标空间离散间隔对成像质量和分辨率的影响．以上述分析为基础,本文对多角度SAR发射信号载频和测量位置进行设计,构建满足约束等距性的测量矩阵．针对测量矩阵阶次较高的问题,文章提出用分段正交匹配追踪（stagewiseorthogonalmatchingpursuit,STOMP）进行模型求解,在测量矩阵欠定严重的情况下,该算法可以迅速求得模型最优稀疏解．在实验环节．通过分析多角度SAR参数对成像性能的影响,进一步验证了本文结论．实验验证了模型和相应求解算法的有效性和鲁棒性．     

SAR回波数据并行化模拟研究

SAR系统回波仿真的计算量巨大,为了克服传统SAR仿真耗时过长的问题,基于MATLAB/DCT(Distributed Computing Toolbox)软件平台,利用对场景划分的方法进行了SAR回波数据并行计算的仿真。仿真结果表明,该方法能明显提高SAR回波仿真效率。验证了SAR回波数据并行化仿真的可行性和有效性。     

单天线SAR动目标的检测和聚焦

单天线SAR运动目标检测系统具有结构简单、算法容易实现等特点,它的运动目标检测性能的完善很有应用意义.首先建立了运动目标SAR回波模型,结合单天线SAR运动目标检测系统,提出了一种基于频域对称扰动的能够对具有方位向速度的运动目标检测的新方法,在详细分析运动目标散焦程度和方位向速度关系的基础上,给出了检测原理以及实现检测的方法.对检测到运动目标的距离门单元,提出了用基于图像域的偏移自聚焦算法估计动目标的调频率,进而完成运动目标在SAR图像上的聚焦成像.并用计算机仿真结果和实测数据验证了算法的有效性.     

SAR图像目标增强模型最优性能分析

研究用于SAR图像目标增强的lk范数正则化方法的最优性能.从有偏参数估计的统计性能极限角度,将达到渐进最小总方差的参数估计看作目标增强的最优效果.根据Bayes框架以及罚最大似然估计原理,研究了达到最优性能时正则项需满足的条件,该条件与图像大小、信号统计分布以及观测数据噪声方差有关,可为模型设计与迭代算法设计提供依据.并证明了仅当噪声方差较小时lk范数约束才能使得处理结果达到该最优估计性能.仿真实验验证了该结论的正确性.     

SAR图像目标方位角估计与分析

SAR成像对目标方位角特别敏感,方位角估计的准确性会直接影响目标的分类和识别.目标方位角估计方法主要有包络盒准则法、轮廓线变换法和主轴原则法.每种方法都有其局限性,且估计范围是[0, 180],可是目标方位角实际范围是[0, 360].为了能获得任意角度且相对精确目标方位角,提出了一种综合SAR图像目标方位角估计方法.该方法融合了的单一估计法的优点,并利用目标的相关信息,突破了以往仅从图像的角度估计方位角的缺点.实验表明这种方法是有效的、可行的.     

适于大斜视角星载SAR系统的改进距离┐多普勒算法

分析了当天线斜视角增大时,导致传统距离－多普勒成像算法性能下降的主要误差来源。提出了一种适合大斜视角星载ＳＡＲ系统的改进距离－多普勒算法,并给出了处理仿真点目标数据得到图像质量的比较。结果表明,在大斜视角情况下,改进算法的性能远大于传统的距离－多普勒成像算法。     

SAR图像小波域消噪方法

目的 介绍小波域SAR图像消噪算法，并且提出一个小波域内利用多重分形参数修正的雷达图像消噪算法。方法 在系统分析SAR图像与小波之间联系的基础上，通过实验表明SAR图像中原始信号与噪声的多重分形参数不同，采用小波域内对多重分形谱相关的Hoelder指数修正方法进行SAR图像消噪。结果 该算法可以在保留信号边缘、纹理等奇异性情况下，消除斑点噪声。结论 小波进行SAR图像消噪具有独特的优势，随着如分形理论的各种非线性理论的引入，对于具有非线性特征的SAR图像斑点消噪研究将取得更好的效果。     

分布式星载SAR回波仿真的并行化计算研究

对分布式星载SAR系统地面回波仿真程序并行化算法进行了研究。重点介绍了分布式小卫星SAR系统多星协同工作的仿真策略、各并行节点任务的分配策略和并行节点问大量数据传输的策略。实验证明此并行化算法具有较高的加速性能，具有实际的应用前景。     

基于二维积累的雷达分布式目标检测新方法

利用单元积累的思想,先在各个方位上提取目标散射中心后,对分布式目标进行一维化处理,然后对各个方位的目标散射中心能量进行非相干积累,得到了高斯背景中高分辨率雷达分布式目标的检验统计量。仿真结果表明,该方法较距离扩展目标检测方法的检测性能有明显改善,且其检测性能随着角分辨率的提高而进一步改善。此方法可用于信号级检测SARI、SAR等分布式目标。