基于基追踪的SAR图像超分辨处理

研究SAR图像的超分辨处理方法对于提高图像质量具有重要意义。结合雷达成像的目标属性散射模型，利用信号原子分解办法得到了SAR成像的最优信号原子，提出了利用基追踪方法估计模型参数的SAR图像超分辨处理方法。该方法利用了稀疏性先验信息，理论上比传统的匹配追踪方法具有更优越的性能。仿真算例和MSTAR实测数据的处理结果表明，这种处理方法具有良好的超分辨性能。     

一种改进的基于舰船目标SAR图像的超分辨率方法

针对提高舰船目标SAR图像分辨率的问题,基于Fourier字典的稀疏表示法得到的结果中杂波和旁瓣较多,正则化方法对于点目标密集的图像处理结果较差。提出一种稀疏表示法与正则化方法相结合的超分辨率方法,首先利用基于Fourier字典的稀疏表示法对原始数据进行处理,然后建立所得结果的正则化模型,并利用正则化方法消除杂波、旁瓣及噪声。理论分析及仿真计算结果表明,此方法可以较好地解决上述两种方法存在的问题,得到较好的超分辨率结果 。     

机载雷达的多个分辨率信号处理技术

合成孔径雷达（SAR）利用通过时间积累和自身的运动所获得的很高空间分辨率，可以降低某一给定分辨单元中的背景杂波功率，从而探测出非运动目标。而地面动目标显示（GMTI）雷达为了探测则采用低得多的分辨处理，利用的是实际孔径与动目标和杂波之间的空．时响应的相对差别。因此，SAR和GMTI代表了两种不同的时间处理分辨尺度，它们对探测固定（在SAR情况下）或者外围杂波中的（在GMTI情况下）目标来说是最佳的，并已经单独验证过，能够很好地工作。基于机载雷达数据处理的这种多个分辨率说明，就有可能研究出一种探测技术，该技术将着手优化信号处理分辨尺度（比如时间积累的长度）来与所关注目标的动态情况相匹配。本文研究怎样利用长相参处理时间间隔（CPI）的信号处理技术来改善GMTI雷达的探测性能。     

基于贝叶斯稀疏重构的非均匀样本谱估计

在航空电子对抗领域,往往需要利用非均匀样本来估计信号的频谱。针对非均匀样本谱估计问题,提出了贝叶斯稀疏重构谱估计算法(BSRSE)。该算法首先将非均匀采样的谱估计表示为稀疏信号重构问题。然后利用拉普拉斯分布表示稀疏性,建立贝叶斯模型。最后通过构造加速的不动点迭代方法估计参数,从而估计信号频谱。与现有谱估计方法比较,该算法具有较高的频率分辨力、较强的噪声适应能力,且需要较少的样本数。数值仿真验证了该算法的有效性。     

基于海杂波稀疏性与非均匀度的样本挑选方法

针对预警雷达对海监视面临海杂波分布非均匀与杂波样本受目标污染,导致自适应杂波抑制处理性能恶化和目标能量损失的问题,提出了一种基于海杂波稀疏性与非均匀度的样本挑选方法。该方法将目标的导向约束与广义内积样本挑选方法结合,先利用海杂波在空时二维平面上的稀疏分布特性,根据海杂波与目标空时二维分布差异剔除被目标污染的样本,再利用广义内积准则衡量海杂波分布的非均匀程度,并获取均匀样本,以提高杂波协方差矩阵的估计精度。仿真结果表明:所提方法能在提高杂波抑制性能的同时,减小目标信号能量损失。该方法可广泛应用于海面预警监视雷达系统。     

基于匹配追踪算法的SAR超分辨成像

提出了一种新的SAR超分辨成像方法。在SAR图像相位历史域点散射模型的基础上，利用SAR图像目标稀疏的性质，构造子像素级的紧致字典，并设计了一种改进的匹配追踪迭代算法来估计模型参数，从而生成更大尺度的相位历史数据，对得到的相位历史域数据成像即得到了更高分辨率的SAR图像。实验结果表明该算法具有良好的超分辨性能，同时所需时问比基追踪方法缩短40％以上。     

