基于短时Fourier变换和Gabor变换的SAR运动目标检测

本文针对机载合成孔径雷达（SAR）运动目标回波信号的特点,提出了基于短时Fourier变换和Gabor变换的机载SAR运动目标检测方法。与常用的Wigner-Ville分布相比,在多目标存在的情况下,Wigner-Ville分布不但受到交叉项的影响,而且由于多普勒模糊引起的“折叠”现象严重影响了Radon变换的性能;而新算法中应用的短时Fourier变换、Gabor变换无交叉项的影响,其多普勒不模糊范围也比Wigner-Ville分布大一倍,再与Radon变换相结合具有很好的性能。仿真实验的结果证明了算法的有效性。     

一种基于Wigner-Hough分布的SAR地面运动目标成像方法

时频分析是SAR地面动目标成像技术中的常用方法,但传统时频分析方法如WVD在处理多分量SAR运动目标回波时存在交叉项的影响,在低信噪比时不易检测各分量信号的多普勒参数。针对这一问题,提出一种基于Wigner-Ville分布(SWVD)的机载SAR运动目标成像方法,其核心是采用SWVD时频分析方法,能够有效地抑制多个目标之间交叉项的影响,对地面单运动目标和多运动目标的成像均有很好的成像效果,理论分析和实验证明了其有效性。     

基于WVD-HT的SAR/ISAR多运动目标检测

本文提出和研究了基于Wigner-Ville分布(WVD)和Hough变换(HT)的合成孔径雷达(SAR)和逆合成孔径雷达(ISAR)对多运动目标成象的运动补偿新方法,给出了多运动目标检测、参数估算和运动补偿的主要步骤。理论分析、计算机和微波暗室模拟实验的结果表明,新方法对交叉项和噪声的抑制是有效的,它与单一的WVD法相比,提高了在噪声中对单个和多个运动目标检测及其参数估算的能力。     

一种超宽带SAR地雷散射方位不变特征提取新方法

利用机载或车载超宽带合成孔径雷达(UWB SAR)可以实现大区域地雷和雷场远距离快速探测,是探雷的发展趋势.为了降低地雷检测中的虚警,需要提取有效的地雷特征区分地雷和杂波.本文提出了一种基于高维时频分布(HDTFD)的地雷散射方位不变特征提取方法,具体实现可采用高维Wigner-Ville分布(HDWVD)和高维Choi-Williams分布(HDCWD)等.基于HDTFD特征提取方法能够在保持高空间分辨的同时,有效提取散射函数中关于频率和方位角信息.利用Rail-GPSAR系统实测数据比较了基于HDWVD和基于HDCWD特征提取方法在分辨率、交叉项抑制和方位不变特征提取等方面的性能.实测数据处理结果说明基于HDCWD特征提取方法更适合实际数据处理.     

基于Radon—Ambiguity变换和解调频技术的SAR运动目标检测

详细探讨了合成孔径雷达中运动目标的检测问题，根据机载合成孔径雷达运动目标回波信号的特点，提出了基于Radon-Ambiguity变换和解调频技术的一种新的机载运动目标检测方法，给出了动目标检测、参数估计的主要步骤，分析了在单目标和多目标情况下的检测性能。该方法与常用的Wigner-Ville分布和Radon变换结合的方法相比计算量明显减少，在多目标情况下能够较好地抑制交叉项，提高检测性能。且使用解调频技术与RAT相配合，解决了单纯RAT无法估计Chirp信号初始频率的问题。仿真试验结果证明了算法的有效性。     

机载多通道天线SAR自适应杂波抑制

本文通过分析多通道天线SAR的空间几何关系,建立了完善的多通道天线SAR回波信号模型,提出了基于相控阵天线空域阵元混迭式结构形成多个接收通道天线的多通道天线SAR自适应杂波抑制方法和实现结构.理论分析和计算机仿真结果表明,利用多通道天线技术并结合时空二维自适应杂波抑制技术,可以在进行机载SAR成像中对慢速运动目标具有良好的检测性能.     

