环扫SAR的快速聚焦成像算法

针对环扫合成孔径雷达的成像方法进行研究,分析了环扫合成孔径雷达的工作原理以及信号模型,并提出一种基于频谱分析的聚焦成像算法,该算法较好地校正了批处理数据内的距离徙动,适合对环扫SAR(Synthetic Aperture Radar)进行高精度成像处理.给出了块数据快速聚焦算法的流程图以及简单的推导过程,并在此基础上给出了环扫SAR成像处理的完整流程.较之经典多普勒波束锐化DBS(Doppler Beam Sharpening)非聚焦算法,这种聚焦算法计算量略大,但成像精度高;较之ECS(Extended Chirp Scaling)算法,虽然补偿精度稍低,但计算量大大降低.因此这种算法能够很好地用于环扫SAR高分辨率快速成像.计算机仿真结果验证本文算法的有效性.      

星载SAR天线指向稳定度对成像质量的影响

从星载合成孔径雷达(SAR)天线指向不稳定对成像质量影响的角度研究天线指向稳定度.对均匀加权天线,详细推导了天线指向不稳定引起的成对回波的位置和幅度,分析了成对回波对点目标冲激响应的峰值旁瓣比、积分旁瓣比的影响.研究了天线指向不稳定造成的多普勒中心频率误差,根据多普勒中心频率误差与图像位置偏移的关系,给出了图像质量对天线指向稳定度的要求.最后进行了计算机仿真,验证了分析结果.     

一种干涉SAR复图像数据的快速仿真方法

为了给干涉测高算法提供具有先验知识的干涉数据,进行算法的定量可控误差分析,以完成算法性能的定量评估,针对干涉SAR(合成孔径雷达)数据仿真进行了深入的研究.考虑多种因素,推导出用于干涉SAR仿真的一种仿真模型,能快速完成干涉SAR面目标复图像的仿真;并提出迭代插值算法反推雷达斜距,既很好地去除了干涉SAR仿真中的奇异点效应,又提高了仿真速度.能够为图像配准、相位解缠产生数据源,也可进行基线估计.计算机仿真结果表明,新仿真模型具有快捷、灵活、多功能性,迭代插值算法也具有快速准确性.     

一种机载SAR距离徙动修正的快速算法

距离-多普勒算法是机载合成孔径雷达成像信号处理中的常用算法,针对其采用逐点插值进行距离徙动修正而导致运算量过大的问题,提出了一种无需插值的快速距离徙动修正方法.该算法通过二次快速傅里叶变换和一次复乘操作完成合成孔径雷达成像所需的距离徙动修正处理.在分析回波信号模型的基础上,推导了利用该技术能够精确完成距离徙动修正的最大测绘带宽度,给出了该宽度与成像分辨率之间的关系,并用计算机仿真验证了上述关系的正确性.理论分析、仿真和实测数据处理结果表明,该方法具有运算量小、精度高的优点,非常适合于机上实时处理.      

基于二维deramp处理的高分辨率 聚束SAR成像算法

有效解决回波信号的数据率是高分辨率聚束式星载SAR的难点之一.基于两步成 像算法和CS(Chirp Scaling)成像算法,提出了一种适用于高分辨率聚束式星载SAR的成像算 法——TDDCS(Two Dimension Deramp Chirp Scaling)成像算法.该算法从距离dechirp处理 后回波信号出发,首先利用二维deramp 处理来消除频谱混叠现象,这不仅能实现以对应条 带模式的脉冲重复频率来设计聚束SAR系统,也保证满足观测带宽度所需的回波窗长度,接 着利用CS处理和相位补偿实现精确的距离徙动校正,最后利用方位相匹配滤波 处理实现方位向压缩,得到最终的成像结果.基于等效斜视模型,给出了整个算法的详细推 导过程和实现流程,通过计算机仿真验证了本算法的有效性.      

基于快速退火MRF的改进SAR图像分割方法

基于Markov随机场(MRF,Markov Random Field)的SAR图像分割方法利用了SAR图像的灰度和结构信息,能在分割过程中有效抑制斑点噪声,获得较高的分割精度.但这类方法的缺点是模拟退火的计算量很大.针对该问题,提出了一种基于快速退火MRF的SAR图像分割处理方法.该方法根据SAR图像Gibbs分布的特性,在求取全局最优解时,首先寻找邻域系统中占有支配地位的某种标记,若存在占支配地位的标记,用此标记更新状态;反之,则沿用传统模拟退火的方法随机更新状态.由于该方法引入基于Gibbs分布的先验判决进行系统状态更新,因此能够快速求得全局最优解.最后对真实SAR图像进行处理,处理结果验证了算法的有效性.     