基于Cauchy稀疏分布的SAR图像超分辨算法

分析了SAR图像稀疏性的成因,利用具有稀疏特性的Ｃａｕｃｈｙ分布作为SAＲ图像相位历史域数据的先验分布,建立了基于Cauchy稀疏分布的SAR图像超分辨模型,通过减少每次迭代中矩阵求逆的次数,给出了模型的快速迭代求解算法。利用SAR图像的稀疏性先验,将SAR图像超分辨问题转化为形式简单的约束极值问题,避免了基于ｌｋ范数正则化超分辨方法的模型定阶问题。最后,利用MSTAR实测数据,在相位历史域的实验结果证实了该方法有效的超分辨能力和快速求解能力。     

基于稀疏空间谱估计的星载SAR DBF算法

针对星载合成孔径雷达(SAR)系统利用俯仰向数字波束形成(DBF)技术接收场景回波时受地形的影响,会出现波束指向偏差的问题,提出了基于稀疏空间谱估计的星载SAR数字波束形成方法。该方法将目标场景高程估计问题转换为波达方向估计问题,考虑到回波信号的稀疏性,进而等效为稀疏空间谱估计问题,然后利用凸优化方法求解得到目标波达方向。最后,仿真实验验证了该方法的有效性,结果表明该方法可以降低传统自适应方法受小样本和低信噪比影响的限制,实现复杂地形下的正确波束指向,保证回波信号的接收增益。     

基于属性散射中心模型的SAR超分辨成像算法

基于属性散射中心模型,提出一种稳健而快速的SAR超分辨成像算法,在超分辨的同时能够考虑到目标的整体结构。首先利用改进的正交匹配追踪算法（OMP）对简化的属性散射中心模型进行参数估计,然后基于估计的模型参数在信号重构时进行二维频谱外推实现SAR超分辨成像。该算法具有较高的运算效率,相对于传统基于点散射模型超分辨算法,能够有效解决部件不连续的问题,并且初始指向角的利用可以取得良好的聚焦效果。仿真实验验证了该算法的优越性。     

用于静止目标SAR检测的相干空间滤波

对UHF合成孔径雷达（SAR）图象进行的分析揭示了像长导线或大卡车那样的分辨目标的空间相干相位结构。这一相位变化可由一个单一的与距离相关的因子4π4/λ近似，产生一个线状图象空间谱。这种图象的相位和谱特征可为相干空间波滤所利用，以改善大型目标的目标杂波比并提高在强杂波环境中检测静止目标的能力。     

频域空域二维稀疏SIMO高分辨雷达成像方法

利用频域稀疏的线性调频步进信号（FSCS）作为雷达发射信号,并结合空域稀疏的SIMO雷达阵列来构建二维稀疏的高分辨雷达成像模型。针对该稀疏模型,首先通过对低维数据简单补零处理,然后利用图像熵准则完成对运动目标速度的有效估计。在此基础上,结合压缩感知理论,构造有效的观测矩阵、稀疏变换矩阵以及重构算法,获得目标高分辨距离像（HRRP）,进一步提出基于保相性的频域空域二维稀疏SIMO高分辨雷达成像方法。该方法可以大幅减少FSCS脉冲串的子脉冲个数,大幅减少SIMO高分辨雷达接收天线阵元个数,并获得高质量的HRRP和目标二维像。仿真实验验证了本文方法的有效性和鲁棒性。     

三重混合范数的L型嵌套阵列二维角度估计

针对L型嵌套阵列二维角度估计问题，提出一种三重混合范数块稀疏重构算法。首先，建立一种俯仰角和方位角可分离的二维稀疏测向模型，将两个维度采样点分块，分别计算联合协方差矩阵，二维角度估计问题被转化为联合协方差矩阵稀疏优化问题；为减小计算复杂度，建立三重混合范数块稀疏重构模型，利用交叉迭代的方法得到稀疏解，实现了二维角度估计，并且可以自动配对。仿真试验表明，三重混合范数稀疏重构算法能够有效估计多个辐射源的二维角度，分辨率较高，并且具有一定的鲁棒性。与传统算法相比，在低信噪比和小快拍数的条件下，均优于传统二维角度估计算法。     

