基于FRFT的一类低截获概率雷达信号调制识别

线性调频信号、对称三角线性调频连续波信号与多相编码(Frank、P1、P2、P3与P4码)信号是一类具有线性调频特性的低截获概率雷达信号.为了识别这类信号的调制方式,分析了它们各自的时频分布特征,以及它们在分数阶Fourier域内的频谱分布特征.根据上述三种信号各自在参数(U,P)平面上的能量尖峰的分布特点,给出一种基...     

抗旋转和缩放的SAR与可见光图像自动配准算法

针对合成孔径雷达与可见光图像在大角度旋转和大比例缩放情况下的高精度自动配准问题,提出了一种尺度和旋转不变的SAR(Synthetie Aperture Radar)和可见光图像自动配准算法.算法以SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法为基础,首先通过增强Frost滤波和自适应直方图均衡增强SAR和可见光图像的共性,使其显著提高能够提取出足够多的特征点数目,然后再通过特征描述方法、相似性度量方法、点匹配方法、特征点聚类方法和误匹配点剔除方法等方面对原始SIFT方法进行改进,有效地提高其在多源图像、强噪声、复杂成像条件下的特征提取和匹配性能,最后通过最小二乘法和相似变换模型实现SAR和可见光图像的精确配准.试验表明该算法对图像尺度和角度变化具有良好的适用性,在正确匹配点的比率和定位精度方面都优于原始SIFT算法和Harris算法,具有良好的工程应用前景.     

天基雷达高速微弱目标的积累检测

本文研究天基雷达高速微弱目标的相干积累检测问题。首先根据回波高阶相位影响包络补偿效果的程度对数据进行分段处理;然后对每个数据段采用速度滤波器组进行划分和Keystone变换补偿包络走动并结合分数阶傅立叶变换估计回波相位历程;最后利用最小二乘方法拟合出目标的运动参数并对目标回波进行长时间相干积累。仿真结果表明本文方法具有良好的高速微弱目标积累检测性能。     

利用多尺度小波变换改进PS点目标探测

如何从SAR图像中自动识别出有效的永久散射体（PS）是PS干涉系统中的关键环节之一。小波多尺度积能够反映目标信号与噪声在各频带之间的关联性,可以通过小波多尺度积来凸显目标。小波模极大值法通过搜索尺度空间中的模极大值,并利用信号和噪声不同的尺度特性来定位和识别目标。文章对这两种识别方法进行理论分析和实验对比,使用南京地区ENVI—SAT卫星的单视复图像数据进行了PS点的提取。实验结果表明：基于小波变换的多尺度PS点识别方法能够有效地降低雷达噪声的影像,可以在各种复杂的背景情况下有效地识别PS点。其中,小波模极大值法具有更为稳健的抗噪能力。     

适合空间应用的高速图像压缩核设计

针对空间遥感图像压缩的具体应用,给出了基于CCSDS ［1］ 算法的 高速图像压缩核的设计和实现。对CCSDS算法的实现方法进行了优化,算法的VLSI架构 设计充分利用了流水和并行技术,使处理速度相比串行方式平均提高了40倍。压缩验证系统 实验结果表明压缩核在编码效率、处理速度和容错能力上均具有较高的性能,50MHz频 率下压缩核的数据处理速度可达12.5Mpixels／s。     

基于自适应小波包变换的LMS窄带干扰抑制技术

文章将自适应小波包子带树分解算法与LMS自适应算法相结合,利用自适应小波包变换所具有的优良时频局域性和多分辨分析特征,迅速跟踪和准确定位窄带干扰所污染的子带;然后利用自适应LMS算法对受扰子带进行干扰对消,将窄带干扰滤除,在去除干扰的同时,有效地减少了对有用信号的损失。同时,小波包变换提高了LMS算法的收敛速度和稳定性。仿真结果表明,二者的结合使DSSS系统的干扰抑制性能得到进一步提高。     

基于谱图-Radon变换二值积累的信号检测方法

在低信噪比条件下，谱图-Radon变换可以有效地检测多个线性调频信号，但是当多个线性调频信号能量相差很大时，强信号的平台会将弱信号的峰值淹没，谱图-Radon变换就很难同时将这多个线性调频信号检测出来。本文提出了基于谱图-Radon变换二值积累的方法，这种方法可以有效的检测出被强信号平台掩盖的弱信号，具有较大的实用价值，仿真实验结果表明这种算法是有效的。     

平面分层媒质中电大尺寸埋人体的电磁散射研究

对基于稳定的双共轭梯度一快速傅里叶变换（BCGs_FFT）和改进的离散复镜像方法的平面分层媒质电大尺寸埋入体的电磁散射计算进行了研究。给出了理论推导过程。数值计算结果表明：改进的离散复镜像法在不提取准静态项和表面波项的条件下,可拟合获得准确的近区和远区空域格林函数结果,并加快了分层媒质中电大尺寸埋入体空域格林函数的计算速度。     

遥感图像中基于Hough变换的直线提取算法

针对遥感图像中大型目标的直线特征提取问题,设计了一种基于类直线提取的改进霍夫(Hough)变换算法。类直线的提取相当于Hough变换的预处理,既约束了Hough变换所使用的直线上的特征点,改进了直接进行Hough变换时不同直线的特征点互相干扰的缺点,又降低了计算量。对图像空间的每条类直线分别进行Hough变换,改进投票过程的映射方式,寻找类直线中最多特征点所在的那条直线,只取一个投票峰值,在减小了计算复杂度的同时又去掉了虚假峰值的影响。实验结果表明,改进Hough变换直线特征提取算法性能好、效率高,可用于遥感图像处理领域。     

非线性偏最小二乘回归法在均匀设计响应面法中的应用

 针对目前多维变量可靠度分析中广泛应用的均匀设计响应面法(RSM),指出了使用最小二乘(LS)法拟合拟线性回归模型时存在的局限性,并提出采用拟线性偏最小二乘(PLS)法来回归响应面系数。由于拟线性回归法限制了模型的形式,精度提高有限,结果也很不稳定,因此又提出用基于样条变换的偏最小二乘回归模型代替拟线性回归模型并用于结构失效概率的计算,既能处理最小二乘法无法解决的变量间多重相关性的问题,又能避开拟线性回归中预先对模型形式的假定。通过算例验证了基于样条变换的偏最小二乘法的适用性和有效性,尤其对于多维变量非线性程度较高的可靠度分析,与普通最小二乘法拟合的响应面相比,其模型更加精确,失效概率精度更高。