合成孔径雷达成像处理的数学原理

从理论上对ＳＡＲ成像处理过程中的距离向和方位向处理进行了数学描述,分析了匹配滤波器的构造的原理,推导了脉冲压缩算法的理论基础,给出了计算多普勒频移的公式,解释了合成孔径雷达距离向和方位向分辨率的成因。     

基于CUDA的超声脉冲多普勒成像

医学超声脉冲多普勒成像模式是在临床超声成像系统中获得人体血管中血流分布情况的一种重要的检测工具,与传统的B超,彩超成像模式不同,超声脉冲多普勒成像模式不仅可以通过频谱图显示表示流过取样容积的血流速度变化和测定某一位置的血流,而且相比较于连续波式多普勒模式它可以消除多普勒信号的混叠效应提高检测的空间分辨率。但是脉冲多普勒系统在处理时涉及大量的复杂运算,例如FFT（快速傅里叶变换）和卷积运算等,使其难于应用到临床实时系统中。为此研究并提出了一种基于统一计算设备架构（CUDA）平台的超声脉冲多普勒成像系统的并行处理算法。该算法包括了壁滤波、频谱估计、移频处理和频谱显示后处理等处理步骤的并行实现。数据实验结果表明,基于CUDA的超声脉冲多普勒成像处理结果与基于CPU的实现相比,不仅可以得到相同质量的频谱图,而且可以取得较大的加速效果,满足实时系统需求;数据测试显示,对于65 535×20的信号数据能够达到1秒处理2 770条谱线的计算性能,速度提高了约140倍。     

基于转台成像的SAR分辨率分析

传统SAR的分辨率公式在超宽带信号和大转动角度的成像情形下不再适用,故通过分析转台成像的点扩展函数,分析了SAR成像的方位向分辨率,特别是考虑了相对带宽对分辨率的影响,提出了超宽带信号下方位向分辨率的修正公式;并通过仿真实验,得出了大转动角度时方位向分辨率的经验公式,分析了转台成像的方位向极限分辨率.对于距离向分辨率,仅提供了分辨率的近似公式,并进行了距离向的极限分辨率分析.     

一种斜视滑动聚束SAR子孔径处理成像方法

子孔径法是解决滑动聚束SAR成像方位频谱混叠的有效方法,具有内存占用量低、灵活性高的特点。子孔径的划分不仅影响成像 质量,还会影响成像效率;但目前子孔径的划分大多采用经验值,理论上并没有给出明确分析。因此在斜视成像过程中,未合理划分的子孔径会导致拼接谱出现“空隙”现象。本文首先介绍了斜视滑动聚束SAR工作模型,分析了其方位多普勒历程,提出了斜视下基于方位频域Scaling的子孔径成像算法。根据相邻子孔径的二维频谱,研究了子孔径频谱拼接的准则,推导了确定子孔径长度与重叠率的解析式,给出了子孔径划分的流程,最后通过仿真 实验和实测数据处理验证了子孔径划分方法及斜视下成像算法的有效性。     

基于星载旋转扫描雷达的高分辨率实现

为了提高传统星载真实孔径雷达(微波散射计)空间分辨率、满足地球物理参数(雪水当量、冰雪冻融等)的观测需求,开展了扫描体制散射计的高分辨率分析和研究。基于距离向脉冲压缩处理和方位向多普勒处理技术,提出了一种旋转扫描体制下的分辨率提高方法。针对笔形波束圆锥扫描散射计的观测方位角在天线扫描过程中不断变化的特点,在正侧视和斜侧视时对模型分别进行了仿真验证。验证表明利用散射计旋转扫描多普勒信息能够建立与方位向分辨率的关系,可以有效提高微波散射计的空间分辨率。当正侧视时,方位向分辨率可以达到2km,斜前视或者斜后视时,方位向分辨率能够达到2~5km。针对雪水当量模型数据进行分析验证,设计的系统传递误差Kpc在5km分辨率下可以达到0.3,在2km分辨率下达到0.3~0.5。     

