基于特征融合的遥感图像机场掩体目标检测方法研究

提出了一种融合位置特征和形状特征的机场掩体目标检测方法。以形态学方法提取机场道路的骨架图,然后用道路网的拓扑关系提取掩体目标的位置特征--断头路,用轮廓序列矩检测断头路区域内构筑物形状特征,实现对机场掩体目标的融合检测。并以高分辨率遥感图像为例进行了飞机掩体目标的检测实验,结果表明,该方法能较好地检测机场掩体目标。     

发射分集MIMO雷达融合成像处理方法

发射分集MIMO雷达具有潜在的高分辨成像能力,但成像时存在高旁瓣问题。为分析它的成像性能,该文首先建立了发射分集MIMO雷达的成像模型。通过空间频谱的支撑区分布,阐明了分集成像的高分辨性能,并着重分析了其旁瓣特性。基于谱外推的思想,提出了一种发射分集MIMO雷达融合成像处理方法,该方法能够实现MIMO雷达高分辨成像同时具有良好的旁瓣性能。仿真实验验证了该文所提方法的有效性。     

一种快速抗间歇采样转发干扰波形和滤波器联合设计算法

该文研究了一种快速的抗间歇采样转发干扰波形和滤波器联合设计方法.基于罚函数和帕累托最优化原理给出了联合设计模型的优化数学模型.推导优化波形和滤波器过程中矩阵迹的解析表达式,有效降低了算法的计算复杂度.提出了一种基于平方迭代加速方法,解决了主分量最小化方法目标函数近似造成的算法收敛速度降低问题,进一步加快了算法运行速度....     

双基地雷达Radon-Fourier变换弱目标积累检测

增加信号相参积累时间能够提高弱目标检测能力。双基地雷达长时间相参积累的关键是解决非线性相位回波的目标运动补偿问题。在波束影响可忽略的情况下,该文提出了双基地雷达距离-速度域Radon-Fourier变换（RFT）处理方法。该方法通过频域联合搜索双基地距离和速度参数空间,完成距离走动校正与脉冲积累。理论分析和仿真实验证明了其有效性。      

尺度自适应的SAR图像显著性检测方法

人类视觉系统能够通过对场景中感兴趣的不同事物进行显著性检测,有效地配置处理资源。基于视觉注意机制的显著性检测方法能够简化遥感影像场景分析、目标解译的复杂程度,节省处理资源。以视觉注意机制为基础,提出了一种尺度自适应的SAR图像显著性检测方法,通过不同尺度下的局部复杂度和自差异性来度量图像的显著性测度,设计显著性尺度确定算法以及融合显著性尺度和显著性测度以生成显著图,完成显著性检测的流程。实验结果表明该方法能够有效应用于SAR图像显著性检测,较之其他主流显著区域检测算法更适用于SAR图像场景分析。     

超宽带目标时域电磁散射特性测量

建立了一套超宽带时域测量系统,使用该系统对金属球体、导弹缩比模型、飞机缩比模型目标进行了时域电磁散射测量实验,并给出了有效的数据获取及数据处理的方法.经数据处理后的测量数据与理论计算的散射数据相比较,结果完全一致.证明该实验测量系统可以用来对雷达目标电磁散射特性进行高效的测量与分析.     

一种基于像素差值编码度量不确定SAR图像相似性的新方法

在SAR图像目标识别、图像匹配等应用中,定义合理可靠的相似度尤为重要。该文在分析现有SAR图像相似度基础上,提出一种基于像素差值编码的相似度准则。首先将SAR图像按照相邻像素灰度差异生成编码图像,然后以编码图像之间的一致性作为相似度。该文从理论上证明了该相似度对SAR图像中相干斑噪声、部分遮挡和模糊等因素的鲁棒性和适应性,还讨论了将该准则应用于SAR图像匹配时,如何针对不确定性,给出一定置信水平下所有合理的匹配位置。理论和实验结果表明该文提出的相似度准则对SAR图像上相干斑噪声、部分遮挡以及模糊不敏感,能有效应用于不确定SAR图像的匹配。     

基于鲁棒Capon波束形成的探地雷达成像算法

传统的探地雷达(Ground Penetrating Radar, GPR)成像算法属于非自适应方法,其成像结果中存在较强的旁瓣和杂波干扰,而自适应方法具有很强的干扰抑制能力。该文利用鲁棒Capon波束形成(Robust Capon Beamforming, RCB)理论,提出了一种自适应的基于RCB的GPR成像算法,不仅考虑了GPR工作场景下电磁波折射现象,同时研究了适用于GPR成像的协方差矩阵构造方法。所提算法可大幅降低成像结果中旁瓣和杂波能量,并在一定程度上提高成像分辨率,实测数据的实验结果证明了算法的有效性。     

探地雷达近场三维距离偏移成像算法

在距离偏移算法基础上提出了近场条件下的探地雷达三维成像方法,同时对后向投影钟法进行了讨论。理论分析表明:近场三维距离偏移算法与后向投影算法相比,能在较大程度上减少运算量。利用试验数据对两种算法分别做了成像研究,验证了近场三维距离偏移箅法的正确性及其实时处理能力。     

一种基于局部梯度比率特征度量SAR图像相似性的新方法

本文针对SAR图像相干斑噪声和图像局部梯度特性,提出一种基于局部梯度比率特征的相似度准则.首先提取SAR图像各个像素的梯度比率特征,进而构建局部梯度比率特征直方图LGRPH,并进一步分析多尺度LGRPH,最后通过计算多尺度LGRPH的K-L距离定义相似度.基于SAR仿真和实测图像的实验结果表明,本文提出的相似度准则对SAR图像上相干斑噪声和局部梯度变化不敏感,能有效应用于SAR图像的目标识别.