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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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基于Cauchy稀疏分布的SAR图像超分辨算法 总被引:3,自引:0,他引:3
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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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. 相似文献
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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。 相似文献
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