强背景噪声环境下的线性调频信号检测

基于线性调频(LFM)信号Wigner-Ville变换的零频处仍保存原信号所有信息的结论，提出了改进的基于互Wigner-Ville分布线性调频信号的检测方法。该方法具有较好的抗噪声能力，在更低的信噪比下，可以实现单个或多个强度相差较大的线性调频信号的检测。仿真实验的结果证明了算法的有效性。     

一种基于互局部化Wigner-Ville分布的瞬时频率估计

本文提出一种基于互局部化Wigner-Ville分布(Cross Localized Wigner-Ville Distribution,X-LWVD)的迭代瞬时频率估计方法,以解析方法分析了无噪声情况下该方法的收敛性,用计算机仿真方法比较了在噪声背景中其与谱图(Spectrogram)峰值检测、Wigner-Ville分布(Wigner-Ville Distribution,WVD)峰值检测的性能,证明了该方法是一种统计有效的瞬时频率估计方法。     

基于扩展小波变换的机载SAR运动目标参数估计

该文在分析机载合成孔径雷达（SAR）运动目标回波信号频谱特点的基础上,基于扩展WVD（EWVD）变换理论提出了扩展小波变换（EWT）算法的基本思想,并针对分别利用扩展WVD变换和扩展小波变换方法进行机载SAR运动目标多普勒参估计时的特点进行比较分析,指出基于扩展小波变换方法进行机载SAR运动目标回波信号参数估计的可行性及优越性,微机仿真实验结果验证了其结论的正确性。     

基于分数阶Fourier变换的机载SAR运动目标检测

该文首先建立了机载合成孔径雷达（SAR）对运动目标的回波信号模型，阐述了其本质为线性调频信号的特点，根据这种特点，提出了一种基于分数阶Fourier变换的机载SAR运动目标检测新方法，有效地消除了线性调频信号的时频耦合特性对信号检测的影响，与双线性时频分布类算法相比，分数阶Fourier变换是线性变换，在多运动目标存在的情况下，不会受到交叉项的影响，仿真结果验证了算法的有效性。     

一种新的双孔径天线干涉SAR动目标检测方法

提出了一种基于双孔径天线沿航迹向干涉SAR进行动目标检测、测速及定位的新方法.该方法在分析杂波对消必要性的基础上,给出了进行地杂波对消、动目标检测、径向速度分量估计及定位的原理和实现方法.在恒虚警处理后,通过比较杂波对消后的残差图像与原始图像中运动目标和静止目标对消幅度的差异,检测出运动目标.同时,可以利用残差图象中杂波的对消特性进行运动目标径向速度的估算以及目标的定位.这种检测方法具有良好的杂波对消性能,能够完成被地面背景杂波掩盖的运动目标的检测、测速及定位.计算机仿真结果验证了其有效性.     

基于改进快速区域卷积神经网络的视频SAR运动目标检测算法研究

针对传统视频SAR(ViSAR)运动目标检测方法存在的帧间配准难度大、快速运动目标阴影特征不明显、虚警概率高等问题,该文提出一种基于改进快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)的视频SAR运动目标检测方法。该方法结合Faster R-CNN深度学习算法,利用K-means聚类方法对anchor box的长宽及长宽比进行预处理,并采用特征金字塔网络(FPN)架构对视频SAR运动目标的“亮线”特征进行检测。与传统方法相比,该方法具有实现简单、检测概率高、虚警概率低等优势。最后,通过课题组研制的Mini-SAR系统获取的实测视频SAR数据验证了新方法的有效性。     

机载SAR加权ATI地面慢速运动目标检测方*法

对ATI技术进行改进，提出了一种机栽双通道SAR加权ATI地面慢速运动目标检测方法。该方法将DPCA技术和ATI技术的优点结合起来，利用DPCA技术得到加权值对ATI干涉结果进行加权处理，提出了一种新的动目标检测方法。计算机仿真结果表明，该改进方法与ATI方法相比能够有效减少虚假目标的数目，并能够检测到弱目标；与DPCA方法相比，它能够检测到DPCA方法由于对消过大而无法检测到的速度更慢的目标。     

