基于MRF的高分辨率SAR图像道路网自动提取

各种干扰的存在使得高分辨率合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像道路网的提取变得异常困难。马尔可夫随机场(Markov random field, MRF)模型能够充分利用道路图像的上下文特征以及先验知识,在道路网提取中得到广泛应用,但存在求解过程偏慢及参数设置偏多问题。首先根据道路空间几何特征关系对提取出的线基元进行预连接,以此减少虚假连接给MRF迭代求解带来的运算量;然后建立MRF道路网改进模型对道路网进行快速标记。使用1m机载高分辨率SAR图像进行实验,结果验证了该方法的有效性。     

基于SAR测量的改进型VIE降雨反演算法

提出一种新型降雨反演算法,该算法是对沃尔塔积分方程（Volterra integral equation,VIE）降雨反演算法的改进.首先,对雷达接收到的回波数据进行预处理,得到降雨起点和降雨宽度等信息;然后,仅利用沃尔塔积分反演算法处理少量特定区域,通过深度挖掘数据变化的规律来分析得出降雨分布的类型和降雨速率;最后,根据通常研究对象的分布对称性,结合已经获得的信息反演得到整个区域的降雨分布情况.通过仿真结果可知,该算法高效、计算速度快,并且具有较高的精度.     

融合合成孔径雷达和光学影像的植被覆盖区土壤湿度反演

利用合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)卫星可对土壤湿度实现大面积、时间连续的反演.针对此过程中难以消除植被遮挡的问题,提出融合SAR微波数据和光学数据,利用修正水云模型消除植被影响,求解纯粹地表后向散射系数,代入裸土区土壤湿度反演算法进行土壤湿度反演,并在武汉豹澥区域设置实测站点记录实测数据进行比对.结果分析表明,经过植被消除后,实测站点垂直极化后向散射系数平均衰减量与植被覆盖度之间时间序列上相关系数达到0.83;土壤湿度反演值与实测值趋势相关性平均提升0.08,且提升程度与植被覆盖度相关系数也达到0.8以上,表明本算法针对植被覆盖度越大区域反演效果越好.该方法通过SAR影像和光学影像融合反演长时间序列土壤湿度具有良好可信度.     

极化SAR图像中的弱小舰船目标检测

结合最新的子空间数据分析方法--非负矩阵分解(nonnegative matrix factorization, NMF),对极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像中的弱小舰船目标提出一种全新的有效检测方法。该方法利用极化协方差矩阵分解,得到包含极化图像能量的特征值组,组成满足NMF要求的非负矩阵;然后采用稀疏限制的NMF来提取其中的主要特征,以此将舰船目标检测出来。采用国内全极化和双极化实测海洋数据进行实验,验证了本文方法的有效性。     

基于实测数据的广域三通道SCANSAR-GMTI算法

根据广域三通道扫描模式合成孔径雷达地面动目标检测(scan synthetic aperture radar ground moving target indication, SCANSAR-GMTI)实测数据的分析,提出一种广域三通道SCANSAR-GMTI系统的动目标检测、测速、定位及航迹检测的方法。该方法在保持杂波抑制后两通道的相位特性一致的前提下,采用两路杂波抑制性能整体最优的3多普勒通道变换(3 Doppler transform, 3DT)方法,保证了系统的杂波抑制能力,结合相位干涉原理实现运动目标定位、测速,补偿载机运动带来的场景移动后实现了目标航迹的检测。最后,给出了对三通道实测数据的处理结果,验证了该方法能有效地检测地面慢速运动目标并检测其航迹。     

基于Logistic混沌映射移频的SAR转发干扰方法

提出了一种距离向混沌序列移频,方位向余弦调相的SAR欺骗干扰方法。分析了距离向固定移频干扰、随机移频干扰结合方位向调相干扰的特点。为了克服这两种干扰方法的不足,采用基于混沌序列的距离向移频结合方位余弦调相干扰方法,既可以大大增加被干扰方对干扰机位置的侦测难度,又可获得部分的压缩增益,在二维方向上形成占据一定宽度的面域干扰,适用于对分布目标的压制。与传统固定移频,随机移频结合方位向调相干扰结果进行仿真对比,验证了所提方法的优越性。     

一种基于仿真图像模板的SAR目标分类方法

在基于实测图像模板的SAR目标分类方法中,环境因素、成像参数等差异性造成了模板库存储量过大与完备性需求的矛盾.针对此问题提出一种基于仿真图像模板的SAR目标分类方法,通过减少模板库的存储量来降低实测数据的采集成本.该方法首先采用正则化方法对图像进行预处理来减少噪声,在此基础上提取目标峰值特征,然后利用几何哈希匹配算法实现目标的分类.实验中的仿真图像模板库采用RadBase软件生成,结果表明新方法对MSTAR实测数据进行目标分类的精确度较高,适应性较好.     

基于稀疏表示模型的SAR图像目标检测算法

针对合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）图像可视性差、目标区域小以及特征不明显等特性对目标检测造成的困难,将稀疏表示模型应用于SAR图像目标检测,提出一种基于稀疏表示模型的SAR图像目标检测算法。首先,利用K—SVD算法训练样本提取对样本最具描述能力的SIFT特征形成字典;其次,通过将进化机制和稀疏表示结合,逐步提取整幅图像中含有目标的图像块;最后,输出稀疏表示误差小于阈值的图像块的位置作为目标检测的结果。实验结果表明,与传统目标检测算法相比,该算法在检测率和运行效率方面均有一定的提高,取得了较好的效果。     

基于遗传神经网络算法的海面风速反演新方法

针对海面运动的复杂性、海面电磁散射理论模型的局限性以及利用SAR图像反演海面风速存在的非线性现象,基于遗传神经网络的方法,以业务化的CMOD4模式函数数据为基础,采用Fletcher-Reeves算法的变梯度反向传播算法,建立一种SAR风速反演的新模型。试验结果表明,利用遗传神经网络方法反演海面风速是可行的,当随机误差小于10%时,模型的抗噪能力较强,风速反演的精度较为理想。比较不同风速下的反演结果可以发现,在中、小风速的情况下,模型的抗噪能力较强,模型学习拟合和预测检验的精度相对较高;在大风速的情况下,模型的反演能力有待于进一步提高。     

机载聚束式SAR的实时成像算法

聚束式SAR适用于小场景成像,目前聚束式SAR的成像算法有很多,基于实际系统中实时性的要求,可采用S-RD算法来完成对目标的成像．由于成像区域较小,距离徙动的影响较小,成像算法可分维处理．在距离维,采用去斜技术对回波进行处理,实现脉冲压缩;在方位维,用方位向匹配函数实现方位向聚焦,最后计算该算法的运算量．试验结果表明：该算法步骤简单,运算量小,可被应用于实际系统中完成对目标的实时成像．