稀疏孔径成像系统发展概况

介绍了稀疏孔径成像系统的发展现状。重点介绍了系统的成像原理和种类，国外的研究进展以及系统实现的关键技术和应用前景。     

基于BDS-2/BDS-3联合处理的北斗超快速钟差预报优化策略

针对北斗卫星导航系统(BDS)钟差预报产品无法满足高精度快速服务需求的现状，提出了一种基于BDS-2/BDS-3联合估计的超快速卫星钟差预报优化策略。区别于传统两步法预报模型，利用稀疏建模方法一步求解所有模型项，并通过BDS-2/BDS-3星间相关性实现了模型系数解的增强；为进一步降低模型残差的影响，基于残差序列时空相关性，利用半变异函数重构了模型估计的权阵。为验证提出的钟差预报模型，设计了12套对比方案，实验结果表明：基于稀疏建模的钟差模型参数一步估计可略微提高钟差预报精度；通过引入星间相关性对随机模型进行精化，钟差序列一步建模可分别将BDS-2与BDS-3卫星钟差18h预报精度提升28.6%与27.2%；基于半变异函数建模的模型残差相关性提取，可实现BDS-2与BDS-3预报钟差精度8.0%与11.1%的提升。因此，提出的优化策略对当前北斗超快速卫星钟差预报产品精化具有重要意义。     

关于稀疏分布存贮模型中A连接权阵的讨论

Ｋａｎｅｒｖａ的稀疏分布存贮模型由于对寻址地址采用了稀疏编码，对数据采用了分布式存贮，从而解决了大维数向量的输入问题，ＳＤＭ实际上是一个由输入层，中间层和输出层组成的三层前向网络，其中神经元间的互迦权值在输入层与中间层是预置的（用矩阵Ａ表示），中间层与输出层的连接权阵Ｃ由外积法得到，文中假定在相同的学习规则下，就信噪比意义而言，Ａ的均匀预置能使ＳＤＭ获得最优性能，从而为Ａ的预置提供了理论依据。     

连续旋转爆震波细致结构及自持机理

基于化学非平衡流解耦方法和详细化学反应机理,在0.1mm的网格尺度下对连续旋转爆震波内流场和爆震波平掠惰性气体界面的传播过程进行了数值模拟。详细分析了连续旋转爆震波的空间结构,由于在出口侧无几何约束,受一系列稀疏波的影响,旋转爆震波强度受到不同程度的削弱,形状也发生了相应的变化。爆震波平掠惰性气体界面时的流场分布与连续旋转爆震波结构极为类似,对比研究了波前可燃气体层高度对爆震波结构和传播过程的影响,当爆震波高度较小时,其抵御惰性气体侧稀疏波衰减的能力弱,波阵面严重变形,爆震波解耦。若爆震波要稳定自持传播,其必须要达到一定的临界高度来抵御稀疏波的影响。     

基于稀疏表示的多雷达信号二维融合处理

多雷达信号融合通过对多视角和多频带雷达信号进行相干融合,可以提高图像的距离和方位向分辨率.为了克服基于谱估计的多雷达信号融合方法稳健性严重依赖于散射点个数估计精度和二维极点配对精度的问题,在深入研究逆合成孔径雷达(ISAR)信号的基础上,构造了多雷达信号二维融合的线性表示模型,将融合处理转化为一个信号表示问题;充分挖掘...     

一种孔径和频率二维稀疏的步进频SAR成像方法

 步进频率信号(SFWs)在不增加雷达系统瞬时带宽的情况下能够获得高的距离向分辨率的同时,也存在着抗干扰能力较差及其等效重复频率较低的问题,并且在方位向积累时间内由于雷达载机工作状态的变化,会导致方位向的数据录取不完整。针对上述问题,提出一种孔径和频率二维稀疏的步进频合成孔径雷达(SAR)成像方法。首先,分析了稀疏步进频率信号(SSFWs)的SAR成像模型,然后基于压缩感知理论完成距离向成像处理。其次,针对稀疏孔径的回波数据,通过构造成像算子和压缩感知重建模型的方法实现其距离徙动校正和方位压缩处理,进而获得二维成像结果。相比于传统的步进频率信号SAR成像,利用所提方法能够在少量的频率资源和雷达回波数据情况下实现准确的SAR成像。最后,通过对仿真和实测的步进频率雷达数据进行成像处理,验证了所提方法的有效性和可行性。     

