合成孔径雷达与动目标检测

在合成孔径雷达（ＳＡＲ）中，雷达与目标之间相对运动的精确知识是相干处理回波形成高方位分辨率图像的基础。因此，在ＳＡＲ中，对未知运动目标的检测和成像成为一个重要而困难的研究课题。本文较详细地阐述了ＳＡＲ中进行动目标检测的若干方法，包括反射率频移法、多视图像位移法和多天线多通道处理技术。还论述了动目标的定位和速率的估值等问题。     

一种机载合成孔径雷达动目标检测方法

本文通过分析合成孔径雷达动目标回波线性调频特点，采用分数阶Fourier变换对合成孔径雷达动目标进行检测，对其多普勒参数进行比较精确的参数估计，并通过理论分析和模拟仿真证明该方法的有效性。     

用双基超宽带合成孔径雷达提取地面动目标信息

讨论了在超宽带波束合成孔径雷达，系统中利用双基天线构造进行地面动目标显示的方法。为了抑制强杂波信号，雷达信道具有同样严格的要求。在双基系统中这些信道是不一样的，作者研究了如何补偿这种双基构造。双基杂波散射的影响是不可能补偿的，因此尝试对地面动目标显示的双基散射影响进行估算。在时域和频域中可把宽天线波束的双基合成孔径转换成单元基合成孔径。雷达信道间的失配会引起杂波泄漏，明确了时域和频域脉冲压缩冲激响应泄漏。     

星载合成孔径雷达图像的飞机目标检测

针对大场景下星载合成孔径雷达(SAR)图像中飞机目标检测问题,提出一种端到端的飞机目标检测算法。先在大场景SAR图像中对机场目标进行粗检测,定位机场区域,再通过精确分割算法获得机场的精细区域。对机场区域中的飞机目标进行检测,采用一种基于Canny算子的边缘检测与卷积神经网络结合的飞机目标检测算法。通过飞机边缘检测、边界框预处理等操作确定潜在飞机目标在机场中的位置范围,采用基于GoogLeNet的卷积神经网络对可疑目标进行鉴别。利用星载合成孔径雷达数据对算法进行验证,证明该方法的有效性与实用性。     

一种基于滤波响应损失的多通道合成孔径雷达地面动目标检测方法

针对在非均匀杂波背景下,杂波抑制后孤立强杂波剩余能量导致动目标检测虚警率升高的问题,提出了一种基于滤波响应损失的多通道合成孔径雷达地面动目标检测(SAR-GMTI)方法。对多通道的合成孔径雷达(SAR)图像进行维纳匹配滤波处理,在杂波抑制残差图检测的基础上,根据滤波前后信号的能量差异设计了滤波响应损失检测量,对潜在目标进行二次检测,以剔除虚警。仿真与机载实测数据表明:该方法能在非均匀杂波背景下有效改善动目标的检测性能,可应用于运动平台雷达对地监视预警。     

部分相干合成孔径雷达对干扰背景中的目标检测

本文分析在相干和非相干积累检测不同的关系式中合成孔径雷达检测特性的计算问题，示出了上述问题与较为简单的在脉冲串相干－非相干混合叠加情况下的检测问题之间的关系。     

星载合成孔径雷达目标定位研究

系统和深入地研究了星载合成孔径雷达（SAR）对地面目标的定位问题，详细阐述了利用卫星历表和雷达回波数据的距-多普勒参数对目标定位的方法，并用解析法推导出目标相对于星下点位置的计算公式，以及目标的地球经纬坐标公式，并且明确地给出了目标位置的计算程序。在此基础上还完成了关于地面目标定位误差的较完整的分析，导出了一套相应的计算公式，解决了文献中的一些遗留问题。     

合成孔径雷达图像目标识别问题研究

首先对合成孔径雷达 (SAR)图像目标识别的研究背景和国内外发展现状作了简单介绍 ,然后分析了SAR图像目标识别问题的复杂性 ,讨论了SAR目标识别系统的一般方案与方法 ,提出了基于多源信息融合和人机协作的识别框架 ,进而展望了SAR图像目标识别技术今后的发展方向。     

采用机载合成孔径雷达探测运动目标

本文论述了采用合成孔径雷达对点状目标进行探测与聚焦的问题，将广泛应用于地面雷达系统中的运目标检测概念动用到合成孔径雷达系统中，并采用分析与模拟方法评估了其检测性能。     

