基于舰船目标的极化SAR改进滤波算法研究

针对传统极化白化滤波(PWF)算法在处理极化SAR数据时的缺陷,提出一种改进的方法,该方法利用边缘模板检测和Freem an散射特性分解等技术对存在结构特征区域的图像采取特殊处理,提高了存在结构特征区域图像的滤波性能。实验证明,改进方法具有更强的自适应性,可有效降低相干斑噪声,特别是在边缘区域,能更好地保持舰船目标的结构信息。     

星载干涉成像高度计双频基线定标方法

在星载干涉成像高度计基线参数标定过程中,由于时间、传输路径的观测差异导致基线参数标定精度下降。为此,文章提出双频基线定标方法,基于双频同基线重叠观测区域数据实现基线状态标定性能的提升,有效降低干涉基线状态漂移造成的海面高程反演误差。在精确获取重叠区域海面高度条件下,利用在轨高精度基线测量和卫星姿态测量信息,联合高精度基线估计处理算法进行基线估计,将基线估计偏差的均方根降低至原来的1/4～1/5,可实现亚毫米、亚角秒的高精度基线估计精度,从而保证海面高度测量精度,为后续干涉成像高度计在轨定标方案的设计与基线高精度标定提供参考。     

舰船ISAR图像特征提取方法研究

采用ISAR雷达可获取高分辨率舰船目标图像数据。为达到对海面舰船目标的预警监视,需对ISAR图像进行特征参数提取,获得舰船目标信息。采用线性灰度变换图像增强、迭代图像分割与像素聚类,获得目标感兴趣区域,然后通过对感兴趣区域进行特征参数提取获取目标特征信息。仿真实验验证了算法的有效性。     

高速平台下动目标高分辨成像方法研究

高速平台对地面强散射移动目标或者海面舰船目标进行合成孔径雷达成像（SAR）时，存在两方面问题：一是传统SAR匀速直线模型已不适应高速平台自身高动态运动特征；二是目标的非合作运动一方面会引起图像散焦，另一方面动目标在地距图中的位置会产生较大偏移。针对这两个问题，首先在匀加速度模型频域相位滤波算法下，推导出了精确的斜地投影关系以及近似的反投影关系，同时给出了基于惯性组合导航（INS）的平台运动补偿方法，最后结合自聚焦技术，完成对舰船目标的聚焦并得到以目标为图像中心的地距图。     

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。     

LMS自适应滤波算法改进及其在连线干涉测量中的应用

对航天测控信号进行滤波处理将有利于提高系统的测量性能。连线干涉测量以载波时延为测量量,所以其测量精度与载波差分相位估计性能直接相关,而该性能主要受近载频噪声的影响。提出采用LMS自适应滤波算法对测控信号进行滤波处理以提高载波差分相位估计精度的思路。首先给出基于LMS自适应滤波算法的相位估计方案,并分析其可行性和存在的问题;然后提出基于余弦函数的改进LMS自适应滤波算法,最后将改进算法应用于CEI测量仿真和观测试验中。蒙特卡罗仿真和实测数据处理表明,改进的LMS自适应滤波算法优于原算法,在同样数据处理长度下,滤波处理后载波差分相位估计精度提高了约一倍,这在航天测控中具有重要意义。     

高分辨率SAR图像相干斑噪声抑制方法

文章主要提出了一种新的基于小波变换对高分辨率合成孔径雷达（SAR）图像相干斑噪声抑制的算法。首先从SAR图像相干斑噪声产生的机理出发,论述了通过传统的滤波方法．在抑制高分辨率SAR图像的相干斑噪声的同时损失了大量的边缘信息和纹理细节而采用小波变换降噪的优越性和必要性;其次详细地论述了在小波域中如何利用高频局部的统计特性和分解尺度大小来选取滤波窗口尺寸进行滤波;最后通过实验结果说明了此方法比采用传统的固定窗来实现对高分辨率SAR图像的降噪、保留边缘信息和纹理细节有着更好的性能。     

一种改进的星上高光谱异常检测算法研究

为解决传统RX异常检测算法导致的星上高光谱图像异常检测准确率低、成本高等问题,对一种改进的星上高光谱异常检测算法进行了研究。在传统RX异常检测算法的基础上,用噪声自适应主成分变换对原始图像进行变换,选择变换后大于设定的合适信噪比阈值的数据;用局部正交子空间投影(LOSP)算法将相应数据投影到正交子空间获得图像残差数据,通过抑制背景等强干扰信息而突出小概率的异常目标信息;用空域滤波方法提取残差数据的特征,将大部分图像信息以某种标准集中于少数的主成分;对获得的波段子集用中值滤波器滤波,消除噪声干扰;用RX异常检测算子对滤波后的波段子集进行异常目标检测。试验结果证明了算法的有效性,算法通过数据量压缩,降低维度、抑制干扰信息,减少了异常检测处理的数据量以提高异常检测效率和精度。     

