基于联合PWF2pCFAR算法的Envisat/ASAR双极化数据舰船检测方法研究

利用极化白化滤波PWF算法融合Envisat/ASAR双极化复数据图像,同时抑制相干斑,然后利用双参数恒虚警率2pCFAR算法进行舰船目标检测。在不同检测门限和检测模板条件下,利用实测VV/HV极化组合数据进行的仿真实验结果表明,联合PWF 2pCFAR算法不仅能够有效地检测出舰船目标,较好地降低了虚警率,也能够保留舰船目标的结构信息;同时得到了一组相对最优的检测门限与检测模板,具有一定的实际参考意义。     

基于多尺度特征的SAR区域型目标检测方法

通过对SAR图像的目标特性分析，提出了一种SAR区域型目标的检测方法。与通常的一些目标检测算法相比，该算法在ROI的提取和目标建模两个方面作了改进，提出了一个新的特征提取算子并引入多尺度的梯度特征作为分类依据。算法应用于真实的SAR图像进行居民区的检测，获得了预期的结果。实验表明，基于多尺度梯度特征的目标检测算法具有良好的性能。     

基于联合PWF-2pCFAR算法的Envisat/ASAR双极化数据舰船检测方法研究

利用极化白化滤波(PWF)算法融合Envisat/ASAR双极化复数据图像,同时抑制相干斑,然后利用双参数恒虚警率(2pCFAR)算法进行舰船目标检测。在不同检测门限和检测模板条件下,利用实测VV/HV极化组合数据进行的仿真实验结果表明,联合PWF-2pCFAR算法不仅能够有效地检测出舰船目标,较好地降低了虚警率,也能够保留舰船目标的结构信息;同时得到了一组相对最优的检测门限与检测模板,具有一定的实际参考意义。     

基于合成孔径雷达回波数据的海岸线提取方法

合成孔径雷达(synthetic aperture radar,简称SAR)通过对地面目标的多次照射来提高方位向上的目标分辨能力,由此使现有的SAR目标检测算法通常是一个基于SAR图像的"后处理"过程.在分析各种成像算法和现有的一些典型SAR目标检测算法的基础上,提出了一种在非成像状态下进行海岸线提取的新方法,把成像处理与目标检测问题有机地结合起来.通过真实星载SAR回波数据应用实验,证明了直接利用SAR回波对海岸线检测的有效性.     

星载合成孔径雷达数字成像处理数学模型的探讨

本文对星载合成孔径雷达数字成像处理的数学模型进行了详细讨论,其中包括单目标接收和反射回波,距离压缩,方位压缩,距离迁移校正,DOPPLER参数估计,相干斑及多视处理等内容,通过模拟AR数据实验,从数学模型角度说明这些内容的实质和实现方法.     

振弦式传感器激发时死点的产生及其消除方法

关于什么是振弦式传感器及其工作原理在本刊1980年第2期章模通同志写的“振弦式传感器稳定性及温差讨论”一文中已作介绍,本文不再重述。现就我厂和四川石油研究院共同研制“数字式振弦压力计地面接收仪”的过程中,对间歇激发振弦式传感器所出现的死点