基于SIFT子图像融合的直角坐标FBP算法

针对合成孔径雷达实测数据成像算法计算数据量大的问题,提出一种基于SIFT子图像融合的直角坐标系下的FBP算法。算法首先在直角坐标系下对SAR子孔径信号进行后向投影成像得到对应的子图像,然后对各子图像进行相位梯度自聚焦实现相位补偿,最后采用基于尺度不变特性变换(SIFT)的SAR图像配准方法对聚焦后的子图像进行融合得到全孔径图像。算法计算量比传统极坐标系下的快速后向投影算法小,并且由于基于SIFT的融合是针对复图像的融合,因此融合后图像的分辨率较传统的融合方法有所提高。机载实测数据的处理结果验证了算法的有效性。     

基于移动最小二乘法的机载SAR成像运动误差补偿方法

机载SAR平台在飞行过程中产生的运动误差会导致成像质量下降,利用测量数据提取运动误差是机载SAR运动补偿的重要手段之一。通过对机载SAR运动误差理论的推导,提出一种基于移动最小二乘法的机载SAR成像运动补偿方法,方法借助于惯性导航系统记录的东北天三维速度信息,对其进行处理,进而获得雷达平台的三维空间信息,再与后向投影算法结合,完成SAR成像运动补偿。方法是对最小二乘法进行改进,使其不需要对数据进行分段估计和平滑,还可以保证估计结果的正确性。实验结果验证方法对运动误差估计的准确性和有效性。     

合成孔径雷达实时成像回波数据的生成方法

在分析合成孔径雷达成像原理的基础上 ,建立了雷达回波信号模型 ,提出了一种生成回波数据的方法。并利用这种回波数据 ,在奔腾 PC机上实现了机载合成孔径雷达的实时成像软件仿真。该实时成像方法可用于考核合成孔径雷达 ( SAR)实时处理器连续动态成像的性能、如 :实时性图像拼接 ,载机运动补偿等。     

W波段UAV MISAR实时成像运动补偿方法

建立了实时成像正侧视合成孔径雷达(SAR)运动误差模型,采用了一种基于惯导和相位梯度自聚焦(PGA)运动误差估计的中心波束平面运动补偿算法。该算法对回波包络和相位进行分开补偿,利用惯导数据把带有运动误差的回波包络拉直,再利用相位梯度自聚焦算法对回波进行相位误差估计并补偿。针对实时成像的时间少、运算量大、运算资源受限等特点,该算法取消了距离徙动校正的步骤,将运动误差矢量在斜距平面投影并完成包络校正和相位误差估计。该方法运算量小,同时能满足分辨率要求。仿真结果表明:该方法能够得到质量较高的SAR图像。     

SAR实时处理中方位向数据降采样的实现

在机载 SAR中 ,成像分辨率所要求的方位向带宽往往比脉冲重复频率要低得多。对 SAR数据方位向进行降采样可以在不损失成像分辨率的情况下大大降低成像数据量与运算量。配合使用子孔径算法效果更为显著。文中给出了利用此方法处理实际雷达数据的成像结果     

机载SAR运动补偿技术研究

文中围绕机载SAR的运动补偿问题,对机载SAR运动误差的产生、运动误差对成像的影响以及运动补偿的实现等问题做大量探讨与仿真论证,并利用机载飞行试验的实测数据进行成像试验,验证运动补偿算法的有效性。     

基于子孔径处理的大斜视SAR点目标仿真

机载合成孔径雷达(SAR)平台无法在长合成孔径时间内保持理想匀速直线运动,运动参数变化较大。利用全孔径算法进行成像处理,难以高效地生成聚焦良好的图像。针对这些问题,本文通过在回波信号方位向划分子孔径,分段处理,从而得到聚焦良好的图像。为增强适用性,子孔径处理时采用大斜视角下的距离多普勒(RD)算法,同时与传统正侧视及小斜视RD算法比较。经仿真验证:无论在大斜视情况下还是在有运动误差的情况下,本文算法都能使点目标良好聚焦,点散布函数的分布显示旁瓣均低于-20 dB,满足工程使用要求,说明了算法的有效性。     

