复合噪声调频干扰的极化滤波方法

基于瞬态极化理论研究了复合噪声调频干扰的极化滤波方法。在对多个噪声调频干扰源合成信号的极化起伏特性进行分析的基础上,提出了复合噪声调频干扰的瞬态极化估计方法和基于MLP的极化滤波抑制方法。最后,利用计算机仿真实验验证了文中所提方法的有效性和可行性。     

有限混合Wishart模型分类多视极化SAR图像

针对多视极化SAR图像的Wishart分类器存在着先验假设分布问题,提出混合Wishart模型并进行极化SAR图像的分类.结合bootstrap方法给出了混元个数准则,采用EM算法导出了混合模型的参数估计.根据旧金山湾区域的多视极化SAR图像实例进行了分析,并由此进行分类.实验结果显示在大的匀质区域方面上采用混合Wishart模型的分类结果明显优于直接采用 Wishart方法的分类结果.     

自适应三维极化滤波

三维极化滤波能够更好地利用空域信息,在极化域-空域联合滤波,因此能够抑制二维正交极化滤波不能滤除的干扰,达到更好的滤波效果.实际应用中,信号通常是未知的或者变化的,要达到好的滤波效果,必须实时更新滤波参数.针对未知的或缓变的信号环境,提出了一种自适应三维极化滤波算法,利用历史杂波数据来估计杂波的极化信息,据此对天线进行调整,以对接收信号滤波.最后通过Matlab仿真验证了该算法的有效性.     

基于Sigma方法的SAR图像斑点噪声滤波器

文章基于传统Sigma滤波器,提出了一种新的SAR图像滤波方法。首先,分析指出传统Sigma滤波器处理复合噪声和保持弱边缘的能力较弱的缺点。然后,改进Sigma滤波器的δ-条件,使之更加适应复合噪声分布条件下的SAR图像滤波。提出了灰度中心偏移的Sigma滤波（GCOSF）,增强Sigma滤波器保持弱边缘的能力。在GC...     

多特征实优化PolSAR图像舰船目标增强方法

极化合成孔径雷达(PolSAR)数据蕴含了丰富的极化信息,已被广泛应用到海上舰船检测中。针对检测过程中存在的相干斑模糊、甚至淹没目标问题,采用多个特征通过实优化,提出了一种新的PolSAR图像舰船增强方法。在大量实验基础上,该方法首先选择了效果较好的极化白化滤波、极化熵与Pauli分解中舰船成分作为参与优化的元素,然后利用实优化融合来提取最优目标增强特征图,最后通过Radarsat-2全极化数据进行了验证。实验结果表明,该算法能有效抑制相干斑,同时增强海上舰船目标。     

基于目标分解和SVM的极化SAR图像分类方法

极化SAR图像分类是新体制雷达应用研究中的一类基础前沿问题。文章提出了一种基于目标分解及支持矢量机(Support Vector Machine,SVM)的极化SAR图像分类方法。首先根据Cloude分解和Freeman分解两种方法提取极化SAR图像的多类散射特征,从而构造出图像各像素的特征向量。接着利用样本区域像素的特征向量对SVM进行训练,获得经训练的SVM。最后,以各待分类像素的特征向量为输入,利用经训练的SVM即可完成极化SAR图像的分类。对两幅AIRSAR实测极化SAR图像数据分类的结果表明,文章方法能够有效地利用多类散射特征的互补信息,具有较高的分类精度。     

一种新的非线性干涉SAR噪声抑制方法

现有的常用于干涉SAR相位图噪声抑制的非线性滤波法主要有模糊中值滤波和模数滤波，这两种方法都会引起比较大的图像边缘模糊，从而降低后续处理的精度。邻域平均法是一种非常经典的图像降噪方法，它具有较好的边缘保持特性。论文结合干涉SAR相位图的特性，改进了邻域平均法的邻域甲均值计算公式，有选择地利用邻域平均值代替当前像素点的值，提出了一种适用于干涉SAR相位图降噪的新的非线性滤波方法一条件邻域平均法，它具有更好的边缘保持特性。在理论分析和比较条件邻域平均法与模糊中值滤波和模数滤波方法的基础上，采用ERS1／2干涉SAR数据对论文提出的方法和所作的分析进行了验证。     

宽带LFM信号同时极化测量性能研究

针对雷达动目标的全极化高分辨信息的获取问题,建立宽带极化雷达的信号模型,分析对应的匹配滤波处理算法.对时/频域加窗的效果进行比较,提出了实用的窗函数选择方法.分析正负线性调频信号对高速运动目标的同时极化测量性能,提出对高速运动目标的极化--一维距离像联合识别方法.仿真结果证明了所此方法的有效性.     