基于稀疏信号表示的空间碎片成像

地基雷达一直是空间碎片监测的有力工具,研究如何利用它们对尺寸小于距离分辨率的目标进行成像具有重要意义。基于空间碎片通常会围绕它的主轴进行简单的自旋转运动这一事实,通过对目标回波模型的分析,本文提出了一种基于稀疏信号表示的空间碎片成像方法。该方法将成像问题转化为稀疏信号分解问题,首先以各个散射点的散射特性作为元素构建字典,然后通过采用现有的方法对单个距离单元横向回波数据的稀疏信号表示进行求解,最后对求解的结果重新排列以得到目标的二维高分辨图像。仿真实验结果表明了本方法的正确性。     

基于后向散射系数模型的杂波仿真与信号重构

分析机载PD雷达的地杂波特性,研究杂波仿真技术。针对机载PD雷达地杂波形成的特点,从机载PD雷达的工作过程出发,基于后向散射系数模型,采用距离-多普勒划分法的杂波功率谱闭合计算模型,计算机载PD雷达的地杂波功率谱分布情况,经仿真分析地杂波分布规律受脉冲重复频率、载机速度和天线指向等因素的影响。提出一种时域信号重构方法,解决了如何由基于后向散射系数模型得到的杂波功率谱重构不具备时域统计特性的时域视频杂波信号的问题。     

Remote sensing of precipitation by a satellite-borne microwave remote sensor

The problem of remote sensing of precipitation by a satellite-borne microwave rain scatterometer is discussed. A downward-looking scanning pencil-beam antenna system is used. The combination of the range-gate method and low side lobe level is used to separate echoes from precipitation layers in the main lobe from ground clutter in the side lobes. Various parameters of the satellite-borne microwave rain scatterometer are calculated and characteristics of systems at 10 and 34.45 GHz are considered. The transmitter peak power needed to observe precipitation with sufficient signal-to noise ratio is calculated by means of the radar equation. The signal (i.e. the received power from the resolution volume of the precipitation) and the received power due to the ground clutter are calculated and the signal-to-clutter ratio is obtained by applying the radar equation. An airborne microwave rain scatterometer is proposed for preliminary experiments.     

基于OARO-GRU网络的高频地波雷达电离层杂波短期预测

电离层杂波的精确预测对提升高频地波雷达的目标探测性能具有重要推动作用。为此，提出了一种基于改进人工兔子算法优化门控循环单元 （Opposite Artificial Rabbits Optimization optimized Gated Recurrent Unit， OARO-GRU）网络的电离层杂波短期预测模型。首先，依据高频地波雷达接收到的电离层杂波具有混沌特性这一先验知识，通过相空间重构技术构造GRU网络的输入和输出样本集；然后，融入反向学习和柯西变异两种改进策略用于改善标准ARO的寻优能力，并将其用于执行GRU网络的包含隐层节点个数、初始学习速率和最大迭代次数在内的三个超参数值的优选；最后，重新训练优化后的GRU网络，输入测试样本集进行测试，并依据给定的评价指标评估模型。实测结果表明：相较于其他7种对照模型，所提出的OARO-GRU网络预测模型在预测精度和可靠性上均具有明显的优越性，为有效改善高频地波雷达的目标探测性能提供了一种新的思路与方法。     

一种在SAR图像中进行目标识别的多尺度模型

本文基于SAR相干成像的原理，利用当图像分辨率改变时，自然景物和人工目标班点模式变化方式的不同，提出了一种从自然景物中识别人工目标的多尺度模型，并研究了此模型在不同分辨率图像中的性质及应用。     

稀疏频带空间目标雷达成像

对稀疏频带超宽带ISAR成像进行了研究,提出了与实际情况更相符的空间目标稀疏频段成像步骤.以往这类问题主要针对一维稀疏向量,且都直接采用正弦信号模型开始分析.事实上,在ISAR二维信号处理中,不同频带的方位像由于慢时间采样尺度不同而有较大的差异,且由于速度的影响不同频段下的回波信号也无法用统一的正弦信号模型来表示.对这些以往稀疏频段成像研究中常常忽略的重要部分进行了详细的论述,进而给出了等效超宽带成像的方法.