Matching suitable feature construction for SAR images based on evolutionary synthesis strategy

In the paper,a set of algorithms to construct synthetic aperture radar（SAR）matching suitable features are frstly proposed based on the evolutionary synthesis strategy.During the process,on the one hand,the indexes of primary matching suitable features（PMSFs）are designed based on the characteristics of image texture,SAR imaging and SAR matching algorithm,which is a process involving expertise;on the other hand,by designing a synthesized operation expression tree based on PMSFs,a much more flexible expression form of synthesized features is built,which greatly expands the construction space.Then,the genetic algorithm-based optimized searching process is employed to search the synthesized matching suitable feature（SMSF）with the highest effciency,largely improving the optimized searching effciency.In addition,the experimental results of the airborne synthetic aperture radar ortho-images of C-band and P-band show that the SMSFs gained via the algorithms can reflect the matching suitability of SAR images accurately and the matching probabilities of selected matching suitable areas of ortho-images could reach 99±0.5%.     

侦察卫星的“透视眼”

在北约空袭南联盟的军事行动中,北约利用两颗“长曲棍球”雷达成像侦察卫星实施侦察,克服不良天气及黑夜的影响,在跟踪南联盟舰船和装甲车辆的活动、识别塞尔维亚地面部队和“萨姆-6”机动式地对空导弹的动向,发现伪装的武器装备和识别假目标等方面发挥了重要的作用。被喻为“揩路明灯”。 我们知道,侦察卫星离地球表面较远,如果装载照相机进行侦察,虽然分辨率很高,但不能穿透云、雨、雾、雪的遮障进行成做,可见光照相机夜间还无法进行工作;而要想装载     

SAR探地雷达实验研究结果

近年来，人们对于用雷达探测地下埋藏目标表现出极的大兴趣，这类目标小到可以杀伤人的地雷，大到车辆、坦克等。目前，用机载ＳＡＲ探测地下目标尤为人们所关注。关于用雷达探测地下目标的技术，有几个很重要的问题需要研究。     

低波段天基雷达射频干扰机理及抑制方法

天基合成孔径雷达(SAR)是一种重要的主动遥感设备,在测绘、目标警戒、资源探测等方面具有独特的全天时、全天候优势。但由于低波段电磁频谱异常拥挤复杂,也容易受到其他无线电设备的非蓄意射频干扰(RFI)。本文针对工作于P、L波段的天基SAR系统,分析其常见的地面射频干扰源及其干扰机理,并构建典型的窄带与宽带干扰模型,比较分析了频域陷波、最小均方(LMS)算法、自适应线谱增强(ALE)、特征子空间分解与时频滤波等多种干扰抑制算法,并在卫星实测数据的基础上进行仿真验证抑制宽带干扰的有效性。仿真结果表明:时频滤波算法抑制宽带干扰效果最好,造成的信号损失最小,能够为后续天基合成孔径雷达的抗干扰算法设计提供决策依据。     

机载AESA雷达可实现高速数据通信

雷声公司最近的试验证明，现代战斗机雷达作为通信装置使用具有极高的数据通信能力。雷声公司负责有源相控阵（AESA）雷达系统的经理表示：在去年年底同L．3通信公司一起进行的测试表明，雷达完全能够扮演通信的角色。在多次试验期间，飞机上的AESA雷达以高达274Mb／s的速率将数据传到地面指挥中心，经过处理后的数据再返回到飞机上。实际上是传送了一幅完整的合成孔径雷达图像，用时仅为80ms。[第一段]     

无人机传感器 市场前景广阔

Frost＆Sullivan公司最近发布了一份关于无人机传感器载荷市场的预测报告。该报告认为，由于市场对无人机的需求持续走高，故其机载传感器市场也将在未来获得极大发展，光电（EO）、红外（IR）和具有地面动目标指示能力的合成孔径雷达（SAR／GMTI）三大类传感器将成为所有新型无人机平台的标准装备选项。在最近的实际使用中，这些无人机传感器确实增强了部队的态势感知和交战能力。     

星载SAR在轨成像实时处理算法研究

星载合成孔径雷达(SAR)分辨率和幅宽的不断提高,其产生的原始数据率越来越大,采用在轨实时成像处理形成图像,在图像域再进行传统的图像数据处理和传输,有助于降低星-地数据传输速率,为了提高星载SAR在轨成像处理的实时性,文章分析了星上特殊条件对星载SAR处理算法实时性所提出的约束,对RD、波束域、CS等经典的星载SAR成像处理算法的运算量进行了比较,以CS算法为例,研究了相位补偿因子对CS成像处理算法的实时性影响,提出了一种补偿因子区域不变的CS成像算法,它极大地减少了成像处理算法的运算量,并通过仿真实验结果验证了该算法的有效性。     

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。     

An extended chirp scaling algorithm for spaceborne sliding spotlight synthetic aperture radar imaging

A system impulse response with low sidelobes is critical in synthetic aperture radar（SAR） images because sidelobes contribute to noise and interfere with nearby scatterers. However,the conventional tricks of sidelobe suppression are unable to be exactly applied to the case of spaceborne sliding spotlight SAR due to great azimuth shifts in both time and frequency domains. In this paper, an extended chirp scaling algorithm is presented for spaceborne sliding spotlight SAR data imaging. The proposed algorithm firstly uses the spectral analysis（SPECAN） technique to avoid the azimuth spectrum folding effect and then employs the chirp scaling（CS） algorithm to achieve data focusing, i.e., the so-called two-step approach. To suppress the sidelobe level, an efficient strategy for the azimuth spectral weighting which only involves matrix multiplications and short fast Fourier transformations（FFTs） is proposed, which is a post-process executed on the focused SAR image and particularly simple to be implemented. The SAR image processed by the proposed extended CS algorithm is very precise and perfectly phase-preserving. In the end, computer simulation results verify the analysis and confirm the validity of the proposed algorithm.     

基于极化GO分布和MRF的多视PolSAR图像迭代分类方法

提出了一种多视极化合成孔径雷达（PolSAR）图像的迭代分类方法。首先利用极化G0分布描述多视极化协方差矩阵的统计特性，并进行初始的最大似然分类，然后利用马尔可夫随机场（MRF）估计像素类标号的先验概率，最后根据MAP（最大后验概率）准则对PolSAR图像进行分类。整个分类流程迭代进行。分类结果表明该方法精度高，收敛速度快。利用NASA／JPL获取的4视AIRSAR实测数据验证了本文方法的有效性。