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阵列层析SAR通过交轨向布置多个不同高度天线、方位向合成孔径和斜距向大带宽信号,具备三维成像能力,单次航过即可实现观测区域的三维点云获取。受限于阵元数目和基线长度,高程向分辨率较低,同时建筑物区域存在叠掩,在三维重建过程中提取建筑物目标特征效率较低。针对这个问题,该文提出了一种基于机器学习的建筑物目标识别和提取算法,通过基于多元线性回归的点云分割、基于梯度算子的边缘提取和基于聚类分析的建筑物分区重建,进行建筑物立面、顶面和地面的提取,能够得到较好的立面与地面相交的脚印信息,大大提高了特征提取效率。通过国内首次机载阵列层析SAR实验数据处理结果,验证了该方法的有效性。 相似文献
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合成孔径雷达3维成像技术可以消除目标和地形在2维图像上产生的严重混叠,显著提升目标识别和3维建模能力,已经成为当前SAR发展的重要趋势。合成孔径雷达3维成像技术经过了数十年的发展,已提出多种技术体制。该文系统性回顾了SAR 3维成像技术领域的发展过程,深入分析了现有SAR 3维成像技术的特点;指出了SAR回波及图像中蕴含的未被现有技术利用的3维信息,提出“合成孔径雷达微波视觉3维成像”的新概念和新思路,将SAR成像方法与微波散射机制和图像视觉语义有机融合,形成SAR微波视觉3维成像理论与方法,实现高效能、低成本的SAR 3维成像。该文重点阐述了SAR微波视觉3维成像的概念、目标和关键科学问题,并给出了初步的技术途径,为SAR 3维成像提供了新的技术思路。 相似文献
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多通道SAR具有高度向分辨能力,能够实现叠掩场景的3维重建,但是由于其基线长度有限,利用现有方法进行重建所得高程定位精度往往较差,而且由于叠掩区域散射系数起伏较大,重建结果中存在较多的漏检。针对以上问题,该文提出一种基于地形驻点分割的多通道SAR 3维重建方法,首先通过层析获得场景3维分布的草图,之后通过地形驻点定位及以地形驻点为门限的分割得到不叠掩的数据,最后利用干涉信号处理实现场景的3维重建。该方法结合了多通道SAR的高度向分辨能力和干涉信号处理的高精度,能够更加稳定、精确地实现叠掩场景的3维重建,基于实际场景缩比模型的仿真实验结果验证了该文算法的有效性。 相似文献
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深入研究了Whitt等提出的基于人造点目标的极化定标算法(Whitt算法),发现并证明了Whitt算法中对特征值对应次序的判断条件在某些情况下不成立,且分析了特征值次序对应关系错误对失真矩阵求解结果造成的影响。在此基础上,提出了新的判断条件和解决方法,对Whitt算法进行了改进。利用中国科学院电子学研究所研制的一部机载PolSAR系统进行了极化外定标实验验证,结果表明利用该改进算法进行极化定标参数求解具有更好的有效性和稳健性。 相似文献
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双站SAR是一种新体制SAR,它具有构型灵活多变、隐蔽性强等优点,在国防建设中具有重要的应用前景。双站SAR的同步误差和信号处理的复杂性给实际系统和成像处理都增加了困难。在X波段双站SAR一站固定模式的实验基础上,针对实际实验系统设计,对同步误差的产生和消除进行了分析,并利用BP算法对实验数据进行了处理。仿真和实际数据处理结果都证明了本次实验设计的有效性和算法的正确性。 相似文献
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随着5G乃至未来6G无线通信技术的发展,无线通信设备数量呈现爆炸式增长趋势。与之矛盾的是,电磁频谱环境日趋拥堵,接近枯竭的传统通信频段已无法满足激增的业务需求。在此背景下,面向雷达与通信的频谱共享的一体化信号引起了工业界和学术界的极大关注。然而,在匹配滤波框架下,一体化信号无法兼顾雷达和通信性能。通信信息势必会在雷达模糊函数中产生高旁瓣和伪峰。为此,部分学者基于正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM)共享信号,提出将高旁瓣和伪峰外推至雷达观测窗口外的失配处理方法,用以兼顾雷达模糊性能。然而,该方法会产生信噪比损失,且信噪比损失随观测窗口增大而增大。鉴于此,本文提出融合失配处理和最小均方(Least Mean Square, LMS)滤波的算法。通过LMS和失配处理的深度融合,可突破信噪比损失与观测窗口宽度之间的约束,进而能在不减小观测范围的条件下降低信噪比损失,或在相同信噪比损失下大幅提升观测范围。 相似文献