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针对现有穿墙雷达三维稀疏成像中,存在网格时延构建字典矩阵所需内存过大以及凸优化稀疏成像算法阈值参数不确定影响重建图像质量的问题,提出了一种基于衍射层析稀疏模型的学习近似消息传递三维成像方法。该方法在衍射层析成像算法上通过构造快速傅里叶变换算子来建立三维成像稀疏模型,然后修正近似消息传递算法求解稀疏解,并将其迭代过程映射成多层神经网络,最后通过数据驱动自适应学习多层神经网络中的可调参数,从而实现三维学习成像。仿真和实验数据处理结果表明,该方法不仅减小了系统所需内存,还避免了参数的人工调整对成像质量的影响。 相似文献
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合成孔径雷达地面动目标成像(Synthetic Aperture Radar Ground Moving Target Imaging, SAR-GMTIm)技术通过在静止场景的SAR图像中检测运动目标响应,实现针对运动目标的重聚焦成像。通常情况下,地面运动目标回波响应相对于静止场景的回波(即杂波)具有较强的稀疏性,增强SAR-GMTIm成像结果的稀疏特征有利于目标分类和识别。现有的一阶算法如阈值迭代算法(Iterative Shrinkage-thresholding Algorithm,ISTA)及其改进方法,快速阈值迭代算法(Fast Iterative Shrinkage-thresholding Algorithm,FISTA)都可用于SAR-GMTIm稀疏特征增强,但都存在运算效率偏低,收敛速度较慢的问题。针对以上问题,本文提出了一种贪婪-快速阈值迭代算法(Greedy Fast Iterative Shrinkage-thresholding Algorithm,Greedy FISTA)用于SAR-GMTIm稀疏特征恢复。该算法基于重启动框架对FISTA进行改进,缩短了算法重启间隔和振荡周期,拥有比FISTA更快的收敛速度。本文利用Greedy FISTA针对SAR-GMTIm的仿真复数据以及美国空军实验室的Gotcha实测雷达数据进行成像实验,并对比Greedy FISTA和FISTA、ISTA在SAR动目标成像中达到同等精度所需的迭代次数,再结合相变热力图分析法对比三种算法的恢复性能。实验结果表明Greedy FISTA应用于SAR-GMTIm系统具有良好的成像效果, 且在收敛速度和稀疏信号恢复方面相较传统阈值迭代算法及快速阈值迭代算法有明显优势。 相似文献
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FMCW SAR是一种常见的雷达成像体制,其体积小、分辨率高等一系列特点使其非常适合作为自动驾驶系统中的传感器。针对传统成像方法存在方位分辨率不足问题和点稀疏模式下的成像不能有效利用扩展目标方位向结构特性问题,提出了一种基于块稀疏的扩展目标聚焦成像方法。该方法首先对运动补偿后的FMCW SAR回波数据进行距离压缩,通过一维恒虚警检测检测出有目标的距离单元,然后对有目标距离单元使用提出的块快速软阈值迭代算法(BFISTA)求解块稀疏问题进行方位向成像,最后通过近邻帧图像叠加实现对镜面反射的抑制与弱散射目标的聚焦成像。仿真与实验验证了该算法的有效性。 相似文献
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实际场景中穿墙雷达成像的墙体参数大多是未知的,采用现有的穿墙稀疏成像算法会出现目标位置偏移和图像模糊,提出一种基于结构化贝叶斯压缩感知的自聚焦稀疏成像方法。该方法首先把墙体厚度和介电常数视为字典的参数,建立了参数化字典稀疏表示模型,并且充分考虑扩展目标像素间的结构信息,然后对未知墙体参数的字典矩阵在墙体参数上进行一阶泰勒级数展开,采用变分法进行分层交替迭代优化相应的隐变量和参数。仿真和实验结果表明,该方法通过修正墙体参数偏差,有效消除了目标位置偏移和图像模糊,实现了未知墙体参数下的高分辨自聚焦成像。 相似文献
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1-Bit压缩感知(CS)是压缩感知理论的一个重要分支。该领域中二进制迭代硬阈值(BIHT)算法重构精度高且一致性好,是一种有效的重构算法。该文针对 BIHT 算法重构过程需要信号稀疏度为先验信息的问题,提出一种稀疏度自适应二进制迭代硬阈值算法,简称为SABIHT算法。该算法修正了BIHT算法,首先通过自适应过程自动调节硬阈值参数,然后利用测试条件估计信号的稀疏度,最终实现不需要确切信号稀疏度的1-Bit压缩感知盲重构。理论分析和仿真结果表明,该算法较好地实现了未知信号稀疏度的精确重建,并且与 BIHT 算法相比重构精度及算法复杂度均相当。 相似文献
