一种视频运动目标轨迹的实时探测方法

本文分析了视频系列图像的特点，在运动目标的连续帧相减探测方法的基础上，进行了运动轨迹自动探测理论分析和实验研究，提出了局部运动轨迹合成目标整体运动轨迹的方法。在该方法中，第1步，把图像相减，对结果进行对比度增强后，分成一定大小的子块，第2步，求出每个子块的重心位置和重量，按一定阈值把背景区子块的重量置为零，基本上保留下运动目标区的子块，第3步，按相邻关系把非零值子块组合成各自的子块群，最后，求出各个子块群的重心位置，就求出了各个运动目标的位置，本文通过实验证明了该方法的有效性和快速性。     

单通道UWB SAR地面运动目标变化检测

工作在VHF/UHF波段的超宽带合成孔径雷达（UWBSAR）具有叶簇穿透和高分辨成像的能力。文中提出了一种适合单通道UWBSAR的地面运动目标检测方法——基于子孔径图像变化检测的运动目标检测算法。该算法利用UWBSAR的大波束角特点,在方位向选取较大时间间隔的两个子孔径生成子孔径图像,并根据运动目标在不同子孔径图像上聚焦位置的差异检测运动目标,估计运动目标速度和位置。文中给出了该方法的原理、参数选择、实现步骤,并基于UWBSAR实测数据验证了所提方法的有效性。     

基于子孔径分解的SAR动目标检测方法

 运动目标在合成孔径雷达SAR(Synthetic Aperture Radar)图像中的成像会出现模糊,散焦等现象,并且会在方位向出现明显的偏移,这些会导致运动目标的目标杂波比TCR(Target-to-clutter Ratio)降低.本文在子孔径分解技术的基础上提出一种从单通道SAR单视复图像SLC(Single Look Complex)中检测动目标的方法,该方法通过子孔径图像之间的相减操作来抑制杂波,从而提高TCR.通过对机载CV-580数据和星载Envisat ASAR 数据进行测试,证明了该方法的有效性.     

加速后向投影圆迹SAR成像方法

凭借多视角观测和高分辨成像的能力,圆迹合成孔径雷达（CSAR）受到了越来越多的关注。然而,特殊的运动轨迹和强烈的二维耦合给成像算法提出了挑战。以兼顾图像质量和运算效率为目标,本文提出了一种适用于CSAR成像的加速后向投影（EBP）算法。EBP算法将整个合成孔径划分为若干子孔径,使用全局极坐标系重建每幅子图像。根据角域波数域和方位时域的对应关系,EBP算法通过波数谱搬移实现波数谱融合,再经由二维逆傅里叶变换实现图像聚焦。EBP算法继承了后向投影（BP）算法的精确性和运动补偿优势,避免了插值操作引起的图像质量损失。最后,通过仿真实验验证该方法的有效性。      

基于ICA的运动目标轨迹生成方法

视频图像侦察是现代侦察和监控系统中的重要手段,从图像中发现运动目标并生成目标运动轨迹是其中的关键.独立分量分析ICA是一种盲信号分离技术,可以分离信号中相互独立的源信号.本文探讨了ICA在运动目标轨迹生成中的应用,利用FastICA算法进行运动目标检测,提取运动目标源图像,再进行图像分割后,获得目标位置信息,形成目标的运动轨迹.     

基于子孔径方位特性的穿墙雷达虚拟多视角成像方法

针对穿墙雷达(TWR)室内不规则场景中信号传播的多径效应所导致成像区域“幻影”存在的问题，提出了一种基于脉冲雷达信号平台频域压缩感知(CS)框架的多径利用方法。在建立室内多径回波脉冲信号矢量模型的基础上，将每条多径分量作为一个特殊的观测通道，并利用目标、多径“幻影”依赖于阵列子孔径方位(AD)的特性，由此来分析目标、“幻影”与子孔径位置的关联性，最后通过调和平均(HMAM)子孔径图像融合方法实现 “幻影”抑制和目标的虚拟多视角成像。该方法克服了脉冲信号时域压缩感知计算复杂度高以及需要事先已知室内几何反射位置的不足。不同场景的仿真结果验证了此方法的可行性和优越性。     