合成孔径雷达图像中的动目标速度联合估计

为估计复数合成孔径雷达图像中动目标的速度,本文基于对称散焦滤波技术设计了联合速度估计方法.对于一个动目标雷达图像,该方法首先利用一距离向速度值在距离多普勒平面将目标的距离多普勒轨迹沿距离向对齐,然后利用一方位向速度值构建的对称散焦滤波器沿方位向将该目标图像重新聚焦,得到两个新的目标图像.通过计算这两幅散焦图像的锐度差,可建立一个以距离向速度和方位向速度为变量的锐度差曲面.在曲面的峰值或谷底处即可得到目标速度的估计值.理论分析和实验结果表明了该方法的可行性和有效性.     

带距离徙动校正的压缩感知PFA成像方法

目的 极坐标格式算法（PFA）是合成孔径雷达（SAR）聚束模式下的一种高分辨率成像算法,方位向增加孔径长度带来了数据存储和传输的负担,利用压缩感知进行合成孔径雷达成像可以减小采样率,以前的研究往往认为图像是2维可分离的而忽略距离徙动的影响,造成了图像质量的下降。提出一种在方位向利用压缩感知处理的PFA成像算法,可以校正距离徙动,保证压缩感知成像的图像分辨率。方法 在方位向进行压缩感知处理的过程时,采用了随距离空间频率变化的傅里叶基。结果 该方法可以有效代替PFA处理过程中的方位向插值,消除距离徙动的影响,保证距离向和方位向的分辨率。结论 仿真和实测数据的处理结果证明了该方法的有效性。     

异构环境下的多子阵合成孔径声呐距离多普勒成像算法

为解决多子阵合成孔径声纳成像效率低的问题,提出了一种异构环境下的多子阵合成孔径声纳快速成像方法。根据多子阵合成孔径声纳距离多普勒成像算法特点以及CPU和GPU各自计算特点,通过将算法中距离向脉冲压缩、固定相位补偿、距离徙动校正和方位向脉冲压缩密集型运算采用GPU计算,极大提高了多子阵合成孔径声纳成像效率。最后通过实测数据的成像实验对所提算法的正确性和高效性进行了验证,与串行计算方法相比加速比高达14.45。     

基于FMCW合成孔径雷达抗欺骗干扰方法研究

研究雷达信号调频优化问题,由于合成孔径雷达干扰的欺骗性和复杂性,调制带宽会影响抗干扰性能.为解决上述问题,提出一种调频连续波体制的随机初相与限幅过程相结合的成像雷达抗干扰方法.通过在发射信号中加入随机变化的初始相位、发射诱骗信号截获干扰脉冲并对其进行方位压缩、限幅,然后在方位向上进行逆傅里叶变换和逆滤波并用真实滤波函数进行匹配滤波,最后按照传统调频连续波合成孔径雷达成像方法进行成像.同时通过提高脉冲重复频率增加方位向脉冲积累个数,使成像信干比得到提高,进而使接收端抗干扰性能得到增强.仿真结果证明,与直接进行真实信号匹配滤波相比,加入限幅过程和提高脉冲重复频率使干信比提高了30dB.     

基于AR模型的多普勒散射计回波功率谱估计

当采样点数少或流速较小时,采用周期图法估计的多普勒散射计(Doppler scatterometer, DopSCAT)回波功率谱分辨率低,多普勒频移提取精度低。对此,提出了一种基于自回归(autoregressive, AR)模型的DopSCAT回波功率谱估计方法。该方法为DopSCAT回波信号建立含有未知参数的AR模型,采用赤池信息量准则自适应确定模型的最优阶数;对定阶后的AR模型采用Burg算法计算模型参数,利用得到的AR模型估计回波功率谱;对功率谱进行峰值检测提取多普勒频移计算径向流,采用两个观测方位向的径向流合成得到海面流场。利用OSCAR海流数据进行了回波功率谱估计与海流反演实验。分析结果表明,与周期图法相比,该方法能够显著提高回波功率谱分辨率和多普勒频移的提取精度,进而提高了海流的反演精度。     