一种顺轨干涉SAR时变平地相位去除方法

顺轨干涉合成孔径雷达(ATI-SAR),可以利用2幅SAR图像的干涉相位信息实现对动目标的检测和径向速度的测量。在实际情况下,由于平台和天线相位中心的不稳定,干涉基线的倾角变化会导致时变的交轨基线分量,从而引入平地相位干扰运动目标的检测和测速,需要去除其影响。针对此问题,提出一种基于回波数据的时变平地相位去除方法。该方法通过最小二乘法估计出基线在平地相位中的影响系数,再反演出估计的平地相位值,从而在干涉相位中进行去平地相位,提升了运动目标的检测和测速性能。通过仿真实验验证了理论公式的正确性,并计算了误差。     

干涉式合成孔径雷达测量技术

论述具有三维测绘能力的干涉式合成孔径雷达（ＩｎＳＡＲ）测量技术。在ＩｎＳＡＲ中，除了形成普通的二维ＳＡＲ图像之外，还利用同一地物目标的两幅ＳＡＲ图像的干涉相位来提取该地物的高度信息。详细阐述ＩｎＳＡＲ的基本原理，分析其测量精度极限性能和某些设计约束，并概要介绍若干试验结果。     

多域特征引导的无监督SAR图像舰船检测方法

如何在合成孔径雷达(SAR)图像标注样本有限的条件下,提升舰船检测性能一直是SAR图像处理中的热点问题。本文提出一种多域特征引导的无监督域适应方法,将知识从有标注的源域(光学图像)转移到未标注的目标域(SAR图像),降低对标记SAR图像数据依赖。同时,设计了频域转换模块、注意力区域增强模块和自适应权重模块来缩小光学、SAR图像域之间的域差距,提高源域与目标域特征对齐效率,增强网络在挑战性样本下的特征迁移能力。在公开发布的数据集上进行了大量实验。结果表明:所提的模块较基础模型AP50提升10%,总体性能优于其他先进的方法。     

精密测距的动态数据处理

无线电精密测距是通过无线电测量飞机、舰船、导弹等目标的精确距离和速度信息。根据飞机实际中的运动情况建立动态模型,采用适合于工程应用的新型自适应α-β滤波器对测距值进行实时动态处理,然后经过详细的MATLAB仿真,验证了动态滤波算法在保证实时性的前提下可以提高测距精度。     

分布式小卫星合成孔径雷达多基线干涉技术

研究分布式小卫星合成孔径雷达中的多基线干涉技术问题。现有的多基线干涉技术提高三维地形成像性 能的办法主要有两种——利用多幅单视复图像提高干涉图像质量和利用迭代法提高地形高度估计精度。讨论这两种技 术在分布式小卫星合成孔径雷达中的应用。指出分布式小卫星合成孔径雷达中多基线干涉之所以提高干涉图像质量主 要在于:①干涉相位具有更高的估计精度;②干涉相位具有更大的模糊基;③干涉图具有更大的极限平均视数。给出分 布式小卫星合成孔径雷达多基线干涉迭代法提高地形高度估计精度的数据处理流程。     

基于非负支持域递归逆滤波技术的湍流退化图像复原算法

在常规图像复原算法中,成像系统的点扩展函数和观测噪声被认为是先验信息。当飞行器在大气层内高速或超高速飞行时,会产生气动光学效应,严重影响成像制导系统的成像质量,在这种情况下,降晰函数和观测噪声是未知信息。为有效复原湍流退化图像,提出了基于非负支持域递归逆滤波技术的湍流退化图像复原算法,该算法可同时辨识递归滤波器的参数。非负支持域递归逆滤波技术适用于视场背景为单一的黑色、灰色或白色并且支持域确定的目标图像的复原及相应滤波器参数的辨识。提出的算法首先将湍流退化图像通过一个空域高通有限脉冲响应滤波器,以滤除部分因噪声引起的模糊信息,然后将首次滤波后的图像进行递归逆滤波,同时共轭梯度算法用于最小化非负支持域递归逆滤波凸集价格函数。该算法用于复原风洞测试图像,实验结果表明,复原效果有明显的改进。
     

