一种星载SAR模糊区回波信号仿真方法

模糊度是星载合成孔径雷达(SAR,Synthetic Aperture Radar)星地一体化系统方案设计中的重要技术指标.为了定量化研究模糊度对图像质量的影响,提出了一种星载SAR模糊区回波信号的仿真方法.该方法采用星载SAR模糊区回波信号模型.利用该方法生成包含观测区场景和模糊区场景的星载SAR回波信号,经成像处理后可以获得具有模糊特性的SAR图像.该仿真方法为定量化研究模糊度与图像质量之间的关系提供仿真工具,它能够反映模糊区目标的图形特征,为SAR图像的解译判读提供参考依据.计算机仿真结果验证了该方法的有效性.      

光学遥感运动补偿压缩成像

针对单像素相机的运动导致压缩成像品质下降问题,提出了运动补偿压缩成像方法。首先建立运动条件下压缩采样的精确模型,进而分析了逐帧重构与联合重构两种图像稀疏方法。同时探讨了所提方法对于更加复杂运动的适应性以及所提方法成像品质的分布特性。该方法利用成像系统的运动信息重新规整压缩采样,避免了由降低积分时间或者减少采样数导致的成像品质下降。数学仿真与半物理仿真表明,运动补偿压缩成像比未经补偿成像结果具有更好的成像品质。     

SAR图像超分辨与点扩展函数扰动校正算法

推出基于贝叶斯概率公式的SAR(合成孔径雷达)图像超分辨的最大估计(EM)算法,实现SAR图像雷达截面积的重建.本算法成功地将图像场景的先验知识纳入到图像的重建过程之内,有效提高了图像的分辨力,并采用点扩展函数参数化模型,通过估计该模型的参数,抑制点扩展函数扰动的影响.二者结合,有效地实现了SAR图像的超分辨.本算法的关键是构造合理的点扩展函数模型,能够同时拟合SAR图像数据和成像系统参数的相关信息.     

基于EfficientDet的无预训练SAR图像船舶检测器

针对多尺度、多场景的合成孔径雷达(SAR)图像船舶检测问题，提出了一种基于EfficientDet的无预训练目标检测器。现有的基于卷积神经网络的SAR图像船舶检测器并没有表现出其应有的出色性能。重要原因之一是依赖分类任务的预训练模型，没有有效的方法来解决SAR图像与自然场景图像之间存在的差异性；另一个重要原因是没有充分利用卷积神经网络各层的信息，特征融合能力不够强，难以处理包括海上和近海在内的多场景船舶检测，尤其是无法排除近海复杂背景的干扰。SED就这2个方面改进方法，在公开SAR船舶检测数据集上进行实验，检测精度指标平均准确率(AP)达到94.2%，与经典的深度学习检测器对比，超过最优的RetineNet模型1.3%，在模型大小、算力消耗和检测速度之间达到平衡，验证了所提模型在多场景条件下多尺度SAR图像船舶检测具有优异的性能。      

小波分析理论及其在雷达信号处理中的应用

依据所处理信号类型的不同,对小波变换与短时傅立叶变换进行了比较,说明小波变换适用于非平稳信号和奇异信号的处理.简要介绍了连续小波变换、离散小波变换和小波包理论的基本内容,讨论了小波变换实际应用中的采样和快速算法等几个关键问题.结合矢量量化技术,给出了一种用小波变换对星载SAR(Synthetic Aperture Radar)原始数据进行压缩的方法,结果表明,与传统的方法相比,由该方法压缩后的原始数据生成的SAR图像具有更大的信噪比.同时对小波变换用于雷达目标识别和SAR图像分类的性能进行了初步分析.      

一种基于DCT的SAR图像自聚焦算法

研究了一种基于离散余弦变换(DCT, Discrete Cosine Transform)的SAR(Synthetic Aperture Radar)图像自聚焦算法.该方法从复图像域出发,通过在距离压缩相位历史域引入相位误差模型,改变图像的聚焦程度直至一维像的DCT序列在高序数区域的权值达到最大,从而完成误差校正.同相位梯度自聚焦算法相比,该方法无需在图像域分离出强点目标,因此特别适用于无任何明显特征的图像.由于DCT存在快速算法,使得该自聚焦算法计算量较少,更易实现.实测数据及仿真数据的成像结果证明了此方法的可行性.      

用整数小波变换进行无失真SAR图像压缩

介绍了利用提升方案(lifting scheme)构造小波变换的3个主要优点,给出了几个整数到整数可逆小波变换对,讨论了SAR图像的特点,提出了一种利用整数到整数小波变换进行无失真SAR图像压缩的方法.该方法具有速度快、可进行同址运算和能进行分级传输等特点.比较了对ERS-1单视SAR图像和IEEE标准测试图的压缩结果,表明性能要略优于DPCM(Differential Pulse Code Modulation)方法,且只须对单视SAR图像作一级小波分解,分解级数增加会使压缩效果变差.     

