空间目标的ISAR成像及轮廓特征提取

空间目标的逆合成孔径雷达（ISAR）成像由于受自身遮挡及噪声干扰等影响,导致生成的ISAR像难以直接进行图像分析及目标识别。由此,以空间目标的ISAR成像建模为基础对ISAR像处理及特征提取展开了研究。首先,分别建立了目标卫星的ISAR成像模型、ISAR信号模型及ISAR图像函数提取模型,并经过旁瓣抑制与相干斑滤波等初步处理得到了目标卫星的ISAR像。其次,采用Otsu算法、canny算子及Hough变换使卫星旋转至最长轴平行于像平面横轴,通过闭运算填充卫星内部孔洞,去除外部孤立噪声,并基于连通域思想分割出卫星所在子区域,实现了卫星的轮廓提取。所设计的图像处理算法能有效改善ISAR像质量,提取的卫星轮廓线能较好地勾勒出目标卫星的外形结构,为进一步展开卫星的识别工作奠定了重要基础。      

一种基于混沌控制调频率的SAR干扰方法

提出了一种基于混沌控制调频率的SAR干扰方法,给出了干扰的基本原理和干扰信号模型,仿真研究了干扰的效果,仿真结果表明：利用混沌序列控制线性调频信号的调频率产生干扰信号,能够对SAR实施有效的干扰,而且干扰同时具有欺骗和压制的双重特征,能够有效地改变目标特征,达到掩护重要目标的目的。     

干涉式合成孔径雷达干扰方法研究

干涉式合成孔径雷达（INSAR）三维成像技术是在合成孔径雷达（SAR）的基础上发展起来的,它可以获得高精度的数字高程模型（DEM）,该模型得到了广泛的应用。针对IN—SAR干扰对比研究了常规噪声压制式干扰与弹射式干扰对INSAR成像处理的影响,并作了计算机仿真。结果表明,采用弹射式干扰不仅可行,而且可以有效地改变原地形的“指纹”特征,达到欺骗INSAR的目的,而常规噪声压制干扰则不适合用于对INSAR实施干扰。     

一种基于降调频的宽带LFM信号DOA估计算法

传统的宽带LFM信号DOA估计算法,是直接对信号进行估计,为满足采样定理,需要很高的采样频率,数据量和运算量巨大。针对这一问题,提出一种基于降调频的宽带LFM信号DOA估计算法,采用基于改进谱形熵的自适应降调频技术,通过若干次降调频,将宽带LFM信号带宽降到接收机可以处理的范围内,再利用窄带LFM信号DOA估计算法估计...     

合成孔径雷达弹射式干扰增强方法

分析了弹射式干扰的信号特点和它对SAR图像的干扰效果,根据其特殊性,给出了一种弹射式干扰增强方法,分析了弹射式干扰增强的关键问题.以机载SAR为例进行了仿真实验,结果表明,通过干扰增强可改善对SAR的干扰效果,降低干扰功率需求.     

充分统计量在数字信号处理中的应用研究

分析了充分统计量在数字信号处理中的应用,简述了充分统计量的理论模型,重点研究了充分统计量在高斯信道中的应用,结合具体的实例对传统意义下的基于贝叶斯准则的估计和基于充分统计量的估计的性能进行了比较分析;分析比较了基于充分统计量的估计与传统的基于线性模型估计的一致性,全文以具体简洁的实例,针对充分统计量理论用于信号数字参数的估计问题提供了参考。     

一种改进的SMI旁瓣干扰抑制算法研究

采样矩阵求逆（SMI）算法是常用的自适应旁瓣对消算法。针对在低快拍下数据协方差矩阵的小特征值扩散,进而引起自适应波束副瓣升高的问题,提出了一种改进SMI算法的方法。该方法通过快拍数据的滑动平均获得协方差矩阵,使协方差矩阵小特征散布变小,能够很好地抑制副瓣电平,从而使算法适用于低快拍数据。     

一种用于目标特征提取的改进RELAX算法

传统RELAX算法是基于sinc核函数进行处理的，该算法在正弦信号参数估计上具有良好的鲁棒性和有效性。在远场成像条件下，逆合成孔径雷达（ISAR）目标回波可近似为复正弦模型，因而可以采用RELAX算法进行目标特征提取。当对ISAR实测数据进行处理时，复杂目标中强散射中心的高旁瓣电平和噪声的共同影响，造成特征提取中对散射中心的个数估计不准确，影响了特征提取精度。针对这一问题对RELAX算法进行了改进，提出采用加窗处理技术，对RELAX处理的核函数进行修正。数值仿真和对ISAR实测数据的处理结果表明，改进的RELAX算法改善了旁瓣性能，提高了散射中心提取精度。