用于提高SAR对比度度和分辨率的极化技术

在近十年中，合成孔径雷达系统（SAR）已成为遥感技术中的一个重要工具。它的重要性在于解决其它系统设计用于同样目的一些问题的不同方面，比如光学系统。SAR系统的主要特征之一是：它是“全天侯”系统，即，该系统几乎不受气侯条件（云、雨等）的影响。SAR系统能在白天和黑夜中进行成像。这些性能使SAR系统能在全天侯获取信息和图像，而且几乎所有资料或图像都可采用。然而，采用光学系统时，仅有10%的图像不受气候条件的影响。SAR系统在获取回波信号的幅度和相位信息时，是一个相参系统。然而，SAR系统的这种相参性也同时引起了SAR系统的一个主要问题：相干斑点噪声。这种噪声在信号的幅度和相位上都会出现，但具有不同的特征。有很多技术都试图消除数据中的斑点噪声，但这些技术主要应用在幅度信息中。也有一些技术试图从相位中消除斑点噪声。从幅度或相位中消除斑点噪声的技术略有不同：对于幅度而言，数据中斑点噪声的主要特征遵循乘性模型^[1]，那么这类技术必须与之适应。从幅度中消除相干斑点的技术可分为多视和空间滤波技术^[1]。在这一种情况下，把获得的相同空间的不相关数据进行平均处理。在第二种情况下，在同样的图像上求平均数。这些技术虽然能消除相干斑点，但它们也存在损失分辨率的问题。应用在相位上的去相干斑点技术与应用在幅度上的去相干斑点技术相比，结果要差一些。某些技术在极化通道之间进行综合，得出一幅图像，但这样做必须会推动极化信息^[2]。在其它情况中可用极化分集的思想来恢复强度信息^[3]。还有些技术则于对极化通道的实部和虚部进行处理来进行相干斑点抑制^[4]。本文介绍了一种从相位和幅度中消除相干斑点的新方法。这种方法的优点在于用几乎同样的方式来处理相位和幅度中的斑点噪声。     

单极化雷达的散射矩阵测量新方法及其外场实验研究

针对现有装备的雷达系统不具备极化测量能力,而开发专用极化测量系统复杂度高,设备量大代价高昂的问题,本文利用国防科技大学研制的瞬态极化雷达实验系统,研究并针对一种新的极化测量算法进行了外场验证实验。该方法不需要两路正交极化发射接收设备,仅需在目标稳定跟踪阶段利用波束在空域扫掠目标过程中极化状态发生变化的固有属性对目标回波序列进行采集和处理即可实现目标极化散射矩阵的测量,外场实验和数据处理结果验证了算法的正确性。该方法对于利用天线特性来解决设备量相对较小,跟踪制导体制下目标特性测量,反隐身目标、抗干扰,低空突防和对抗辐射攻击等重要问题提供了参考依据。     

基于最佳检测的雷达发射-接收极化联合优化方法

基于最佳检测准则,提出了一种新的雷达发射-接收极化联合优化方法。首先,建立了全极化雷达目标回波模型,设计了基于纽曼-皮尔逊(Neyman-Pearson)准则的雷达目标全极化检测算法,推导分析了检测性能;其次,提出了雷达发射-接收极化的联合优化方法,提高了雷达目标的检测性能;最后,仿真试验结果表明,本算法能够显著提高雷达目标的检测性能。     

森林覆盖下人造目标PolInSAR图象的参数反演模型

极化干涉合成孔径雷达（PolInSAR）不仅可以用于地表参数反演，而且可以用于对森林覆盖下人造H标的参数估计。寻找适当的反演模型，对于有效实现人造目标探测具有重要意义。以L波段PolInSAR图象的应用为背景，针对带有隐藏人造目标的森林区域，推导了一个多层随机体散射模型。该模型在反映森林区域特性的同时，建立了雷达观测数据与目标物理参数之间的联系。文中利用简化的三层PolInSAR模型对带有人造目标的森林区域进行了仿真，然后利用仿真的PolInSAR数据对文中提出的模型进行了验证。参数反演结果表明所提出模型是能够用于正确地提取森林及人造目标的真实参数。     

受Faraday旋转影响的极化SAR数据的校准

合成孔径雷达的极化校准的根本目的是校正各个极化通道的极化不纯度和通道间的不平衡量,而对于星载系统,还要考虑受到Faraday旋转引入的极化矢量偏移的影响。文章首先利用电磁数值计算的方法获得点目标的极化散射矩阵,利用Kroneker积的性质得到极化校准模型,从而得到极化校准矩阵。由于不需要得到各个通道具体的失真特性,以及Faraday旋转的具体大小,因此该方法更容易实现。最后利用计算机仿真,验证了该方法的有效性。     