星载合成孔径雷达目标定位误差分析

星载合成孔径雷达(SAR)通常利用星历表和雷达回波数据的距离-多普勒参数来实现对目标的定位。其优点是,不需要在雷达视场中使用任何位置确知的参考点,并且与卫星的姿态数据无关。在已经导出的目标定位公式的基础上,用解析法导出了计算定位误差的完整公式,并对定位误差的来源进行了详细讨论,还介绍了定位精度的评估方法,弥补了现有文献的缺陷。     

星载合成孔径雷达的目标定位方法

论述星载合成孔径雷达（ＳＡＲ）中，利用卫星星历表和雷达回波数据的距离－多普勒参数对目标定位的方法，并用解析法推导出目标相对于星下点位置的计算公式，以及目标的地球经纬度坐标公式。此方法的优点是不需要在星载ＳＡＲ的视场中使用任何位置确知的参考点，并且与卫星的姿态数据无关。还介绍了目标距离－多普勒参数的决定方法，并讨论了目标定位误差源，以及定位精度的评估。     

合成孔径雷达图像目标识别问题研究

首先对合成孔径雷达(SAR)图像目标识别的研究背景和国内外发展现状作了简单介绍，然后分析了SAR图像目标识别问题的复杂性，讨论了SAR目标识别系统的一般方案与方法，提出了基于多源信息融合和人机协作的识别框架，进而展望了SAR图像目标识别技术今后的发展方向。     

合成孔径雷达卫星的目标定位方法

论述星载合成孔径雷达(SAR)中,利用星历表和雷达回波数据的距离—多普勒信息对目标定位的方法。利用解析法推导出目标相对于星下点位置的计算公式和目标的地球经纬度坐标公式。本方法的优点是,不需要在星载ASR的视场中使用任何位置确知的参考点,并且与卫星姿态数据无关。还对目标定位的误差进行了完整的分析,导出了显明的计算公式。     

分布式天基雷达动目标检测性能分析

针对多部天基雷达采用分布式工作体制检测运动目标面临的杂波抑制困难问题,分析了沿航迹基线长度、有效基线长度、地面坡度、波束指向误差、图像配准误差、通道幅度和相位误差对杂波抑制和动目标检测性能的影响。仿真实验结果为以动目标检测为目的的卫星编队构形和雷达参数选择提供了一定依据。     

合成孔径雷达图像中目标的统计特性

本文讨论了合成孔径雷达（SAR）图像中目标的统计特性，并验证了如何利用这一特性进行自动SAR目标分类及识别。文中介绍了一种用于估计目标雷达横截面积的目标平滑算法，这种算法可以与适当的噪声模式相结合以针对给定的成像构造产生多个目标，这就允许对目标特性进行统计分析，用于改进基于特征的分类，并通过对真实目标进行简单的分类实验进行了验证。     

雷达动目标检测性能模拟方法的研究

本文介绍一种雷达多普勒滤波器组改善因子的计算机模拟方法。用查表法快速产生的独立正态随机数列模拟雷达热噪声;用低阶递推型高斯数字滤波器产生的具有高斯频谱的正态随机数列模拟雷达杂波。对这些随机数列进行了统计检验、相关分析和谱分析,它们的产生速度快,精度好。文中给出了部分模拟结果,并讨论了模-数变换器字长、FFT点数、频域加权等对三脉冲对消器级连FFT系统改善因子的影响。     

一种动目标检测的优化设计及应用

文章提出一种新的动目标检测(MTD)滤波器组设计方法,即信号处理系统分为目标处理通道和气象处理通道;目标通道采用自适应动目标检测(AMTD)处理方式,实时检测杂波的存在,判定杂波强度(如强、中、弱),根据杂波的强度自动产生或选择滤波器加权因子,以期保证对地杂波高度抑制的前提下,尽量减少信噪比损失,提高对弱小目标的检测能力。该方法可提高雷达在杂波环境中的自适应性能,具有一定的实用价值。     

基于背景差分的动目标检测算法研究

提出一种新的基于背景差分的动目标检测算法。综合利用序列图像的时、空域信息提取目标。用中值法建立初始背景,并采用一种自适应的背景更新策略。实验结果表明,该算法简单,鲁棒性好,能够解决全局光照缓变和突变的问题,在复杂环境中也能准确地检测出运动目标。