宽频谱表面轮廓形貌干涉检测技术进展

中国先进制造业发展很快.其中,光学元件制造向尺度愈来愈大(单体直径达数米)和愈来愈小(尺度在微纳米量级)极端方向发展,对非接触式光学检测技术带来新的挑战,本文以光学表面宽频谱轮廓形貌的检测技术及仪器为例,分析国内外的发展概貌与趋势,展现了中国自主研发的系列光学干涉检测仪器成果,对于解决卡脖子问题,具有科学意义.     

GEO-UAV空天双基SAR二维分辨能力分析

收发平台分置于地球同步轨道（GEO）和无人机（UAV）的GEO-UAV空天双基合成孔径雷达（SAR）系统能够实现对重点观测区域高精度、高时相的观测,二维分辨能力为其重要的系统指标。针对GEO-UAV空天双基SAR的二维分辨能力进行了分析:首先,基于梯度法给出了空天双基SAR矢量化的二维分辨率的计算方法;其次,基于GEO-UAV空天双基SAR的构型计算了其距离分辨率、方位分辨率以及二维分辨矢量夹角;最后,基于系统的二维分辨能力提出了GEO-UAV空天双基SAR的构型设计准则,通过点目标仿真对该准则的有效性进行了验证。所提设计准则能够为GEO-UAV空天双基SAR的系统设计提供有力支撑。      

一种曲面数控加工干涉检查的新方法

提出了一种干涉检查的新方法,通过计算刀具曲面和加工曲面之间的最短距离,判断是否发生干涉。曲面间最短距离利用跟踪算法实现,该算法分析了最短距离连线性质,利用曲面的微分特性,确定跟踪方向和步长,迅速计算出最短距离。通过实验仿真,证明该算法简便、高效。     

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。     

通过聚集探测SAR图像中的动目标

本文介绍的是一种在合成孔径雷达（SAR）图像中探测动目标的方法。这种方法是将SAR复图像分成若干分区，分别对各个分区进行聚焦，然后测量聚焦区域中锐度的增长情况，这种方法能敏锐地检测到目标的方位速度，对目标径向加速度的检测尤为敏锐，还能对任意方向的运动进行检测，对于只能检测快速运动目标径向速度的传统多普勒传感动目标指示器而言，这种方法是一种有效的补充。     

处理几何学在SAR原始数据聚焦中的作用

合成孔径雷达(SAR)系统要求对接收的回波信号(原始数据)进行聚焦处理以生成高分辨率微波图像。由于平台姿态的不稳定性，或者是由于地球自转效应都可能造成在“倾斜”的坐标系中获取SAR原始数据，即发射接收波束对于正测向存在偏向角。本研究报告利用以条带模式工作的SAR传感器所获得的斜视原始数据，分析了聚焦处理的效果。最后，关于圆锥形非正交参考系统，概括了二维频域SAR处理法。在根据要求选定的处理坐标系中，对由原始数据处理而来的图像，分析了几何、频谱、相位的误差。并证实所用聚焦处理使这些误差为最小值。依据仿真数据求得的实验结果证实了全部理论。而且，还研究了把这种分析推广到偏差具有显著作用的干涉测量的情况。     

基于lk范数正则化方法的SAR 图像超分辨

提高合成孔径雷达(SAR)图像的分辨率对自动目标识别等具有重要意义.为此改进了一种基于lk范数正则化方法,并用于SAR图像超分辨.该方法通过合理开发利用符合SAR成像工程背景的先验知识,构造附加约束,把图像超分辨问题规划为形式简单的带约束优化问题.仿真和实测数据计算结果证实了该方法的有效性.     

超宽带/宽波束SAR的后向投影(BP)算法

超宽带/宽波束(UWB/WB)SAR的相参积累角很大,会引起严重的距离徙动现象,使传统窄带/窄波束成像算法(RD算法等)不再适用。后向投影(BP)算法避免了菲涅耳近似,通过计算双程时延将信号进行相干累加,从而获得方位向高分辨率。文中对SAR成像以及BP算法的原理进行推导,然后通过计算机仿真验证理论分析的正确性和算法的有效性,最后详细讨论图像的像素间隔对成像的影响。     

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。     

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。