典型目标的合成孔径雷达回波生成与图像仿真

分析了典型目标的合成孔径雷达(SAR)回波与图像仿真对验证SAR成像算法的有效性、开展SAR图像解译和SAR图像自动目标识别等方面的研究具有重要作用,在现有的SAR回波信号和图像仿真方法基础上,提出了一种新的目标SAR回渡信号和图像仿真方法,该方法把目标特性分析的曲面像素法和基于二维傅立叶变换(2DFFT)的SAR回波信号仿真数学模型相结合,采用曲面像素法来计算目标的散射率,用基于2DFFT的回波生成方法来计算SAR回波,实现了典型目标的合成孔径雷达回波生成和图像仿真,并给出了相应的仿真结果,证明了该方法的有效性.     

一种星载SAR图像欺骗式干扰技术

星载合成孔径雷达(SAR)干扰技术研究在国防、军事、现代化战争中有着特别重要的意义和应用,是当前电子对抗技术中的前沿和热门研究课题.目前,SAR欺骗式干扰是最受重视的研究,其中,虚假目标式干扰又是欺骗式干扰的研究主题.传统的虚假目标式干扰是采用修改目标后向散射特性的方法来实现欺骗式干扰.然而这种方法的运算量较大,耗时较多.为此,我们提出采用构造欺骗式干扰系统脉冲响应函数的技术来生成虚假目标实现欺骗式干扰.这种技术的优点是计算量较小,速度较快.     

锯齿型衍射光阑的优化设计与制作

在传统几何光阑基础上,利用微细加工技术在其特定区域制作衍射微结构,则可获得既能控制光束大小又能实现光束整形的衍射光阑.针对高功率激光放大系统前端光束形态控制的需求,对可产生平顶超高斯光束的锯齿型衍射光阑的优化设计理论进行了研究,提出引入均方误差和顶部不均匀度两个参数作为优化设计的评价依据,并在此基础上对影响光阑光束控制效果的衍射微结构进行了深入分析,获得了锯齿型衍射光阑关键参数的优化设计方法.最后,提出采用镀膜结合光学光刻的方法,制作了锯齿型衍射光阑.     

面向地面运动目标检测的SAR图像分辨率选取

在合成孔径雷达地面运动目标检测技术中,SAR图像分辨率的选取直接影响运动目标的检测性能. 为此,该文提出一种适合于运动目标检测的SAR图像分辨率选取方案. 结合感兴趣的目标大小从运动目标检测概率的角度出发,对不同SAR图像分辨率情况下运动目标的检测性能进行分析,以一种具有典型反射截面积的运动目标为例,给出不同目标尺寸条件下的最佳SAR图像分辨率. 该方案可广泛应用于工程实践.     

基于局部混合滤波的SAR图像去噪

相干斑噪声是合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)成像系统所固有的缺点,严重影响SAR图像的可用性,给后续的图像分割、特征提取和目标识别等工作带来严峻的挑战。结合非下采样方向滤波器和双树复小波变换各自的特点,提出一种新的基于非下采样方向滤波-双树复小波变换的局部混合滤波SAR图像去噪算法,具有多方向和多尺度性,保持了图像的平移不变性,改善了图像的视觉效果。与其他算法不同,本文算法采用非下采样方向滤波器级联双树复小波的方法,不仅对每次产生的高频分量进行去噪,还对变换所产生的低频分量进行滤波去噪。实验结果表明：与使用同级双树复小波-轮廓波变换加软阈值去噪相比,本文算法的峰值信噪比提高2 dB;与使用轮廓波加循环平移（cycle spinning, CS）软阈值算法去噪相比,本文算法去噪后的图像不仅峰值信噪比有所提高,而且去噪后的图像更为平滑,抑制了人造纹理产生,视觉效果得到了明显改善。     

散射中心特征序贯匹配的SAR图像目标识别方法

在合成孔径雷达（synthetic aperture radar, SAR）图像目标识别领域,提取目标区分性强的识别特征一直是研究热点之一。设计了一种SAR图像目标识别的算法,利用目标散射中心点集特征和属性散射中心特征分量估计值序贯匹配识别车辆目标。实测数据的实验证实了算法在目标方位角变化情况下和俯仰角变化情况下,车辆目标的识别都有较好的表现。     

频率源噪声对双基SAR成像的影响及评估

在双基合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)中两个独立的频率源相位噪声直接叠加在一起,严重影响系统的成像质量。根据频率源相位噪声的二阶统计特性,定量分析了频率源相位噪声对双基SAR图像偏移、聚焦精度以及积分旁瓣比等参数的影响,导出了不同波段下频率源相位噪声对双基合成孔径雷达成像系统相干积累时间的限制。研究结果进一步完善了双基SAR成像理论体系,为系统的设计提供了理论依据。     

基于区域分割的NSCT域SAR与全色图像融合算法

提出了一种基于多阈值分割和无下采样Contourlet变换(nonsubsampled Contourlet transform, NSCT)的SAR与全色图像融合算法。首先对降斑SAR图像作多阈值分割,并定义了区域均值比量测算子将SAR图像进行区域划分;然后采用NSCT对降斑SAR图像和全色图像进行多尺度、多方向分解,分解后的低频部分根据区域均值比量测算子进行区域融合,高频部分则采用区域与窗口邻域相结合的融合策略;最后对融合系数进行重构得到融合图像。实验结果表明,该算法的融合图像既可保持全色图像的空间分辨率,又可有效获取SAR图像的目标信息,融合效果优于小波变换法以及基于像素的NSCT法。     

一种基于二维Gamma分布的SAR图像变化检测方法

对于隐藏在强杂波环境中的人造目标,传统的恒虚警率（constant false alarm rate, CFAR）目标检测算法受到较大程度的制约。为了改善检测性能,提出了一种基于二维Gamma分布的变化检测算法,并给出了参数估计、变化分析、CFAR归一化、目标聚类等关键步骤的实现方法。该算法在拟合精度较高的二维Gamma分布的基础上,充分利用图像间的相关性抑制强杂波。对实际数据的处理表明,该算法具有较好的检测性能,能在低虚警率的基础上实现较高的检测率。     

低信杂噪比合成孔径雷达数据的预滤波处理

针对机载合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)中由于波束指向不准、不完全孔径效应以及内部噪声增大等因素所造成目标回波信杂噪比(signal to clutter noise ratio, SCNR)下降现象,本文提出一种对子孔径回波进行迭代变加载去除杂波噪声方法。传统的方法在信杂噪比较低的情况下难以获得目标像,本文方法利用迭代变加载对距离压缩后的连续子孔径回波进行处理,使得在抑制杂波、去除噪声的同时,目标的信息得到了保护,进而改善了低信杂噪比下的自聚焦成像质量,通过实测数据验证该方法的有效性。