基于单通道SAR多子孔径空频处理的动目标检测算法

该文提出了一种基于单通道多子孔径空频自适应处理的运动目标检测方法:首先给出了基于方位频谱划分获取子孔径的处理过程,构造出类似于多通道的子图像。详细分析了多子孔径空时等效信号的原理,将不同合成中心时刻的子孔径序列所获得的回波信号等效成同一时刻不同空间位置所获得的回波信号,利用时延差异来获取空间信息,建立起后续处理的2维信号模型。在此基础上,结合多通道杂波抑制的思想,提出了采用多子孔径间空频自适应处理实现杂波抑制与运动目标检测的算法。最后,仿真实验验证了该方法的有效性。     

基于星载高低轨的单通道动目标检测技术

合成孔径雷达成像应用于观察包含运动目标的地面场景,特别是在对运动目标观察时间长的情况下,图像会产生由于距离徙动和多普勒频谱展宽引起的运动目标偏移。为了消除这些影响,本文提出一种适应于星载高低轨平台协作模式下对动目标进行检测成像的算法。距离徙动包括运动范围内的距离走动和距离弯曲可以通过广义keystone变换校正。然后,通过估计和补偿相位误差和折叠因子项,可以提高运动目标的分辨率。针对地面场景中的杂波,我们通过子孔径对消的方法进行抑制。该算法的有效性通过仿真结果进行验证。通过将广义keystone方法与子孔径对消方法结合,可以有效地对消静止目标杂波,从而更好的对动目标进行检测成像。      

基于时域特性分析的红外运动小目标检测算法

为了有效地检测复杂背景下的红外运动小目标,提出了一种基于时域特性分析的目标检测算法.首先,利用修正后的阿尔法均值滤波器对含有多种噪声的红外图像进行有效的预处理.然后,把空域上每个位置的取值看成是时域上的函数,则受运动目标影响和不受影响的函数曲线具有完全不同的形状,通过检测这种形状差异来完成目标的检测任务.最后,基于形态学的后处理可以有效地去除虚假目标.实验结果表明:该算法能具有较好的鲁棒性.     

艇载共形稀疏阵列天线雷达成像研究

基于平流层飞艇平台,研究了共形稀疏阵列天线雷达对静止目标成像及对运动目标探测的问题。针对三叶玫瑰线艇身模型,提出了共形稀疏阵列天线的布阵方式。雷达采用实孔径方式成像,各子阵同时发射多脉冲频分正交信号。利用各子阵多发多收的回波信号,采用后向投影(BP)算法完成各子带信号对静止目标的成像处理,再将子带信号成像结果相参累加以提高静止目标成像的距离向分辨率;将各子阵一发多收的多脉冲回波信号变换到距离-多普勒域,完成静止杂波抑制,对各子带信号采用压缩感知(CS)的方法在二维空间实现对运动目标图像的重建,再将子带信号重建结果非相参累加以提高运动目标探测的信噪比。仿真实验验证了本文方法的有效性。     

基于单通道SAR图像序列特征值分解的动目标检测方法

该文提出了一种基于单通道图像序列间协方差矩阵分解的动目标检测方法。首先给出基于方位频谱划分获取子图像的处理过程,分析了子孔径划分在图像序列间所产生的误差来源,结合二维自适应方法对幅度和相位上存在的误差同时校正,实现了子图像间的配准,构造出类似于多通道的子图像。在此基础上,结合多通道杂波抑制的思想,详细分析了两子孔径间协方差矩阵特征值分解实现目标与杂波分离的原理,并针对在图像域估计采样协方差引起的精度与目标能量损失之间的矛盾,提出了在距离多普勒域的改进处理。最后,经过仿真实验验证了该方法的有效性。     

基于三通道UWB SAR子孔径图像序列的ATI方法

针对三通道超宽带合成孔径雷达(UWB SAR)系统,提出了一种基于子孔径图像序列的顺轨干涉(ATI)方法,利用UWB SAR的大波束角特性,生成多个视角的子孔径顺轨干涉图检测运动目标并估计参数.该方法相比传统的ATI方法的优点在于:不仅能检测具有距离向速度不为零的目标,而且能检测具有方位向速度不为零的目标,并可估计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.     

