基于UWB SAR图像ROI切片的运动目标成像和参数估计方法

本文提出了一种基于UWB SAR图像ROI(Region of Interest)切片的运动目标成像和参数估计方法。该方法作为图像域GMTD算法的后续步骤,可在检测出运动目标并提取其多通道图像域ROI切片之后,对运动目标进行聚焦成像并估计目标相对载机的运动速度,然后基于运动目标的多通道聚焦像估计其距离向速度,在此基础上,估计运动目标的方位向速度、方位向位置、距离向位置等参数,从而获得运动目标的二维速度和位置参数。基于半实测数据的实验证明了本文所提方法的有效性。      

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。     

UWB密集多径下基于检测概率差值最大的TOA估计方法

密集多径信道下,较为实际的超宽带测距系统一般采用基于TOA信息的能量检测器（energy detector, ED）接收机。TOA的估计精度决定着测距精度。在ED中多采用阈值比较的方法来估计TOA,阈值的设计对TOA估计的精度有着非常重要的影响。本文将最大概率检测（maximum probability of detection, MPD）算法应用于基于ED的TOA估计器中,并对样本检测概率计算方法进行改进,在搜索阈值的基础上计算出每次正确检测到直达路径（direct path, DP）的概率,提出一种阈值确定和DP检测新准则,即把相邻两个DP检测概率差值最大时对应的路径作为DP,则该次搜索所对应的阈值即为最佳阈值。文中给出了这种准则的理论分析及TOA估计算法流程。最后通过仿真比较考察了不同信噪比下不同TOA估计方法的估计误差。仿真结果表明了该算法相比于传统的TOA估计方法具有更高的精度,论证了该算法的有效性。      

VHF/UHF UWB SAR基于通道均衡的RFI抑制方法

对工作于甚高频/超高频(VHF/UHF)波段的超宽带合成孔径雷达(UWB SAR),射频干扰(RFI)会严重恶化图像质量。该文提出了一种基于通道均衡的RFI抑制方法,它能有效地抑制雷达接收信号中的RFI分量,同时保持图像质量。实际的处理结果证实了该算法的有效性。     

均匀圆阵列天线仿真系统设计

均匀圆阵列天线以其优越的系统性能在通信、雷达探测、导航制导等许多领域得到了广泛的应用。该文建立了均匀圆阵列天线的系统模型,在此模型基础上对天线的系统性能和各种误差的影响进行了仿真分析,并针对接收信号的不同类型选择了合适的算法,进而完成了波达角估计（DOA）和输出特性的仿真分析。文章中还介绍了用MATLAB实现均匀圆阵列天线（UCA）仿真系统的思路、方法及实现方案,并建立了对均匀圆阵列天线进行全面分析的模拟仿真平台,为实验室研究提供了方便的工具。     

浑浊型三白瓜汁饮料的制备工艺

选择三白瓜为原料,研究瓜汁含量、糖的添加量、糖的种类对浑浊型三白瓜汁饮料的色泽、香味及口感的影响。试验结果表明最佳工艺为:三白瓜汁含量70%,柠檬酸用量0.1%,白砂糖用量5%,蜂蜜用量2%,黄原胶用量0.1%,羧甲基纤维素钠(carboxymethyl cellulose sodium,CMC-Na)用量0.1%(均为质量分数),经过高压均质后,饮料稳定性良好,组织状态均一,获得的三白瓜汁饮料颜色淡黄,并较好地呈现三白瓜天然的清香味。     

利用稀疏贝叶斯推理估计干扰导向矢量和功率的稳健自适应波束形成方法

现有稳健自适应波束形成（Robust adaptive beamforming,RAB）方法对快拍数有较高要求，可用快拍数的不足可能会使RAB方法无效。稀疏贝叶斯推理（Sparse Bayesian Inference,SBI）从贝叶斯的角度，通过对信号的稀疏先验假设来利用稀疏信息，在建模稀疏信号方面具有较好的灵活性，可以提高解的稀疏性，即使在样本数较低的情况下也能取得很好的估计效果。本文使用SBI估计干扰信号的导向矢量和功率，提出了一种新颖的基于干扰加噪声协方差矩阵（Interference plus Noise Covariance Matrix,INCM）重建的RAB方法。所提方法利用SBI在建模稀疏信号方面的优越性，通过准确重建出INCM，实现高输出SINR。仿真结果表明，本文提出的方法在比较宽的输入SNR范围内和少量快拍情况下都实现了较好的性能。     

结合形状信息的SAR图像特征匹配方法

合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）图像匹配是实现图像配准和定位导航等任务的重要途径之一。本文研究基于局部特征的SAR图像匹配，针对SAR图像特征匹配中错配率高的问题，引入邻域共识思想，结合以往被忽略的特征形状信息，提出一种新颖的误匹配滤除方法。所提方法主要包括形状信息引导的邻域构建和共识度量两个主要步骤。在邻域构建步骤中，本文利用形状信息确定一个仿射不变图像区域，从而构建对几何稳健的邻域。在共识度量步骤，利用形状信息获取局部变换矩阵，然后利用局部变换矩阵对邻域进行重投影，最后根据重投影误差评估匹配的共识度，并以此判断匹配是否应该被滤除。为了验证算法有效性，本文利用21对L,X和Ku三个波段下多角度机载SAR和多分辨率星载SAR图像与五个先进方法进行了对比实验。结果表明所提方法在精度、召回率和F1值上都优于所有对比算法，尤其对多分辨率数据最为有效。另外，通过搭配三种常用的特征进行实验，本文发现所提方法对特征类型不敏感，其中在SIFT特征上效果最为突出。但是，所提算法在效率上要略低于其他同类算法。