基于均匀圆阵的近场源三维参数估计

基于均匀圆阵,提出一种近场源距离-方位角-俯仰角联合估计算法。利用阵元观测数据,构造一组高阶累积量矩阵,通过矩阵联合对角化技术得到阵列流形矩阵的估计。根据阵列流形矩阵的估计以及近场和远场条件下方位角相同的结论,获得方位角的估计。利用阵列流形矩阵和方位角的估计,得到距离和俯仰角的估计。该方法无需二维频域峰值搜索或参数配对。计算机仿真验证了算法的有效性。     

低层大气误差对距离变化率折射误差的影响

大气折射残差模型是综合处理雷达测量数据及光学测量数据时需要重点考虑的残差项。本文对现行的大气折射差模型提出了质疑，并从折射原理出发，在球面分层的情况下重新推导了大气折射指数的变化对视在距离变化率与真实距离变化率之差的影响。     

一种新的二维 DOA 估计方法研究

针对高斯色噪声背景下均匀圆形阵列观测数据的相位模式激励变换结果，提出了一种 基于四阶累积量的 MUSIC 方法。该方法直接利用相位模式激励变换结果构造一种特殊的四阶累积量， 然后借助传统 MUSIC 方法的思想进行二维 DOA 估计。与传统 MUSIC 方法相比，该方法能完全抑制高 斯色噪声，从而得到很好的二维 DOA 估计，在高斯色噪声环境下估计性能明显好于传统的基于相关矩 阵的 MUSIC 方法。计算机仿真验证了算法的有效性。     

红外警戒系统的运动参数估计算法

通过对目标飞行轨迹的参数化建模，提出了由红外传感器对目标角度和辐射功率的测量实现对目标距离和其它位置、速度参数估计的算法，从而可以此作为目标威胁程度估计和目标特性识别的依据。仿真计算表明，该方法计算的精度高，对目标位置的初始先验值依赖程度较小。该算法也适合于其它测量体制的目标运动参数估计。     

基于深度网络的遥感图像目标检测与识别

本文针对卫星遥感图像中的典型目标检测与识别问题,采用了基于深度神经网络的回归算法,利用深度网络所学习出来的特征结构针对多分类复杂场景具有很好的识别效果,同时将检测、分类与识别一同进行回归处理。可以有效缩短训练时间,并提升处理效率,保证目标检测的准确度,在实际应用中前景广泛。     

基于变分的SAR图像目标特征增强方法

研究了SAR图像目标特征增强的变分方法.通过分析P-M扩散方程中的扩散系数,得出梯度(Canny)边缘检测算子对SAR图像的非恒虚警性使得滤波后图像的边缘变得模糊.而ROA算子能有效地检测出图像中的边缘,但较难检测出图像中的强散射点目标.基于SAR幅度图像中相干斑噪声的Rayle igh分布,从最大后验概率估计出发,结合ROA边缘检测图像以及SAR幅度信息来构造扩散系数,建立SAR图像目标特征增强的变分模型.实测SAR图像处理结果显示该方法在充分抑制均匀区域的相干斑噪声的同时能较好地保护并增强图像的边缘和强散射区域.     

测速定轨中的递推样条滤波算法

针对传统方法在全测速体制下实时处理能力不足,建立了基于递推样条模型的实时滤波算法。算法通过提高测量信息利用率,迭代更新模型参数以快速适应弹道的时变特性。仿真和实测数据的计算结果表明,算法鲁棒性较好,在平稳段落精度优于其它方法。算法就全测速体制的主动段弹道估计问题展开,但其原理具有一定的普适性。      

基于Freeman分解的植被参数反演新方法

基于极化Freeman分解的极化协方差矩阵参数,极化干涉SAR互协方差矩阵可简化建模为植被高度、消光系数和地面干涉相位的函数。基于此,该文建立了以极化干涉SAR互协方差矩阵估算值与互协方差矩阵观测值之差为目标函数、以3个植被参数为未知量的优化模型,提出了基于Freeman分解的植被参数反演新方法。该方法避免了三阶段植被参数估计方法所面临的体相关系数确定问题,提供了一种独立于三阶段植被参数估计的新思路。仿真结果验证了新方法的有效性。     

SAR图像分辨率的统计判别准则

提出了合成孔径雷达(SAR)图像分辨率的统计判别准则。经典的瑞利分辨准则是一个基于人类视觉感知的分辨准则，存在一定的理论缺陷，在SAR图像应用中也存在两个严重问题：没有体现噪声对成像系统分辨能力的影响；没有考虑利用复图像来分辨目标；这些不足限制了SAR图像的应用效能。通过对分辨性能的分析，认为SAR图像的目标分辨问题本质上是一个假设检验问题，进而建立了分辨的假设检验模型，提出了SAR图像分辨率的统计判别准则。分别针对功率图像和复图像的目标分辨，得到了明确的分辨率与信噪比的关系、分辨率与目标相对相位的关系这两个主要结论。这些结果对于SAR系统设计、SAR图像超分辨处理及SAR图像应用都有重要意义。     

基于滑动多项式表示弹道的测速定轨算法

针对全测速体制下现有弹道估计方法实时处理能力的不足,提出了基于滑动多项式表示弹道的测速定轨算法.详细推导了算法过程,讨论了迭代初值、窗口宽度和弹道拼接等关键技术,利用仿真实验对算法性能进行了综合验证.该新算法利用了弹道光滑特性和求导匹配特性,可以增强数据冗余,提高解算精度;短时窗口的采用降低了算法的复杂度,减缓了解算滞后问题.