极化SAR图像目标分解方法的研究进展

极化合成孔径雷达(极化SAR)经过近几年的迅速发展,已经成为遥感领域的一大研究热点。极化目标分解作为极化SAR图像分析的一种基本手段,所提取的极化信息是极化SAR图像目标检测和分类的基础,在极化SAR图像解译中起着关键作用。通过对近几年极化目标分解方法的发展作一个全面的阐述,重点介绍该领域出现的新技术,使相关研究人员能够更清晰地了解这一领域的最新进展。     

SAR图像飞机目标智能检测识别技术研究进展与展望

合成孔径雷达(SAR)采用相干成像机制,具有全天时、全天候成像的独特优势。飞机目标作为一种典型高价值目标,其检测与识别已成为SAR图像解译领域的研究热点。近年来,深度学习技术的引入,极大提升了SAR图像飞机目标检测与识别的性能。该文结合团队在SAR图像目标特别是飞机目标的检测与识别理论、算法及应用等方面的长期研究积累,对基于深度学习的SAR图像飞机目标检测与识别进行了全面回顾和综述,深入分析了SAR图像飞机目标特性及检测识别难点,总结了最新的研究进展以及不同方法的特点和应用场景,汇总整理了公开数据集及常用性能评估指标,最后,探讨了该领域研究面临的挑战和发展趋势。     

基于联合特征和SVM的极化SAR图像分类方法

极化SAR地物分类作为极化SAR数据解译的关键环节,已成为遥感领域研究的一个新热点。在充分研究现有方法的基础上,给出了一种联合特征和SVM相结合的极化SAR图像分类方法。该方法基于目标分解理论提取极化SAR图像的多类散射特征,并结合具有上下文知识的纹理特征,构建联合特征矢量;利用提取样本区域像素的联合特征矢量训练SVM分类器;将未知数据输入训练好的分类器完成最终的分类。实测SAR图像数据的实验结果表明,算法能够充分利用极化SAR图像电磁散射特性及纹理特征的互补性,具有较好的分类性能。     

SAR图像目标检测研究综述

SAR图像目标检测是SAR ATR(自动目标识别)的关键步骤,也是近年来SAR图像解译应用的一大研究热点.在广泛文献调研的基础上,本文从SAR图像目标检测的历史沿革、研究现状开始,综述了SAR图像目标检测的研究进展及存在问题,指出了该技术领域的发展趋势.     

雷达极化技术研究现状与展望

雷达极化学是研究雷达波与目标相互作用过程中的变极化效应、揭示其作用机理的一门应用基础科学,在微波遥感、对地勘察、气象探测、战场侦察、抗干扰、目标识别等领域有重大应用前景。该文简要回顾了雷达极化理论与技术的发展历程,综述了雷达极化信息精确获取、极化敏感阵列信号处理、目标极化特性、极化抗干扰、目标极化分类识别等关键技术的研究现状,最后对雷达极化技术的发展做了展望。      

典型地面车辆目标SAR图像仿真与评估

典型地面车辆目标SAR图像仿真对SAR图像解译和目标识别具有重要意义。在光学区目标雷达散射截面仿真基础上,研究实现了典型地面车辆目标SAR图像仿真技术,给出了坦克目标的SAR图像仿真结果。在此基础上,进一步研究了SAR图像仿真性能评估技术,在目视定性评估的基础上,引入了两个面向SAR图像解译与目标识别的SAR图像仿真性能定量评估指标。最后,通过目标仿真SAR图像与MSTAR实测SAR图像的比对,对仿真性能进行了定性、定量的分析与评估,验证了方法的有效性。     

极化测量误差对人造目标散射解译性能的影响研究北大核心CSCD

极化雷达具有全天时全天候对目标和场景进行观测的优势,在诸多领域得到广泛应用。极化雷达作为一种多通道系统,不同极化通道间的交叉耦合和通道不平衡等非理想因素会使目标极化散射矩阵存在测量误差,进而影响对目标散射的解译性能。文中以人造目标为研究对象,利用极化测量误差模型和相干极化目标分解开展了极化测量误差对散射解译性能的影响研究。以Krogager分解为例,推导了三面角、二面角、偶极子和螺旋体等基本散射体的极化目标分解分量与测量误差源的解析表达式,给出了分解特征参数的变化曲线图,揭示了极化测量误差对散射解译性能的影响机理。在此基础上,基于"开拓者"无人机暗室实测数据开展定量分析。当Krogager分解误差小于10%时,要求极化隔离度小于-23 dB,极化通道幅度不平衡和极化通道相位不平衡分别小于3 dB和8.4°。研究工作为极化雷达系统参数设计等提供了指导。     

基于改善极化相似性的极化SAR目标增强新方法

针对高分辨极化SAR目标增强问题,该文提出一种基于改善极化相似性的目标增强新方法。利用Huynen分解、极化方位角提取及极化方位角归零化处理消除了扰动分量、相干斑噪声及极化取向等因素对像素点极化特性的影响,改善了极化SAR图像同类区域内部像素点的极化相似性。与已有方法相比,该方法克服了区域内部像素点极化特性不一致对高分辨极化SAR目标增强的影响,可以获得理想的目标区域整体增强效果。利用全极化SAR实测数据验证了该文方法的优良性能。     

近三年来雷达极化研究的进展

综合介绍了近三年来对雷达极化问题的最新研究成果，包括极化理论方面在目标检测，抗干扰，目标识别方面的应用。     

极化SAR图像解译中的不相似性度量

不相似性度量常用来描述极化合成孔径雷达(SAR)样本数据之间的差异性,已被广泛应用于滤波、目标检测、分割分类和变化检测等多种极化SAR图像解译技术中。基于极化SAR数据的矩阵表达形式,从特征、统计分布、假设检验、信息论散度和信息几何等多角度出发,总结回顾了极化SAR图像解译问题中常见的不相似性度量,简要分析了其优势、存在的问题以及适用范围,并对极化SAR不相似性度量的研究趋势进行了展望。     