大带宽高分辨力多通道SAR频谱重构

针对大带宽高分辨力SAR的幅相误差特性,提出了基于通道幅相误差补偿的偏移相位中心多通道SAR频谱重构算法。该算法利用雷达内定标数据估计通道内和通道间的系统幅相误差并补偿回波数据,然后通过频谱重构滤波器抑制模糊多普勒频率信号,获得无模糊的多普勒信号。仿真和实测数据的成像结果表明,该算法能够有效抑制高分辨力多通道SAR的模糊多普勒分量,获得满意的成像效果。     

基于离散多项式相位变换的SAR高阶相位误差估计

离散多项式相位变换（DPT）是分析恒定幅度多项式相位信号的有力工具，其主要用途是估计相位多项式的系数，具有估计精度高、算法简单等特点。在SAR的回波数据中相位误差往往可以用幅度恒定的多项式相位来表示。补偿这种类型的相位误差，常用的方法是多孔径地图漂移法、多孔径相位差分法和相位梯度自聚焦算法。在SAR自聚焦中，运用DPT算法估计二阶和高阶相位误差系数是可行的。本文详细介绍了DPT算法的原理，通过实测数据验证了DPT算法的性能，并与多孔径地图漂移法、多孔径相位差分法和相位梯度自聚焦算法进行了比较，结果表明在信噪比较高的条件下，DPT算法的估计精度远远高于多孔径地图漂移法、多孔径相位差分法和相位梯度自聚焦算法。     

调频连续波合成孔径雷达滑动聚束成像算法

调频连续波(FMCW)体制下,传统脉冲合成孔径雷达(SAR)的"走—停"回波模型已经不再适用,快时间走动项引入的距离-方位耦合项不可以忽略,否则会使图像质量的降低。该文首先构建FMCW回波模型,其次,提出了一种基于两步式的滑动聚束SAR成像算法。所提算法针对滑动聚束模式中,多普勒历程大于脉冲重复频率(PRF)所造成的频谱混叠问题,采用方位频域去斜的预处理加以解决。由于距离徙动校正(RCMC)后方位时域依旧混叠,该算法通过方位去斜在频域完成聚焦避免再一次的解混叠操作。通过仿真验证,该算法能够实现高精度的FMCW SAR滑动聚束成像。     

一种应用于地形匹配雷达高度表中的回波跟踪与测高算法

脉冲雷达高度表内嵌的跟踪与测高算法在很大程度上决定了地形匹配系统的总体性能。普通的OCOG算法和其它基于回波前沿半功率点的跟踪算法都无法满足地形匹配的要求。因此，对OCOG算法加以改进，形成M-OCOG算法，并基于复杂地形回波的特性，分析M-OCOG算法在回波跟踪能力和测高性能方面的优越性，通过两种定量分析方法分析其地形匹配效果，说明了将其应用于地形匹配雷达高度表的可行性。     

基于相位差变化率的单站无源跟踪算法研究

利用机载观测站与辐射源之间的相对运动信息,在方位角测量的基础上增加相位差变化率的测量,可以对固定目标实现即时定位,为了提高精度,需要利用滤波算法进行跟踪滤波.在机载单站无源定位原理研究的基础上,通过计算机仿真分析了该定位方法下KF、EKF和MVEKF多种滤波算法的性能,对工程应用具有一定的参考意义.     

基于模拟退火算法的可靠性优化

建立了可靠性冗余优化模型，分析了各种优化方法的优缺点，采用模拟退火算法解决了此总是要，通过实例给出了算法，并与启发式算法作了比较，结果表明该方法比较有效。     

用于精确寻的的几种算法研究

介绍了几种比较典型的、寻的精度较高的算法———图像矩算法、归一化积相关算法和多子区灰度相关算法 ,分析了它们的算法原理 ,给出了实现方法并对之进行了简化 ;在计算机上进行模拟实验 ,获得了它们的寻的精度参数和寻的时间参数 ;分析了实验结果 ,得出各种算法的性能评估 ,为在精确寻的应用中选用寻的算法提供了依据并指出了进一步改进算法性能的工作方向。     

