一种用于条带模式SAR成像的自聚焦算法

 针对现有条带模式合成孔径雷达（SAR）成像的自聚焦算法中,相位的拼接会引起误差的严重积累,本文结合相位梯度自聚焦（PGA）算法和子孔径偏移（MD）算法,提出了一种新的用于条带模式SAR成像的自聚焦算法（PGA-MD）。该算法先利用PGA算法有效估计各子孔径相位误差函数,再利用相邻子图间方位向偏移量和线性相位之间的关系,通过MD算法精确估计相邻子图间方位向偏移量,然后计算线性相位差,并基于—阶导数实现子孔径相位误差函数拼接。理论分析以及实测数据处理结果对比均表明PGA-MD算法可以有效提高对条带SAR图像的自聚焦效果。     

一种基于重叠子孔径回波信息的SAR图像配准算法

合成孔径雷达（SAR）图像配准是寻找多幅SAR图像之间的几何变换关系的过程，使不同图像校正到统一空间坐标系。传统光学图像配准方法，如尺度不变特征变换（SIFT）结合随机抽样一致（RANSAC）用于SAR图像配准时，由于受到乘性相干斑噪声的干扰，配准性能受到较大影响。提出一种基于重叠子孔径回波信息的SAR图像配准算法，在对SAR回波复数据进行成像处理的过程中，利用相位信息并结合子孔径自聚焦方法得到强相关的重叠子孔径图像，并利用多图像配准方法实现成像孔径内和孔径间的子孔径图像配准，提高图像配准精度。多个不同场景的实测数据处理结果表明：所提算法相比于SIFT+RANSAC算法，同名点数量增加，误匹配点对减少，均方根误差减小，对相干斑噪声具有较强的鲁棒性，配准效果得到了显著提高。     

基于改进ORB-GMS-SPHP算法的快速图像拼接方法

针对传统图像拼接算法存在拼接速度慢、图像拼接有色差等问题，提出了一种基于ORB-GMS-SPHP算法的大视场多图像拼接方法。该方法首先利用高斯函数构建尺度空间，将高斯尺度空间划分为多个网格，在每个网格内借助FAST算法提取尺度空间特征点，使用BRIEF算法提取描述符并匹配，得到更加均匀分布的特征点；然后使用运动网格统计算法筛选匹配点；最后采用SPHP算法融合图像重叠区域，从而得到完整的拼接图像。将改进的ORB-GMS-SPHP算法与现有的传统特征点匹配算法在特征点匹配精度和特征点匹配速度进行对比与评价，验证了该方法特征点匹配速度快、精度高，并且可以保留更多的正确匹配点的特点。将该拼接方法与传统拼接方法在拼接速度、图像配准均方误差RMSE以及视觉主观判断拼接色差进行对比与评价，验证了该拼接方法具有较快的拼接速度、更高的拼接精度和无明显色差。该方法在2 736像素×3 648像素图像中,特征点匹配时间降低至6.463 s，图像配准精度RMSE降低至3.87。实验证明该方法特征点匹配速度快、精度高,且拼接精度高、无明显色差。     

聚束SAR扩展Chirp Scaling成像算法.

在合成孔径雷达（SAR Synthetic Aperture Radar)的成像算法中，Chrip Scaling成像算法具有计算效率高的优点，因此得到了较为广泛的应用。详细研究了子孔径扩展Chirp Scaling算法在高分辩率聚束模式SAR中的应用，包括子孔径划分和方位向处理问题，针对A.Moreira等1996年所提算法在处理聚束SAR数据时所产生的问题，给出了经过改进的适合于大斜视角处理的整个计算过程的完整表达式。在给出点目标仿真的同时，利用E-SAR实际数据对述方法进行了验证，结果对具体的兼容条带和聚束两种工作模式的SAR处理机设计具有一定的参考价值。     

曲线轨迹下前视多通道SAR解模糊成像算法

前视合成孔径雷达（SAR）存在左右模糊问题，在直线航迹下，目标关于航线对称模糊，模糊关系不随航线变化，可利用波束形成进行全孔径解模糊处理；但在曲线航迹下，目标的模糊关系具有空变性，不能全孔径解模糊成像。针对这一问题，分析了曲线航迹下目标模糊关系的空变特性，提出一种前视多通道SAR快速后向投影子孔径处理解模糊成像算法。首先进行子孔径划分，在每个子孔径内目标的模糊关系近似不变，每个子孔径分别成像，然后通过波束形成对每幅子图像进行解模糊处理，最后融合子图像得到最终的成像结果。算法有效解决了曲线轨迹下目标模糊关系的空变性对解模糊的影响，仿真实验验证了算法的有效性。     