基于SURE准则的参数自适应InSAR相位非局部滤波

干涉相位滤波是干涉合成孔径雷达(InSAR)处理中的关键步骤,然而传统滤波方法难以兼顾噪声抑制和细节保持的效果,故提出了一种改进的非局部滤波器。滤波参数由Stein无偏风险估计(SURE)准则自适应地选择,在有效降低InSAR相位噪声的同时,保留干涉条纹细节和城市建筑的边缘。通过在仿真数据和TanDEM-X实测数据上分别进行实验,并与传统滤波方法对比分析,验证所提出方法的有效性。     

空间邻近目标跟踪与航迹关联的联合优化算法

针对单传感器跟踪空间邻近目标过程中存在航迹交错的问题,提出一种基于分布式多传感器融合结构的跟踪与航迹关联联合优化算法.该算法在单帧航迹全局最优航迹关联的基础上,通过航迹关联质量检测传感器航迹是否存在交错,然后构造交错航迹对的拟测量,并根据拟测量误差协方差计算融合“测量”,最后由融合中心对融合“测量”进行全局最优点迹-航迹互联和交互多模型(IMM)滤波更新融合航迹.考虑分布式融合系统约束情况,给出采用次优拟测量的替代方法.仿真结果表明,与传统航迹关联算法相比,联合优化算法能够明显提高目标跟踪精度和身份正确率.     

基于ATI技术和象素匹配的星载SAR/GMTI实现方法

与机载合成孔径雷达相比,星载合成孔径雷达由于其复杂的空间几何关系、地球自转及地球曲率等因素的影响,使得星载SAR／GMTI的实现更为复杂。提出了当不满足相位偏置中心天线(DPCA)中脉冲重复频率和天线水平基线间的严格约束条件时,通过象素匹配法和星载SAR沿航迹向干涉(ATI)技术实现星载合成孔径雷达(SAR)动目标检测、测速及定位的一种方法。该方法采用沿航迹向线性排列的双孔径天线星载SAR结构,首先建立了星载SAR双孔径天线空间几何模型并详细分析了星载SAR双孔径天线机理及信号特性,然后利用常规方法成像的双天线SAR图像,分析并推导了基于ATI技术和象素匹配实现对地面背景杂波淹没的运动目标检测、径向速度分量估计以及目标定位的方法。最后,通过计算机仿真验证了其有效性。     

临近空间高超声速滑翔弹双通道跟踪算法

为了提高临近空间高超声速滑翔目标的跟踪精度,提出了一种双通道并行跟踪算法。首先对比分析了目标的弹道轨迹,目标角度域参数相比位置域参数存在更显著的变化规律,为了在雷达测量直角坐标系下跟踪,采用倾角和方位角代替航迹倾角和航向角,将倾角变化率和方位角变化率描述成零均值正弦自相关随机过程,分别建立了纵向通道和横向通道的角度域模型。然后将目标轨迹分解到纵向观测平面和横向观测平面,通过量测数据预处理、双通道并行滤波、输出状态合并,实现目标的三维跟踪。最后通过仿真实验设置了算法中两个通道的机动模型的参数,分析了过程噪声对跟踪精度的影响,仿真结果表明,与现有的临近空间高超声速目标跟踪算法相比,该算法具有较高的跟踪精度。     

基于FPGA的红外图像运动补偿滤波算法实现

针对运动场景和噪声混叠的红外图像,提出一种基于现场可编程门阵列(FPGA)的红外图像运动补偿滤波算法。首先,算法设计采用运动补偿滤波算法,通过帧间相关性和阈值判断等方法,有效实现图像区域检测分类;其次,对分类后的区域选定不同参数的滤波处理,有效抑制噪声,改善图像显示质量;最后,硬件使用流水线结合并行处理的解决方案,能够有效提高图像处理的速度。实验结果表明:基于FPGA的红外图像运动补偿滤波算法设计资源消耗低,将运行优化算法耗时降低到了1 ms内,为红外图像实时处理应用提供了基础。     

同空间后向投影InSAR成像及干涉相位提取方法

为了提高复杂运动情况干涉合成孔径雷达（InSAR）成像精度,结合时域后向投影方法提出了一种基于同空间后向投影的InSAR成像与相位提取方法,分析后向投影多普勒补偿函数与干涉相位的关系,通过各天线回波投影到相同的成像空间,再构造相位补偿函数进行相干积累成像。仿真和实测数据验证了复杂运动情况下本文方法较传统频域算法获得更好的InSAR成像和干涉相位质量,且该方法还可在成像过程中实现InSAR图像配准、去平地效应的一体化处理,简化了InSAR数据处理。