基于背景和变化稀疏性的瞬变源图像重建算法

针对射电干涉测量通过结合长时间观测的多组可见度数据对静态源进行高空间分辨率成像，但无法得到时变信息的问题，提出了一种基于背景和目标变化的直和空间上稀疏性的稀疏基线综合孔径动态场景图像重建算法。将起始时刻的亮温和相邻时刻的亮温变化作为待求解矢量，不同时刻的亮温表示为它们的和，构造测量方程，并利用起始时刻亮温和相邻时刻亮温的稀疏性进行求解，重建出不同时刻的瞬变源图像。仿真实验结果表明，对于小区域背景下的瞬变源，所提算法与已有方法相当，对于大区域背景下的瞬变源，所提算法优于已有方法。      

压缩感知在电容层析成像中的应用

压缩感知(CS)理论是在充分利用信号稀疏性或可压缩性的情况下,对信号进行少量采样即可实现信号的精确重建。本文尝试将CS理论应用于电容层析成像(ECT)图像重建中,首先,使用快速傅里叶变换(FFT)基将原始图像灰度信号进行稀疏化处理;其次,将ECT灵敏度矩阵的各行按随机顺序进行排列,得到ECT系统随机观测矩阵;最后,选取当前普遍使用的基于内点法、梯度投影(GPSR)算法以及贪婪算法的CS图像重建算法进行ECT图像重建,并与线性反投影及Landweber迭代算法进行了对比。仿真实验结果表明:基于CS图像理论的ECT图像重建算法,其重建精度有所提高。本文同时分析了3种CS图像重建算法的优缺点及适用范围。     

合成孔径雷达压缩感知成像方法

为解决大带宽、多通道空间雷达系统的数据量大导致数据无法存储和传输的问题,介绍了一种基于压缩感知理论(CS,Compressive Sensing)的、全新的合成孔径雷达数据获取体制和脉冲压缩方法.在观测场景满足一定稀疏特性的前提条件下,使用该方法取代传统的匹配滤波方法进行脉冲压缩处理,可以从远远低于常规雷达所获取的数据量中恢复出原始场景.压缩感知脉冲压缩是通过使用一种贪婪追踪算法解一个逆问题来重建脉冲压缩后的信号.给出了该方法的原理和过程,并通过计算机仿真验证了该方法的有效性.这种新方法可以简化雷达系统,有效降低存储和传输的数据量,将设计重点从昂贵的接收机硬件上转移到智能信号重建算法上去.      

面向综合环境监测的星载SAR技术发展

针对中国微波遥感对地观测在信息维度、反演精度、观测效率和体系架构等方面存在的问题,基于国家重点研发计划“星载新体制SAR综合环境监测技术”的研究内容与成果,探讨了面向综合环境监测的若干未来星载SAR技术发展。在超大幅宽成像方面,提出分段渐变重频时序设计方案和基于最优线性无偏估计的低过采样变重频数据处理算法,实现了跨盲区大幅宽星载SAR成像;在宽幅星载SAR高灵敏度成像方面,提出中频数字波束合成高效星上实时处理架构和加权因子快速生成算法,采用16通道机载飞行试验数据验证,图像信噪比提升约112dB;在多极化星载SAR成像方面,分别提出一种简缩极化分解算法及混合全极化方位模糊抑制方法,在P/L波段机载飞行试验中得到验证;在高精度干涉SAR技术方面,提出基于改进相位补偿方案的层析SAR处理方法,利用P波段全极化层析SAR数据验证,获得优于0.9m的森林高度反演精度;在综合环境监测星座架构设计方面,针对广域地表高程、地表形变、海浪谱能量、洋流速度和生物量应用,完成品质因数达100的高分宽幅SAR卫星方案,其观测效能和观测维度较目前在轨SAR卫星有大幅提升。     

近前视弹载SAR的改进后向投影成像算法

针对现有的弹载合成孔径雷达(SAR)大斜视算法所处理的斜视角度受限,传统的后向投影(BP)算法运算量大以及已有的快速后向投影算法不能进行并行处理等问题,提出了一种适于并行处理的近前视弹载SAR的改进后向投影算法.首先根据近前视弹载SAR的几何关系,建立回波信号模型,然后在距离方向上对弹载SAR扫描场景进行等间隔分割,在合并子孔径的同时分裂图像,达到所需图像精度时停止合并和分裂,再相干叠加反向投影到扫描场景的分割小区域内的回波,这样就会得到扫描区域的弹载SAR图像.对于各个条带可以采取并行处理来分别成像,可以进一步提高成像速度.最后利用仿真回波数据和实测回波数据对本文改进算法进行验证,通过与其他算法的比较,证明了本文改进算法可以处理高达86°的近前视场景,并且处理速度大大快于传统BP算法的处理速度,再配合并行处理划分的条带,处理速度会快于现有的改进BP算法的处理速度.      

月地双基SAR成像的快速后向投影算法研究

为了提高对全球变化的大尺度观测能力,月基对地观测的概念应运而生。由于月基单站合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）的双程传播会造成回波信噪比衰减,为此针对月地双基SAR工作模式展开研究。考虑到月、地、星复杂的相对运动为成像带来困难,根据月、地、星的几何关系建立平面直角回波模型。同时考虑到月球和卫星运行轨迹的弯曲性,分析模型误差,推导了精确的回波二维频谱表达式。在此基础上提出了一种基于快速后向投影的SAR成像算法,补偿了方位空变的模型误差,利用频域子孔径成像和频谱融合实现成像算法的快速化。通过分析可知月地双基SAR的理论回波信噪比与地月距离的平方成反比,与月基单站SAR相比有显著提升,最后通过X波段SAR仿真数据验证了文章算法处理月地双基SAR成像问题的效性。     

基于小波变换的多方位角SAR图像融合方法

针对目标散射特性空变效应以及多方位角图像信息冗余的问题,提出了一种基于小波变换和边缘检测的多方位角SAR图像融合方法。首先,将图像进行小波变换,完成低频信息和高频信息的分离,实现图像的多分辨表征及序贯图像多方位角信息的融合;然后,利用改进的Robinson算子增强图像的轮廓特征;最后,融合实验和定量评估结果证明了本文所提融合方法的有效性。