结合视线方向运动补偿的滑动聚束SAR子孔径成像算法

滑动聚束合成孔径雷达(SAR)是一种新兴的成像模式,既可以提高方位向分辨率又能够扩展成像范围。其数据处理时需要考虑两个关键问题:一是系统脉冲重复频率(PRF)不足,方位向信号发生混叠;二是合成孔径长度的增加使运动误差的影响更为突出,运动补偿(MOCO)精度要求提高。基于子孔径技术,提出了一种改进的高分辨率成像算法。划分子孔径克服了PRF不足的问题;子孔径数据处理采用结合视线(LOS)方向运动补偿的Omega-K算法,实现更高精度的运动补偿,提高了聚焦质量。最终的方位向分辨率达到0.1 m,具有实际工程应用价值。点目标仿真和实测数据处理验证了算法的有效性。     

信赖域滤子算法在航空发动机在线优化中的应用

主要研究了航空发动机在线优化问题.以非线性发动机部件级模型为优化对象,将信赖域滤子算法应用于航空发动机在线优化,相比基本信赖域算法,该算法由于采用非单调的滤子算法和松弛重置,兼顾了算法在目标函数值下降与可行性保持两方面的品质,通过松弛重置避免子问题的不可行性,滤子算法则保证了算法收敛到全局最小解.最后,基于信赖域滤子算法,以涡扇发动机最小油耗寻优控制为仿真算例,验证了该算法的优越性.      

基于马尔科夫链的单站SAR海面场景宽幅高分成像算法

针对单站合成孔径雷达(SAR)实现海面场景高分辨率宽测绘带(HRWS)成像问题,结合海面目标相对整个场景的稀疏特性,提出了一种基于马尔科夫链的单站SAR宽幅高分成像算法。算法将宽幅的海面场景分为不同子测绘带,首先发射少量脉冲对各子测绘带进行距离向成像,利用距离向成像结果获取场景内感兴趣目标的数量信息。然后计算雷达波束指向的马尔科夫状态转移概率,并按此概率控制雷达对不同测绘带进行扫描。获得不同测绘带的稀疏子孔径后进行压缩感知成像。提出的算法可以在相同合成孔径时间内实现多个测绘带的宽幅高分成像,最后的仿真实验验证了所提算法的有效性。     

基于改进SURF算法的无人机遥感图像拼接方法

针对传统SIFT算法在无人机遥感图像拼接中存在的运算缓慢、误匹配较多且计算过于复杂,无法满足遥感图像处理的实时性要求等缺陷,以及由于采集到的图像之间存在曝光差异等情况,直接进行叠加拼接后极大可能会在边界处产生重影错位的情况,文章提出了一种改进的SURF算法与融合算法用于无人机的遥感图像拼接。首先,在特征检测阶段,将SURF算法与Harris角点检测算法2种算法相结合,快速得到图像的特征点与特征描述子;在特征匹配阶段分为粗匹配与精匹配2个步骤:通过KNN算法对待拼接图像间特征点的粗匹配,以及应用RANSAC算法去除误匹配点的精匹配;在图像融合阶段,采用了基于距离的加权平均算法进行图像融合;最后,实验表明:文章所提出的算法处理速度相比于传统SUFT算法提升了近5倍,相比于其他改进算法,匹配精度也有所提高,并且该算法能够有效提高图像拼接后的质量与效果,解决了拼接痕印明显、重影、错位等现象可能发生的问题。     

大视场紧凑型仿生复眼成像系统研究

针对视觉导航系统对小型化、超分辨成像和近程立体视觉的需求,研究了一种基于微端面光纤面板的大视场紧凑型仿生复眼成像系统。利用视轴发散的微小型透镜组进行大视场成像,并以切削斜端面的光纤面板进行图像传输,将大面阵(5120×5120像素)CMOS相机与光纤面板后端面直接耦合实现图像输出,可实现9个视场部分重叠子孔径图像同步实时输出和采集。在实时化拼接处理中,利用CUDA并行加速方法进行图像拼接,单帧的拼接耗时小于30ms。视场部分重叠复眼成像模式还可配置偏振片或滤光片构成全偏振或多光谱成像,在天空偏振光导航、无人机紧急避障、弹载侦察、近程引信以及水下无人潜航器导航等领域具有广泛的应用前景。     