快速注意力选择计算及其在图像质量评价中的应用

针对现有的模拟视觉注意力选择模型计算复杂度高、参数选取困难的问题,提出一种快速的频率域算法.将各频点上的幅度设为同一常数,保留其相位信息;对反变换到空间域的图像滤波后,得到视觉注意力显著图,其效果与现有的模型相似;并将显著图信息作为权重加入到几种主要的图像质量评价标准中.实验结果表明:带有注意力选择的图像质量评价标准更接近于人的主观评价,便于实时应用.     

单演滤波与局部量化模式相结合的人脸识别方法

针对传统人脸识别方法提取的特征维数较高和计算量较大的缺点,提出了一种基于单演滤波与局部量化模式(LQP)相结合的人脸特征提取方法。首先,通过对人脸图像进行多尺度的单演滤波获得图像的包括局部幅值、局部方向和局部相位的多模式单演特征;然后,用LQP算子对图像中的每个像素点的三种单演特征进行编码,得到每个尺度滤波器下的LQP模式图;最后,将这些LQP模式图分块、统计每一块的直方图并级联作为人脸识别特征。在ORL和CAS-PEAL人脸库上对所提算法进行的测试结果表明,该算法能够以较低维数的特征取得较高的识别率,可以有效降低算法的计算复杂度。     

一种基于DS与ARPS混合使用的快速运动估计算法

为了减小快速运动估计算法的计算复杂度和改善运动补偿的性能,提出了一种基于菱形搜索（DS）和自适应十字模式搜索（ARPS）两种方法混合使用的块匹配算法。该算法利用DS算法搜索精度高和ARPS算法搜索速度快的特点,综合固定模式搜索和空间相关搜索两方面的优点,对于相邻两帧图像中的不变宏块采用零运动预先判断以减少算法的计算量,并利用运动矢量的空间一致性提高预测运动矢量的质量。实验结果表明,该算法与ARPS算法相比,在保证搜索精度的同时,计算复杂度至少减小了20%。     

系统辨识算法的复杂性、收敛性及计算效率研究

实践中经常会遇到大型计算问题和优化问题, 使得求解问题算法的复杂性、计算量和计算精度等成为突出问题, 特别是大规模非线性多变量系统的辨识. 对此, 提出几个有趣的研究课题: 1) 利用信息滤波技术和多新息辨识理论研究能提高辨识精度的大规模系统辨识理论与方法; 2) 利用递阶辨识原理研究维数高、变量数目多、计算量小的多变量系统递阶辨识方法; 3) 利用鞅收敛理论建立非线性多变量系统辨识方法的收敛理论; 4) 利用并行计算与递阶计算技术提高辨识算法的计算效率, 以解决一类大规模非线性多变量系统的模型化问题.

     

Dyadic spatial resolution reduction transcoding for H.264/AVC

In this paper, we examine spatial resolution downscaling transcoding for H.264/AVC video coding. A number of advanced coding tools limit the applicability of techniques, which were developed for previous video coding standards. We present a spatial resolution reduction transcoding architecture for H.264/AVC, which extends open-loop transcoding with a low-complexity compensation technique in the reduced-resolution domain. The proposed architecture tackles the problems in H.264/AVC and avoids visual artifacts in the transcoded sequence, while keeping complexity significantly lower than more traditional cascaded decoder–encoder architectures. The refinement step of the proposed architecture can be used to further improve rate-distortion performance, at the cost of additional complexity. In this way, a dynamic-complexity transcoder is rendered possible. We present a thorough investigation of the problems related to motion and residual data mapping, leading to a transcoding solution resulting in fully compliant reduced-size H.264/AVC bitstreams.     