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。      

基于迁移学习的卷积神经网络SAR图像目标识别

针对卷积神经网络中因网络参数随机初始化和参数过多导致的收敛速度慢及过拟合的问题,提出了一种基于迁移学习监督式预训练的卷积神经网络。首先,引入迁移学习的思想,采用小规模数据集作为源域的训练样本,针对源域中源任务进行监督式训练得到预训练模型;然后,构建一个多层的卷积神经网络作为目标域中目标任务的待训练网络,将源域中获得的预训练模型作为该网络的初始参数,大规模数据作为目标域的训练样本进行网络的微调,通过这种基于特征选择的迁移学习,实现源域到目标域的特征信息迁移;针对卷积神经网络中全连接层参数过多的问题,采用卷积层替代全连接层。试验使用美国国防高等研究计划署的移动与静止目标搜索识别（Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition,MSTAR）数据集中三类目标数据作为源域样本,十类目标数据作为目标域样本,结果表明该算法的十类目标识别精度达到了99.13%,且具有更快的误差收敛速度。     

基于公共余数最优估计的多通道干涉SAR高程重建方法

针对多通道干涉SAR高程重建方法计算效率较低的问题,提出了一种基于公共余数最优估计的多通道干涉SAR快速高程重建方法。该算法首先对干涉相位去除平地效应后,得出每幅干涉图像任意一个像素对应的缠绕干涉相位,构造出关于干涉相位模糊数的同余方程组;然后利用最优估计法求解出带噪声余数的公共余数的最优估计值,求解出各目标的高程值;最后再利用改进措施得到更高精度的高程重建结果。试验数据处理结果表明,该方法使得多通道干涉SAR高程重建的计算效率有了显著提升。     

一种合成孔径雷达回波模拟器校准方法研究CSCD

针对目前合成孔径雷达回波模拟器图像校准方法存在的诸多不足,介绍了一种测量图像参数的方法。根据此方法建立的合成孔径雷达回波模拟器图像校准装置,可以通过对数据的正交解调、脉冲压缩、成像算法以及滤波等处理方法,实现合成孔径雷达回波的成像及校准。     

An optimal selection of probability distribution functions for unsupervised land cover classification of PALSAR-2 data

Different types of classification techniques are available in the literature for the classification of Synthetic Aperture Radar (SAR) data into various land cover classes. Various SAR images are available for land cover classification such as ALOS PALSAR (PALSAR-1, PALSAR-2), RADARSAT and ENVISAT. In this paper, we have attempted to explore probability distribution function (pdf) based land cover classification using PALSAR-2 data. Over 20 different statistical distribution functions are analyzed for different classes based on statistical parameters. Probability distribution functions are selected based on Chi-squared goodness of fit test for each individual class. A decision tree based classifier is developed for classification based on the selected pdf functions and its statistical parameters. The proposed classification approach has an accuracy of 83.93%.     

基于窄带雷达RCS序列的空间目标尺寸估计

从窄带雷达横截面积(RCS)序列中提取目标尺寸特征对空间目标的分类识别具有重要价值. 本文在研究椭球体RCS序列特性的基础上, 提出了一种空间目标形状估计方法, 并进一步研究了空间目标尺寸估计问题, 提出了一种新的尺寸估计方法. 实测数据的验证表明, 该方法能有效估计卫星、碎片等空间目标的形状和二维尺寸.     

基于多普勒频率差的拖曳式诱饵干扰检测

诱饵的检测是拖曳式诱饵(TRAD)干扰对抗的基础。对单脉冲雷达有无拖曳式诱饵干扰下平衡鉴相器(BPD)输出角误差信号进行了推导,根据平衡鉴相器的原理,得出了目标和诱饵干扰信号间的多普勒频率差会影响角误差信号的结论。当不存在拖曳式诱饵干扰时,经低通滤波器处理后角误差信号无变化;当存在拖曳式诱饵干扰时,经低通滤波器处理后角误差信号交流部分被滤除,角误差信号发生变化。根据诱饵存在与否时角误差信号的这一差异,利用门限检测实现对诱饵干扰的检测。仿真分析了不同干扰场景下的检测性能,验证了本文方法的有效性。     

基于WAAS监测数据的精度和完好性参数解算

美国联邦航空管理局（FAA）建设的广域增强系统（WAAS）通过对全球定位系统（GPS）所需导航性能（RNP）的全面增强,目前已能在WAAS服务区的绝大部分空域支持从航路到具有垂直引导满足航向信标性能（LPV）-200进近的RNP.本文给出了WAAS报文的解码过程,结合WAAS广播报文阐述了精度和完好性参数的解算处理过程.选取美国阿拉斯加州和美国本土34个WAAS监测站的实测数据,按该处理流程解算出精度和完好性参数.结果表明,所选监测站位置的精度和完好性解算结果与美国国家卫星测试台（NSTB）公布的统计数据基本吻合,验证了报文解码以及参数提取算法和流程的正确性.WAAS精度和完好性参数解算处理流程可为中国北斗星基增强系统（BDSBAS）建设提供借鉴和参考.     

基于多模型滚动时域估计的卫星故障诊断

研究了卫星姿态控制系统故障诊断问题, 将滚动时域估计与交互式多模型(IMM)方法相结合, 利用滚动时域估计方法对系统状态进行估计, 系统转换概率也相应地利用了一个时间段的估计误差作为依据, 而不是只考虑一个时刻的估计误差, 因此有效减少了大噪声以及个别错误测量对诊断结果的影响. 最后的仿真结果证明了该算法的有效性.     

低秩条件下双星TDOA和FDOA无源定位算法

针对双星对地面已知高度目标辐射源到达时间差(TDOA)和到达频率差(FDOA)无源定位过程中存在卫星1位置矢量、两卫星位置矢量差以及两卫星速度矢量差三者共面问题,提出了一种获得目标位置三维解析解的算法,并指出当且仅当两卫星位置矢量和速度矢量四者共线时才无解。分析了共面但不共线和共线2种情况,给出了不同情况下的解析解,并且当两卫星位置矢量共线时可以将定位问题化简为简单的一元二次方程求解问题,可以有效降低求解复杂度和减少虚根数量。此外,当三矢量共面时还可以改善星下点区域的定位精度。仿真实验验证了所提算法的有效性。