基于局部单应性矩阵的图像拼接与定位算法研究

针对单个摄像机的视野范围有限导致在大场景下监控效果不够理想的问题,提出了一种改进的图像拼接与目标定位算法。该算法以多个摄像机获取的具有共视区域的监控图像为基础,通过对图像进行网格划分后分别计算多个局部单应性矩阵完成初步对准,然后对网格顶点进行微调优化完成最后配准。最后对图像进行融合形成无缝、自然的大视角图像,并利用场景信息在获取的全景图像上对目标进行快速定位,以满足监控人员对场景中目标的全景捕捉分析功能。实验结果表明,该算法能显著提高大场景下图像拼接结果的质量并实现目标的快速定位。     

一种改进的雷达低空目标仰角估计算法

由于地(海)面反射的多径镜像信号的存在,使雷达低空目标的仰角估计成了难题。而三子孔径算法是针对该难题而提出的一种有效算法。此算法基于极大似然算法将等距线阵均分为三个子孔径,从而简化了估计函数,也使计算量大大减少。本文在三子孔径算法的基础上,利用目标信号与镜像信号在入射角度上的正弦约束条件,给出了一种改进算法。计算机仿真结果显示改进算法在性能上要优于三子孔径算法。     

基于误码率准则的窄带干扰抑制算法性能分析

采用有效的窄带干扰抑制技术,可极大地改善扩频通信系统的性能.首先详细介绍了频域干扰抑制算法的基本思想,给出了算法实现的模块框图;其次具体分析了算法实现的关键技术：重叠加窗,背景噪声估计,干扰门限确定及干扰消除策略;最后以误码率作为干扰消除算法性能的评判标准,仿真分析了频域窄带干扰抑制技术中干扰强度、干扰频带宽度、干扰频率位置、干扰消除门限、陷幅值、加窗重叠度等因素对系统误码率的影响,为在不同条件下算法最佳参数的选取提供了依据.仿真结果表明：当干扰消除门限值取4aF,陷幅值取2σF～6σF,加窗重叠度为50％时,该算法可获得最佳抗干扰性能.     

基于改进蚁群算法的飞机低空突防航路规划

蚁群算法是一种新型的基于群体的仿生算法。采用蚁群算法实现了飞机低空突防的航路规划,为航路规划问题提供了新的解决思路。并对原始蚁群算法进行了改进,提出了保留最优解、自适应选择策略和自适应信息素调整准则,有效地提高了算法的收敛速度和解的性能。最后用计算机进行了仿真,取得了较好的结果。     

Imaging of a compact range using autoregressive spectral estimation[radiation patterns measurement]

The spurious scattering mechanisms of a compact range, which cause spurious signals as well as the desired plane wave to illuminate the test zone, are addressed. It is shown that an accurate estimation of the direction-of-arrival and amplitude of spurious signals in a compact range is beyond the resolution available from the Fourier transform. An estimation technique based on autoregressive (AR) modeling of field probe data is developed to locate and quantify the spurious signal sources. The probe aperture is divided into a number of overlapping subapertures so that the far-field criterion for each subaperture is satisfied. Then, the subaperture data are modeled as an AR process. Singular value decomposition and forward-backward linear prediction are used to estimate the model order and the AR parameters. Examples of probe measurements and analysis for an actual compact range are given     

数字化城市交通向导仿真的蚁群优化算法

以求解旅行商问题的蚁群算法为基础,充分考虑交通向导最佳路径的具体要求,对算法的选择机制、更新机制以及协调机制作进一步改进,引入自适应的转移策略,并融入节约法,以克服基本蚁群算法计算时间长、易出现停滞等缺陷。以湖北荆门地区车辆选择路径为研究对象,采用蚁群优化算法建立了车辆最佳路径的模型,并对其进行了仿真分析。仿真实验结果表明,优化算法比基本蚁群算法的路径更优,寻路时间更短。     

集合划分问题的蚁群算法

集合划分问题是一个典型的NP完全问题,建立了集合划分问题的优化数学模型,采用蚁群算法解决了此问题.对蚁群算法参数的合理选取进行了实验分析,给出了算法参数选取的基本原则.与贪心法作了比较,结果表明该方法比较有效.