基于特征点界标过滤的时间序列模式匹配方法

动态时间弯曲距离能度量不等长的时间序列、且具有较高的匹配精度,因此广泛应用在时间序列模式匹配中。但其计算复杂度较高,制约了在大规模数据集上的应用。为了实现时间序列模式度量结果和计算复杂度的平衡,提出一种基于特征点界标过滤的时间序列模式匹配方法。首先,提出一种特征点界标过滤的特征提取方法,保留时间序列主要特征,压缩时间维度;然后,利用动态时间弯曲距离对特征序列进行相似性度量;最后,在应用数据集上对所提方法进行有效性验证。实验结果表明,所提方法在保证高精度的前提下,能有效降低计算复杂度。     

基于光谱相似性的高光谱图像超分辨率算法

光谱相似性是指高光谱图像中的大量像元具有相似光谱的性质.提出了一种基于光谱相似性的高光谱遥感图像超分辨率算法,利用遥感图像中广泛存在的结构自相似性提升图像的空间分辨率,利用高光谱图像的低维子空间性通过主成分分析降低光谱维数提高运算效率,利用具有相似光谱的像元构建光谱约束项保证重建图像光谱的准确性.该算法在将单波段图像超分辨率方法推广到处理具有数百、乃至上千波段的高光谱图像过程中,既保证了重建图像光谱的准确性,又具有较高的运算效率.实验表明,与双三次插值和基于稀疏表示与光谱正则化约束的高光谱图像超分辨率算法相比,该算法具有更高的空间分辨率提升能力和更好的光谱保真能力.     

MEMS陀螺仪漂移和噪声的分析和补偿

对陀螺仪数据分析的传统方法是使用kalman滤波器做尾数据处理来降低随机误差,由于陀螺仪传感器随着外界环境的变化的影响会有非线性误差,传统的kalman滤波算法处理的是线性误差,因此引进了适用于非线性系统的EKF滤波.为了快速滤除系统在实际环境中产生的噪声,对传统的中值滤波算法进行了改进,降低其计算复杂度,提出差分-均值中值滤波法.本文首先使用阿伦(ALLAN)方差分析了陀螺仪的误差特性,对于这些误差源分别提出了偏移校正的方法,之后建立自动回归-滑动平均模型(ARMA模型)对陀螺仪数据进行误差建模分析,最后使用EKF算法降低随机误差.实验结果表明该方法比传统的方法滤波效果好、计算复杂度低、实时性好.     

Detail-driven digital hologram generation

Digital holography is a technology with a potential to provide realistic 3D images. However, generation of digital holograms is a computationally demanding task. Thus, the performance is a major concern. We propose a new method that reduces spatial resolution in order to accelerate hologram generation. It employs the propagation between parallel planes for efficient optical field values evaluation and a computer graphics approach for approximating visibility. Our results show that the proposed reduction has only a minimal impact on the visual quality, while the formal computational complexity confirms performance improvement.     

Multisampling Compressive Video Spectroscopy

The coded aperture snapshot spectral imaging (CASSI) architecture has been employed widely for capturing hyperspectral video. Despite allowing concurrent capture of hyperspectral video, spatial modulation in CASSI sacrifices image resolution significantly while reconstructing spectral projection via sparse sampling. Several multiview alternatives have been proposed to handle this low spatial resolution problem and improve measurement accuracy, for instance, by adding a translation stage for the coded aperture or changing the static coded aperture with a digital micromirror device for dynamic modulation. State‐of‐the‐art solutions enhance spatial resolution significantly but are incapable of capturing video using CASSI. In this paper, we present a novel compressive coded aperture imaging design that increases spatial resolution while capturing 4D hyperspectral video of dynamic scenes. We revise the traditional CASSI design to allow for multiple sampling of the randomness of spatial modulation in a single frame. We demonstrate that our compressive video spectroscopy approach yields enhanced spatial resolution and consistent measurements, compared with the traditional CASSI design.