基于子孔径与全孔径特征学习的SAR多通道虚假目标鉴别

SAR多通道引起的虚假目标与散焦的船舶目标形状纹理特征非常相似,在全孔径SAR图像中难以区分。针对此类虚假目标造成的虚警问题,该文提出一种基于子孔径与全孔径特征学习的SAR多通道虚假目标鉴别方法。首先,对复数SAR图像进行幅值计算得到幅度图像,利用迁移学习方法提取幅度图像中的全孔径特征;接着,对复数SAR图像进行子孔径分解获得一系列子孔径图像,然后用栈式卷积自编码器(SCAE)提取子孔径图像中的子孔径特征;最后,将子孔径和全孔径特征进行串联并利用联合特征进行分类。在高分三号超精细条带模式SAR图像上的实验结果表明,该方法可以有效的鉴别船舶目标和多通道虚假目标,与仅使用全孔径特征学习的方法相比准确率提升了16.32%。      

REAL EXTENDED SCENE AND MOVING TARGET MULTI-CHANNEL SAR RAW SIGNAL SIMULATION

A real extended scene and moving targets multi-channel Synthetic Aperture Radar （SAR） raw signal simulator accounting for Inertial Navigation System （INS） errors and antenna patterns is presented in this paper. INS errors are obtained by solving INS error differential equations with Runge-Kutta method. A high resolution SAR image is used to estimate the complex reflectance of real extended scene. Extended scene and moving target are simulated separately and then are superposed in time domain. The simulated multi-channel SAR data can be used for development of multi-channel SAR Ground Moving Target Indication （SAR-GMTI） and also can be used for development of SAR motion compensation.     

基于无监督域适应的仿真辅助SAR目标分类方法及模型可解释性分析

卷积神经网络(CNN)在光学图像分类领域中得到广泛应用,然而,合成孔径雷达(SAR)图像样本标注难度大、成本高,难以获取满足CNN训练所需的样本数量.随着SAR仿真技术的发展,生成大量带标签的仿真SAR图像并不困难.然而仿真SAR图像样本与真实样本间难免存在差异,往往难以直接支撑实际样本的分类任务.为此,该文提出了一种...     

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.     

基于特征配准的ISAR图像方位定标方法

逆合成孔径雷达(ISAR)成像利用目标相对雷达视线的姿态变化形成的合成孔径获得方位高分辨,成像方位为多普勒轴,通常需要估计目标的有效转动速度以实现ISAR图像的方位定标从而体现目标真实尺寸。现有算法通常利用信号的运动参数估计和图像整体配准。该文提出利用子孔径ISAR图像的特征提取和配对,根据特征点坐标估计目标的有效转角速度。首先利用尺度不变特征变换(SIFT)和快速鲁棒特征(SURF)对两幅ISAR图像进行特征点提取;然后分别采用最短欧氏距离和随机采样一致性(RANSAC)进行特征点的匹配和失配点的剔除;最后根据配对特征点的坐标和能量估算有效转角速度,实现ISAR图像方位定标。仿真数据和实测数据验证了该算法的精确性和稳健性。     

检测SAR图像中径向慢速动目标

该文提出了一种从SAR图像中检测径向匀速动目标的方法,将SAR图像信号在频域分为正频部分和负频部分,静止背景的正负频分布对称,而径向动目标的多普勒质心与静止背景相比有一频移,信号在正负频域能量分布不对称。将分开的正负频域信号分别回到时域成像,计算这两幅复图像对应位置的模差绝对值,可对消静止背景,突显出径向动目标。仿真数据表明本算法有效。