机载SAR 对地面慢速运动目标的DPCA-CFAR 联合检测方法

在机载合成孔径雷达(SAR)动目标检测中,由于地面慢速运动目标速度较小,因此很容易被地面强主瓣杂波淹没而检测不到。文中针对地面慢速运动目标的运动特点,提出基于分数阶傅里叶变换(Frft)的DPCA鄄CFAR 联合检测的方法,在采用天线相位中心偏置(DPCA)技术进行杂波抑制的基础上进行恒虚警(CFAR)处理,从而检测到运动目标,并且根据DPCA 对消后的信号幅度和CFAR 检测门限推导了最小可检测速度,说明了提出的算法对慢速运动目标的检测性能,并进一步采用Frft 方法估计出目标速度,最后通过仿真对算法的有效性进行了验证。     

基于Chirp-Z变换的分布式SAR地面运动目标检测方法

该文基于主辅星编队模式下的分布式卫星SAR系统,对Range-Doppler域地面运动目标检测方法进行了改进,提出回波信号经方位向相位补偿后,应用Chirp-Z变换能够将地面同一方位单元回波的频谱在不同通道内精确配准,而后通过干涉处理和频谱相位补偿来提取运动目标信息,并给出了频谱相位补偿对系统参数的约束条件以及频谱配准对目标速度的约束条件.最后仿真表明该方法在约束条件下是有效的.     

子带子孔径ATI地面运动目标检测及参数估计方法

该文提出了一种新的基于子带子孔径图像序列的顺轨干涉(ATI)地面运动目标检测方法。该方法利用超宽带合成孔径雷达(UWB SAR)的大带宽大波束角和低频特性,生成了对应不同中心频率和视角的多幅子带子孔径顺轨干涉图,并联合运动目标的多频多子孔径干涉相位进行地面运动目标检测和参数估计。该方法相比传统的ATI方法的优点在于：在检测方面,消除了盲速,既能检测具有距离向速度的目标,又能检测具有方位向速度的目标;在速度估计方面,能无模糊地同时估计出目标的距离向速度和方位向速度。基于UWB SAR半实测回波的实验验证了该方法的有效性。     

基于稀疏表示和道路辅助的单幅SAR图像运动目标检测方法

本文提出一种利用单幅SAR(Synthetic Aperture Radar)图像实现运动目标检测的方法.首先提出一种基于压缩感知的SAR图像道路检测算法:根据SAR图像中道路的特点,使用模糊C均值方法将图像进行模糊分类,获得大致的道路区域,然后利用Hough变换域的稀疏性,用压缩感知精确定位图像中的道路信息.其次利用图像稀疏表示的方法对运动目标进行检测:不同速度运动目标的散焦量和距离单元跨越不同,由此生成样本图像,继而构造超完备字典.将待测图像分块,并计算子图像在字典下的稀疏系数,检测并匹配出运动目标的速度参数.最后,结合已检测出的道路辅助信息,消除多普勒模糊影响,剔除虚假的运动目标,并对运动目标速度参数进行校正.实验结果证明了所提方法的有效性.     

基于瞬态极化WVD相关的高分辨雷达目标识别

研究了毫米波高分辨极化雷达的目标识别问题，提出了瞬态极化Wigner-Ville分布(WVD)的概念，导出了瞬态极化WVD莫耶公式，证明了瞬态极化WVD时频域相关与极化信号时域相关的等价关系．在此基础上，提出了基于高分辨极化雷达目标回波瞬态极化WVD相关的目标识别方法，并利用五种飞机缩比模型外场测量数据进行了目标识别实验，实验结果表明该方法是一种有效的高分辨极化雷达目标识别方法。