基于深度学习的GPR时频域联合电磁反演方法

对探地雷达(ground penetrating radar, GPR)数据进行电磁反演可以获得探测区域中目标的几何参数和电磁参数. 本文针对GPR时域数据与频域数据在图像域的特征差异,首先设计了基于深度学习的GPR维度变换自编码器提取GPR回波数据的时域特征,并对GPR时频域特征进行一致化处理;然后设计了基于时频融合数据的电磁反演处理框架GPR-EInet,并分别使用2000和200个GPR B-Scan数据对GPR-EInet进行训练和测试. 仿真实验结果表明,GPR-EInet可以在SNR=?10 dB、目标介电常数与背景介电常数的相对偏差为50%的情况下实现单/双目标的电磁反演,介电常数反演结果与真实值的结构相似性指数（structure similarity index measure, SSIM）达到了0.995 64. 分别运用GPR-EInet、ünet与PINet对仿真数据进行电磁反演,结果表明: GPR-EInet的抗噪性能要优于PINet与ünet. 对实测的GPR数据也开展了电磁反演实验,获得了探测区域的目标参数信息. 与单独的时域或频域数据反演相比,时频融合数据提升了GPR-EInet的电磁反演精度与噪声抑制能力.     

低频超宽带步进频率收发系统的设计与实现

收发系统的设计与实现是低频超宽带步进频率地表穿透雷达系统的关键技术之一。文中面向低空探地应用,着重讨论了超宽带脉冲步进频率雷达收发系统的参数设计、并行分时信号源的设计实现、收发系统射频凹口的设置和修复等几个问题。闭环一维距离像拼接结果表明,该收发系统具有体积小、重量轻、性能良好的特点,适合低空无人机载平台使用,为后续高分辨大范围SAR成像及浅埋目标探测等信号处理研究打下了良好的基础。     

基于GPU的后向投影SAR成像算法

后向投影(BP)是一种精确的时域合成孔径雷达(SAR)成像算法,但是其巨大的运算量很难满足实时成像的要求,图形处理器(GPU)具有强大的浮点运算和高度的并行处理能力,为BP算法的实时成像提供了一个很好的平台。提出基于GPU的并行化BP算法,利用了四种优化方法对并行化BP算法进行加速,并且针对共享存储器的bank冲突问题提出了相应的解决方法,减少了共享存储器访问时间。最后给出仿真数据的成像结果,结果表明,与传统的基于CPU单线程的BP算法相比,成像速度可达到70倍以上的提升。     

SAR图像二维旁瓣自适应抑制技术

在分析SAR图像二维旁瓣特性的基础上,提出了二维可分离自适应旁瓣抑制(ASR)方法,其原理是沿着旁瓣出现的方向进行抑制.该方法能够有效抑制超宽带SAR图像中的非正交旁瓣和斜视SAR图像中的旋转旁瓣.本文所提的二维可分离ASR的旁瓣抑制性能略优于传统的二维联合ASR的性能,且算法效率更高.仿真和实际数据处理结果验证了本文的结论.     

车载前视GPSAR浅地表杂波特性分析

车载前视地表穿透合成孔径雷达(GPSAR)能够穿透地表获得浅埋目标图像,可用于较大面积区域的快速探测.目前制约GPSAR浅埋目标检测实用化的主要障碍是探测环境复杂而带来的虚警过高.而对GPSAR浅地表杂波特性分析是指导检测器设计进而提高检测性能的前提.文中针对车载前视GPSAR图像杂波局部与整体统计特性不一致的情况,给出一种基于多维概率密度函数的GPSAR图像浅地表杂波特性分析方法.该方法揭示了局部图像与整体图像的浅地表杂波特性的区别与联系.可从理论上解释车载前视GPSAR图像浅地表杂波的实际统计结果,为指导检测器设计和提高浅埋目标检测性能奠定了基础.     

分裂孔径发射阵列接收BP算法方位分辨率分析

方位向上的合成孔径可通过接收天线阵列各单元顺序接收来实现,因此研究合理有效的天线配置方式和工作模式具有重要意义.本文基于固定孔径BP成像模型,推导了单发射天线配置和分裂孔径发射配置下方位分辨率的计算公式,从理论上证明了后者比前者的方位分辨率提高了一倍,具有与传统单站SAR相近的方位分辨率.理论计算和仿真结果的一致性验证了所提出的方位分辨率估算方法的正确性,可为天线配置的选择及设计提供理论依据.     

超宽带SAR子孔径NCS实时成像算法

本文提出了一种适用于超宽带SAR实时成像的子孔径非线性CS(Nonlinear Chirp Scaling)算法,该算法利用方位向信号分量的时间和频率的锁定关系,在时域中互不重叠地划分子孔径,大大降低了系统存储量和运算量的需求,并采用时域加权方法将非重叠子孔径划分造成的假目标抑制到-31dB;此外,将MD自聚焦技术融入子孔径结构中,实现对大孔径复杂运动误差的有效补偿。仿真数据和实际数据验证了该算法的有效性。     

基于模糊超球面支持向量机的超宽带SAR地雷检测

机载或车载超宽带合成孔径雷达(UWB SAR)可以大区域快速探测单个地雷和雷场,是探雷的发展趋势。虚警太多是UWB SAR探雷实用化的主要问题。本文提出了模糊超球面支持向量机( FHS-SVM)地雷检测器。FHS-SVM在高维核特征空间中构造封闭的超球面区分地雷和杂波,并在学习过程中利用隶属度定量表征地雷和杂波误判风险不同及地雷埋设环境变化等因素对检测器的影响。轨道地表穿透SAR(Rail-GPSAR)系统实测数据处理结果表明,FHS-SVM比传统超球面SVM(HS-SVM)和超平面SVM(HP-SVM)具有更好的检测性能。     

前视成像雷达图像序列配准算法研究

为解决前视阵列成像雷达中图像序列的配准问题,该文将前视阵列雷达的成像原理与Hausdorff距离有机结合,提出一种图像序列配准方法。该方法基于传感器信息、图像分辨率校正和回波域Hausdorff距离,首先利用传感器信息估计出图像间的距离向偏移,在此基础上修正天线孔径长度并校正序列图像分辨率。为解决地雷目标各向同性造成的角度估计困难,使用Hausdorff距离对序列图像实施配准。结合前视阵列雷达的成像原理,将Hausdorff距离从图像域映射到回波域,实现分辨率校正与配准的统一,提高配准速度和精度。通过实测数据验证,该方法适用于前视阵列成像雷达,能够提高图像序列配准精度,改善系统检测率。     

一种基于多标定体融合的超宽带虚拟孔径雷达系统校正方法

系统校正技术是影响超宽带(Ultra Wide Band, UWB)虚拟孔径雷达(Virtual Aperture Radar, VAR)对浅埋弱小目标穿地探测效果的重要因素,系统的超宽带特性及多通道不一致性使得常规高频窄带雷达基于单一标定体的校正方法不再适用,该文在对系统误差、标定体及地雷电磁特性分析的基础上,提出了多标定体-分频段融合的多通道校正方法,利用多个标定体对不同频段分别校正,该方法有效地校正了系统误差,提高了成像质量,实测数据验证了方法的有效性。