基于Pauli基分解的极化校准算法

极化校准是现代雷达精确获取目标极化散射特性的前提和基础。为解决某全极化雷达的校准问题,提出一种基于Pauli基分解的极化校准算法,给出了算法的正交条件和相关推导,可选择任意满足正交条件的三个目标做为定标体。对校准算法的误差来源和误差对校准结果的影响分别进行了理论分析和仿真分析。给出了不同条件下该校准算法和其它校准算法的仿真结果,以及某全极化雷达校准试验数据分析结果。结果表明：基于Pauli基分解的极化校准算法能有效消除天线的变极化效应,可更准确地校准目标的极化散射矩阵,并可应用于大型地基极化雷达、极化合成孔径雷达以及极化相控阵雷达等的极化校准。     

基于iSIGHT集成平台的次镜支撑结构优化设计

空间遥感相机次镜支撑结构的稳定性对相机的成像品质具有很大的影响,对其进行分析和优化设计具有重要意义。通用的有限元分析方法无法对复杂结构自动进行多目标、多约束及多设计变量的优化设计。文章研究了以 iSIGHT 为集成平台的多目标优化设计方法及复杂结构的参数化有限元模型的建立方法,设计了次镜支撑结构的优化策略;通过分析得到了影响次镜支撑结构稳定性的各变量的灵敏度、设计空间及最优设计方案,结构性能大大提高。这种优化方法可以快速地找到最优方案,大大提高优化效率及产品的可靠性,可应用于其它次镜支撑结构设计乃至整个遥感器的设计中。     

基于复数域Transformer-Unet混合模型的PolSAR地物分类

传统的基于深度学习的极化合成孔径雷达（Polarimetric Synthetic Aperture Radar,PolSAR）地物分类方法,通过堆叠卷积层提取图像局部特征,难以建立长距离依赖关系。基于自注意力机制的深度学习模型Transformer（变换）在图像分类任务中取得了成功,其自注意力机制能够捕获全局像素之间的关联性,同时PolSAR地物分类任务被证实：相比于实数域,其在复数域上表现出更好的分类效果。因此,本文将Transformer引入到复数域中,提出了一种基于复数域的Transformer和Unet（语义分割网络）混合模型（CT-Unet）用于PolSAR地物分类,将Transformer与CNN相结合,对复数类型的PolSAR数据进行特征提取,使用西安数据集和德国数据集进行PolSAR地物分类的实验结果表明：提出的模型能够有效提高PolSAR地物分类的准确性,Transformer有望在PolSAR地物分类任务中弥补卷积神经网络的不足。     

一种再入飞行器结构的热流载荷反演方法

提出了一种基于共轭梯度法的再入飞行器热流载荷反演方法.以一维结构为例验证反演方法的有效性,并分析了材料温变热物性参数和传感器测量误差对反演精度的影响;进而针对热防护结构和返回舱结构开展了热流载荷反演分析.结果表明:本文方法能有效地反演热防护结构和返回舱结构的热流载荷;考虑材料的温变热物性参数会使得反演过程存在非线性因素...     

改进的SEREP缩聚法在航天器结构动力学模型修正中的应用

模型缩聚是基于频率响应的模型修正的基础,准确的模型缩聚才能保证模型修正的正确性.针对目前的模型缩聚方法对于航天器结构在中高频段不能准确反映模型动力学特性的问题,提出改进的SEREP缩聚方法:以结构的模态分析为基础,通过加入扩展的主自由度增加缩聚模型对应的线性子空间的维数.经实际航天器结构算例证明,在使用改进的SEREP...     

星载极化散射计系统设计研究

文章介绍了星载极化散射计的研究背景、意义、概念及特点,在此基础上,讨论了系统设计时的系统体制、极化方式、隔离度等问题,提出了一种星载极化散射计系统设计的初步方案构想。     

复合高斯杂波中距离分布目标的极化自适应检测

极化高分辨力雷达能够获取更丰富的目标特征信息,充分利用极化信息能够有效地提高检测和识别性能.本文基于广义似然比检验,提出了一种复合高斯杂波中距离分布目标的极化自适应检测器,推导了检测器的虚警概率表达式,理论分析表明其相对于杂波的协方差矩阵和纹理分量都具有恒虚警特性.利用仿真数据统计分析了该检测器的检测性能,仿真结果表明,在一般情况下当辅助数据较少时该检测器的检测性能优于其它同类检测器.