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稀疏分解能有效分离信号和噪声,因此适用于信号去噪.文中构造了雷达回波稀疏表示的冗余字典,字典原子与目标回波波形匹配,基于该字典的雷达回波信号稀疏度就是目标数.针对稀疏度自适应匹配追踪算法进行低信噪比信号稀疏分解时的不足,提出了一种迭代自适应匹配追踪算法,采用规范化的残差之差作为迭代终止条件,使得稀疏分解过程能依据噪声水平自适应终止,以逐次逼近方式估计信号稀疏度,改善了稀疏分解的精度.仿真实验结果表明,该算法在低信噪比以及稀疏度未知的条件下,实现了雷达回波信号的准确稀疏分解,极大地提高了信噪比. 相似文献
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墙体对电磁波的传播具有折射与多次反射作用,若采用传统的雷达成像方法,则会造成墙后目标的偏移与散焦。通过分析墙体与墙后目标对步进频连续波信号的回波特性,提出了一种基于墙体参数估计的穿墙雷达成像与校正算法。该方法首先根据墙体回波的距离向压缩结果划定墙体相对介电常数与厚度的估计范围,并利用估计范围内的参数取值构造补偿因子,然后通过比较补偿后墙后目标的聚焦效果来确定墙体参数的具体值。仿真结果与实验结果表明,该方法能够在系统离墙较远的条件下实现墙体参数的估计,同时完成墙后目标的准确成像。 相似文献
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穿墙雷达成像中,墙体反射杂波干扰严重,严重影响目标成像效果.子空间技术对回波信号矩阵进行奇异值分解后去除墙体子空间,可以有效的抑制墙体杂波干扰,在穿墙雷达成像中具有广泛的应用.该文针对子空间技术中墙体与目标子空间的划分这一难题,提出一种基于奇异向量平稳度分类的墙体子空间提取技术.该方法利用墙体回波信号的相关特征,根据奇异值分解后各个左奇异向量的平稳程度来精确划分墙体与目标子空间.实验结果表明,与现有技术相比,该方法对墙体子空间的确定更加精准有效,提高了穿墙雷达墙体杂波干扰抑制能力,改善了墙后目标的成像质量. 相似文献
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为了对激光雷达探测回波信号去噪进行研究,基于小波阈值法分析了激光雷达发射和探测回波信号,创建了基于MATLAB仿真平台的模型, 研究了阈值法中选择各参量的策略,结合激光雷达信号和噪声特性,选取了去噪处理中的最佳参量,并进行了4种阈值策略的仿真实验,实现了对探测回波信号中目标信号的有效提取和去噪。结果表明,对于低信噪比信号,同一基函数分解层越高去噪效果越好,在分解层数j为4~5时去噪效果最好; 对于高信噪比信号,同一基函数分解层越低去噪效果越好,在j=3时去噪效果最好,并且信号db9基函数去噪效果好于db2基函数去噪效果。此研究获得了较为理想的去噪结果。 相似文献
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一种新的小波消噪阈值的估计方法 总被引:2,自引:0,他引:2
小波多尺度分解是一种有效的信号去噪方法,对于非平稳信号的消噪,主要是选取合适的小波及每层小波系数的阈值。基于传统的阈值去噪方法,在分析研究了它们的优缺点之后,本着改进滤波效果,提高去噪质量的目的,提出了一种改进方案。该改进方案克服了传统阈值去噪方法的缺陷,并适用于进一步的自适应滤波的需求,仿真试验证实了该改进方案的有效性和优越性。 相似文献
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地面复杂背景下自适应聚类分割方法 总被引:8,自引:2,他引:6
语文中研究了一些自动门限法的特点,分析其对复杂背景下低反差的小目标图像分割失败的原因,提出了一种新的选取局部门限的方法。该方法先对整幅图像用聚类准则分割,然后计算分割得到的区域的信息量,看是否满足定义的门限,对不满足的区域继续分割,直到所有的被分割区域都满足条件或是分割结果不再变化。实验结果表明,该方法具有从低反差图像中抽取小目标的优良性能。 相似文献
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激光清洗阈值和损伤阈值的研究 总被引:5,自引:0,他引:5
讨论了采用波长为308nm,脉冲宽度为28ns的准分子激光清洗基片的实验研究,分析了激光清洗过程中清洗阈值和损伤阈值存在的原因,并对它们进行了定量性推导。 相似文献
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一般激光器的阈值电流会随着腔长增加而增大,但是最近发现单量子阱激光器的阈值电流在很大的腔长范围内保持恒定。造成这样现象的原因是由于激光器有源区不掺杂和采用了线形渐变折射率导引机制的量子阱激光器结构,这样可以有效的减少载流子泄漏和非辐射复合,因此激光器内损耗很小,阈值增益主要由腔面损耗决定,致使阈值电流在很大的腔长范围内保持恒定。 相似文献
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基于二级驻留搜索策略提出了一种最优PN码捕获门限的设计方法,并分析了其主要性能。根据Gini指标进行门限值的设置。此门限设置采用最小决策树的思想,对数据进行分类学习,在获得最小Gini指标时的划分点即是最优捕获门限。此方法的最大优势是在较短的驻留时间内提高捕获概率。理论分析和仿真结果表明:此方法在获得最优捕获门限的同时,可获得最小捕获时间。 相似文献