极化干涉SAR的研究现状与启示

阐述极化与干涉结合的基本考虑,介绍极化干涉SAR相干最优和相干目标分解的基本思想,总结分析极化干涉SAR技术、典型星载极化SAR系统研制和极化干涉SAR应用的研究现状,以得到开展极化干涉SAR技术研究的启示。     

融合极化旋转域特征和超像素技术的极化SAR舰船检测

对海监视是极化SAR的重要应用,密集区域的舰船目标检测是当前面临的主要挑战之一。舰船密集区域受多目标串扰,传统的恒虚警率(CFAR)检测滑窗难以选取纯净的海杂波样本用于确定检测门限,将导致检测性能下降。针对这一问题,该文从特征提取和检测器设计两方面出发,提出一种融合极化旋转域特征和超像素技术的极化SAR舰船检测方法。在特征提取方面,雷达目标的后向散射敏感于目标姿态与雷达视线的相对几何关系,由此带来的散射多样性隐含信息可通过极化旋转域分析进行挖掘。该文利用极化相关方向图及导出的一系列极化旋转域特征,根据目标杂波比(TCR)分析,优选TCR最高的3个极化特征量用于构建目标检测器。在此基础上,该文在检测器设计方面提出了一种基于K均值聚类的杂波超像素筛选方法,有效避免了密集区域舰船目标对邻近杂波的影响,基于筛选的杂波像素点得到舰船目标CFAR检测结果。基于Radarsat-2和高分三号星载全极化SAR数据的对比实验表明,所提方法能有效实现密集区域舰船目标检测,检测品质因数达到95%。      

快速搜索算法与极化合成孔径雷达三维成像

从全极化(hh,hv,vh,vv)合成孔径雷达(SAR)图像数据中,可提取方位向的地势倾斜度信息,形成极化SAR三维成像。该文重点研究极化 SAR三维成像快速算法;提出由 Stokes矢量推导的的极化椭圆方向用解模糊算法;讨论目标极化散射特性对提取地势高度信息的影响以及处理方法;并利用真实的极化 SAR图像数据得到了极化三维成像结果。     

全极化高分辨雷达距离像统计识别方法

在全极化、高分辨雷达体制背景下,提出一种将极化信息与高分辨距离像相结合的雷达目标统计识别方法。采用物理统计非高斯模型对全极化高分辨距离像建模,用模型参数分别表征具有较强散射强度分辨单元的多少和强弱,将全极化下的模型参数直接作为特征矢量,并采用Parzen窗法估计模型参数的概率分布密度,用贝叶斯分类器进行分类识别。对实测的导弹类目标识别结果表明,该方法能有效克服距离像特征依赖于方位信息的缺点,达到令人满意的识别结果。     

双站SAR图像的极化分析

该文对双站SAR(BISAR)模拟图像不同地物的极化特征分析,发现传统单站极化特征参数(,,)在BISAR图像上不再能有效地表现地物散射的极化特征。由此,提出了统一双站极化基变换,重新定义了极化特征参数,,,使其保持原有的分离取向关联等优点。经统一双站极化基变换后,不同地物散射的极化特征更明显,重新定义的,,能反应不同散射机制,提供了BISAR图像解译和地表分类的初步手段。     

一种去除采样造成的多极化SAR成像误差的方法

合成孔径雷达系统通常要对回波进行数字处理,方位向、距离向采样会给SAR点目标响应的峰值带来测量误差。该文针对此问题进行了深入分析,给出了峰值测量误差与点目标位置的关系。对时分工作方式多极化SAR系统的分析结果表明,在某些情况下,由方位向采样和非同时测量造成的极化数据间相对幅度和相位误差会很大。该文提出了使不同极化回波的匹配滤波函数相隔一定延时的匹配滤波方法,以使方位向采样对各极化数据具有相同的影响。仿真结果表明该方法有效地改善了极化数据间幅相一致性。该文研究的问题对SAR的精确定标有着重要意义。     

一种新的多视全极化SAR目标检测器及其性能分析

本文提出一个新的多视极化合成雷达（SAR）的目标检测算法，对均匀和非均匀的杂波及目标模型，分析了该算法的检测性能，给出了检测统计的精确表达式。模拟实验结果表明，本文所提出的目标检测算法明显优于全功率检测算法和利用单通道强度的检测算法。     

多极化合成孔径雷达数据伪彩色合成处理

本文研究了利用多极化合成孔径雷达(SAR)数据产生极化伪彩色合成图的方法,提出了用M11归一化后得到的Stokes矩阵来产生目标的极化合成孔径雷达伪彩色图的新方法。由于它消除了目标总功率大小对图像色彩的影响,因而可以分析场景回波功率太强或太弱目标与极化特征图具有相同形状的目标。另外,还提出用极化特征图方法求出三种极化组合,使两类目标的回波功率相差达到最大,再合成处理成极化合成孔径雷达伪彩色合成图的方法。     

W波段数字变极化目标特性测量雷达

提出一种新型的W波段数字变极化目标特性测量雷达.该雷达由两子阵变极化天馈、两通道TR模块与数字处理单元构成, 采用空间波束合成任意极化发射、数字方式实现任意极化接收.通过目标实验结果表明, 该雷达能在多种极化体制下准确提取目标极化散射矩阵, 具备测量目标全极化RCS能力以及可用于目标极化特性分析与研究.