综合时序信息的试验优化设计及稀疏求解

考虑不同试验点的试验成本及试验时序信息,在性能指标与影响因素间的响应模型未知情况下,利用装备系统的先验信息构造模型驱动的基函数,构造相应的回归模型来刻画系统的内在关系,分析不同试验点成本及试验时序对试验方案的影响。定义了一种考虑空间权重及批序贯时序的非均匀最优设计模型,将稀疏理论引入到回归试验设计中,把不同批次试验下的回归试验设计模型参数估计问题转换为结构化稀疏重构问题,讨论了非均匀最优设计的构造定理,提出结构化稀疏参数求解算法。算例表明:利用本方法生成的试验点考虑了试验点空间权重和试验时序信息,更符合实际试验规程;采用本方法获得的响应函数得到的期望预测误差更小。     

稀疏孔径ISAR机动目标成像与相位补偿方法

现代逆合成孔径雷达(ISAR)可实现多模式下对多目标的交替测量工作,但波束切换使得任一目标的方位孔径具有稀疏性,同时目标的机动性也使得目标的方位维信号具有高次调制特性,这均导致以连续采样信号模型为基础的传统ISAR运动补偿和成像方法难以直接应用。本文提出一种新的稀疏孔径(SA)ISAR机动目标相位补偿和成像方法。该方法首先建立了稀疏孔径ISAR机动目标的信号模型,然后通过求解2范数最大化的优化函数,实现对相位误差的精确估计,并且通过迭代处理提高了相位误差的估计精度。相位误差补偿后,根据压缩感知理论,构造了机动目标情况下的Chirp-Fourier字典,通过对稀疏优化问题的求解,能够较精确地从稀疏孔径信号中重构出机动目标的全孔径(FA)信号。仿真和实测数据处理结果证明了本文方法的有效性。     

基于卷积稀疏表示的图像融合方法

图像融合是图像处理领域中比较重要的一门技术,传统的图像融合方法会降低图像融合质量。针对稀疏表示在图像融合中存在一定的缺陷,提出了一种基于卷积稀疏表示的图像融合方法。首先,对高频子带系数进行合理有效处理,利用相似度分析和视觉显著性进行融合。然后,将低频子带系数整体融合改进为使用Butworth低通滤波对低频子带进行分解,得到低频近似子带和强边缘子带。最后,再用改进的脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)对强边缘子带进行融合。实验结果表明,与其它传统的图像融合方法相比,信息熵(Information Entropy,IE)提高了将近3%,标准差(Standard Deviation,SD)提高了将近9%,空间频率(Space Frequency,SF)提升了将近30%,互信息(Mutual Information,MI)提升了将近25%。同时,时间效率也有了一定程度地提升。     

基于矩阵填充的二维自适应波束形成算法

针对基于矩阵填充的二维自适应波束形成问题,提出一种基于奇异值门限(SVT)的特征分解线性约束最小方差(SVT-ELCMV)算法。首先建立二维自适应波束形成矩阵填充模型,其次验证接收信号矩阵满足零空间性质(NSP),并分析最小可恢复阵元数,最后以SVT算法将稀疏阵列信号恢复为完整信号,并通过修正的特征分解线性约束最小方差(LCMV)形成有效波束。算法解决了稀疏阵列平均副瓣大幅度上升的缺陷,且在平面阵列部分阵元无法正常工作时依然有效。计算机仿真表明:SVT-ELCMV算法可使稀疏阵列具有与完整阵列相同的二维波束形成能力,并可有效抑制干扰信号,验证了算法的有效性和优越性。