基于亲和传播算法的车辆自组织网络分簇组网方法

随着5G通信和自动驾驶汽车的发展，车辆自组织网络VANET（Vehicular Ad Hoc Network）作为一种新型的移动自组织网络，因其在改善道路安全、为驾驶员和乘客提供便利方面的潜力，而引起学术界和工业界的广泛关注。它可以通过提供交通流量、事故通知、危险警告、可能存在的定位偏差、天气等信息来增强道路安全，从而提高交通效率。由于车辆的高速移动会经常引起网络拓扑中断，因此一个设计良好的路由协议至关重要。提出了一种适用于车辆自组织网络环境的基于分簇的路由协议，设计并实现了一种基于亲和传播算法的分簇组网模型V-APC（VANET-Affinity Propagation Clustering）。通过重新定义亲和传播算法的相似函数，设计了簇头的选择过程、簇的形成过程还有簇的维护过程。结果表明：采用上述方法形成的簇，在簇内的通信性能和簇稳定性方面具有显著优势，使得该协议在路由延迟和数据包转发成功率方面表现优异。     

考虑温度大范围变化的瞬态热固耦合方法研究

针对传统瞬态热固耦合方法不能准确反映温度大范围变化时传热与结构变形之间的耦合效应,基于Galerkin与Newmark算法,建立了充分考虑温度大范围变化对耦合项影响的瞬态热固耦合有限元计算方法。通过求解铝质薄板在强热流作用下的热响应问题,校验了该方法的正确性,并利用该方法对某型高超声速飞行器进气道热防护面板进行了瞬态热固耦合分析。利用理论公式证明并通过分析算例得出结论：温度剧烈变化对热固耦合问题的计算结果影响十分显著;考虑温度剧烈变化的耦合项对结构的温度场影响较小,但会使温度变化率呈现震荡状态,耦合项对结构的位移、变形速度及变形加速度有显著影响,对结构的振动起到阻尼作用。     

一种实现图像感兴趣区域嵌入式编码的改进算法

对图像感兴趣区域ROI(Region of Interest)的支持是新一代静止图像压缩标准JPEG2000的一项重要功能。文章利用嵌入式编码理论,针对零树小波编码EZW(Embed-ded Zerotree Wavelet Coding)算法的效率不足提出了一种改进方法。通过基于对EZW方法的适当改进并用于ROI编码,实现了图像感兴趣区域的高品质重建,进一步降低了编、解码复杂度和存储的空间,并提高了编码的效率。     

基于Boosting的模糊分类规则集成学习及应用

由于难于获得先验知识,样本可分性差,辐射源识别很难达到很高的识别率。结合AdaBoost算法和遗传算法,提出了一种模糊分类规则的迭代学习方法。在每轮迭代训练过程中,算法通过调整训练样本的分布,利用遗传算法产生分类规则。减少分类规则能够正确分类样本的权值,使得新产生的分类规则重点考虑难于分类和拒识的样本。在规则学习的适应度函数中考虑训练实例的分布,使模糊分类规则在产生阶段就考虑相互之间的协作,改善了模糊分类规则的整体识别能力。辐射源识别实验结果表明,该方法具有良好的分类识别性能。     

基于粒子群拍卖混合算法的空空导弹制导权移交技术

为解决超视距协同空战中的空空导弹制导权移交问题,首先对空空导弹制导权移交问题进行了数学建模,构建了我机对目标机制导优先权模型以及我机对空空导弹制导优先权模型,建立了空空导弹制导权移交的任务分配模型;其次为实现对大规模空空导弹制导权移交问题的快速寻优求解,提出了一种分布式的粒子群拍卖混合算法,该算法对粒子群算法进行了改进,并融合了拍卖算法的优点,可在较短的时间内获得较为合理的制导权移交方案,具有较好的动态性、全局寻优性能以及易于计算机编程实现等优点。最后,通过仿真实验证明了本方法的合理性和有效性。     

自适应频率插值（AFS）技术在滤波器EM设计中的应用

文章采用了基于Neville算法的自适应频率插值（AFS）技术,减少了计算滤波器S参数特性的时间。Neville算法是一个迭代的算法,在迭代的过程中得出插值多项式,因此不需要矩阵求逆,防止了矩阵病态产生的误差,增强了数值的稳定性。分析结果显示,AFS不仅节省了计算时间,也有较高的插值精度。