SAR原始数据压缩技术研究

研究两种合成孔径雷达(SAR)原始数据压缩算法，它们是块自适应树型矢量量化算法和块自适应预测编码算法。前者是在使用穷尽型搜索技术的块自适应矢量量化算法的基础上，通过使用树型搜索算法来提高算法的运行效率；后者是通过预测编码来消除SAR原始数据之间的相关性从而提高压缩性能。结合机载SAR实测原始数据，对讨论的各种算法分别进行压缩和解压缩，并进行SAR成像处理。通过比较和分析各种算法的性能及图像域参数，表明块自适应树型矢量量化算法和块自适应预测编码算法能提高SAR原始数据的压缩性能，比较适合实际工程应用。     

基于实测和差波束天线方向图的ΣΔSTAP性能分析

基于实测和差波束天线方向图研究ΣΔSTAP的性能,文中详细推导了和差波束天线方向图的空时二维杂波协方差矩阵和ΣΔSTAP算法的最佳权矢量。理论分析和仿真计算结果表明,和差波束低副瓣增益有效抑制了旁瓣杂波,降低了杂波自由度。当杂波起伏或载机速度提高时,杂波自由度增加,ΣΔSTAP算法的系统改善因子凹口相应展宽,慢动目标检测性能下降。ΣΔSTAP算法能迅速应用于机载火控雷达,有效提高慢动目标检测性能。     

遥感图像中港口目标识别技术

针对遥感图像中港口目标识别的特点,提出了一种基于纹理特征分类与轮廓识别的高效港口识别算法.该方法首先采用梯度分析方法进行海陆分割,得到水域与陆地的二值图像,并据此提取轮廓,然后利用差分链码标记提取港口轮廓,最后检测与链码拐点有关的三个特性,得到港口基元的识别结果.实验结果表明,该算法能够有效地识别遥感图像中任意方向和任意凹凸的港口目标.     

压缩逆合成孔径雷达中的相位自聚焦算法(英文)

与常规逆合成孔径雷达(Inverse syntheticaperture radar,ISAR)相同,压缩ISAR也需要进行基于回波信号的运动补偿,其中包括距离对准和相位补偿。本文提出了一种适用于压缩ISAR成像处理的相位自聚焦算法。该算法采用特征向量法解决稀疏ISAR信号的相位补偿问题。试验结果证明了该算法的有效性。     

一种非均匀环境中鲁棒的STAP算法

针对非均匀环境对STAP性能的影响,提出了一种新的结构化STAP算法:首先根据已知的杂波结构、系统参数直接构造杂噪协方差矩阵,再根据样本对其结构进行自适应调整,并由调整后的矩阵构造最终的空时权矢量.由于协方差矩阵并不由训练样本直接估计构成,此算法在实际处理中受各种非均匀现象的影响极小.三通道机载雷达实测数据处理结果表明,此算法在实际环境中,具有良好的检测性能,是一种非均匀环境中鲁棒的STAP技术.     

通过天线波束扫描扩大SAR区域成像范围

研究通过天线波束扫描扩大SAR区域成像范围的方法，以适应较大区域中等分辨率成像的要求。推导了天线扫描角速度、角度范围与所需成像范围和方位分辨率的关系。选择天线扫描角速度，使得在一个合成孔径时间内，波束恰好扫过3分贝波束宽度，而合成孔径长度由要求的方位分辨率、波长、斜距和斜视角决定。天线扫描角度范围由要求的成像区方位宽度、斜距、斜视角、载机速度和波束方位宽度决定。最后，介绍了某机载SAR试飞得到的成像结果。在运动补偿之后．采用线性距离多普勒算法成像。     

秩二进积累非参量检测器的渐近性能

本文在检验Gapon正则条件后推导了秩二进积累检测器的渐近相对效率和渐近损失公式。计算结果表明,存在最佳的秩量化门限,使渐近损失达到最小。证明了该最佳门限约等于0.8(N+1),这里N是参考单元数。最小渐近损失随N的增加而减小,并趋于0.94 dB。虽然秩二进积累检测器的渐近损失比秩和检测器稍高,但其实现比较经济。     

中等PRF机载PD雷达频域恒虚警处理性能计算

 一、引言 在中等脉冲重复频率（PRF）工作时,MTI-FFT-CFAR是PD或MTD雷达信号处理器的一种典型结构。Lawrence和Moore对MTD雷达在地杂波和气象杂波背景中的检测性能的计算中,假设了邻近距离单元中的杂波样本是独立同分布的（iid）。而在MTI-FFT-频域单元平均CFAR处理器中,频域单元的杂波样本明显偏离iid假设。门     

一种基于逼近信噪比的SAR图像质量评估方法

提出了一种基于修正逼近信噪比的合成孔径雷达(SAR)图像质量评估方法，结合SAR图像信噪比提出了逼近信噪比概念。首先选择对乘性噪声有较好滤波效果的自适应维纳滤波器对SAR图像滤波，然后人为对SAR图像降质，通过最小二乘法拟合曲线修正逼近信噪比来逼近图像的真实信噪比作为衡量SAR图像质量的指标。该方法无需原始图像作参考．适用于乘性噪声的SAR图像评估。仿真试验结果表明，该指标与峰值信噪比RPSN基本符合，比较准确地反映SAR图像的质量，符合人眼视觉特征，可作为评价SAR图像质量的一种指标。