基于特征融合的HJ-1-CSAR图像道路特征提取算法

在SAR图像中精准地提取道路网络是大量军事和民用技术开发的重要环节。针对HJ-1-C SAR图像道路提取问题,该文提出一种融合比率信息和方向信息的道路提取算法。在进行道路提取前,针对HJ-1-C数据动态范围窄、信噪比低等特点,提出非线性量化和建立在多尺度自回归模型基础上的图像滤波相结合的预处理方法;随后,使用该文提出的基于特征融合的道路提取算法进行道路提取,算法综合考虑了道路比率和方向性信息,通过对比率图进行Radon变换提取道路主方向,然后进行主方向对齐和2次道路提取步骤,最大可能性地去除了交叉道路的干扰,使得提取道路的准确度和连续性都得到提升。采用HJ-1-C获取的武汉地区数据进行算法验证,实验表明,该方法在大场景复杂地形区域具有更高的正确率(80.5%)和品质因数(70.1%)。     

星载SAR原始数据压缩模块的FPGA实现

分块自适应量化（BAQ）算法是目前最适于工程实现的合成孔径雷达（SAR）原始数据压缩算法。文中介绍了该算法的基本原理，针对星载SAR数据的实时传输，重点介绍了可变压缩比BAQ算法的数据压缩模块方案及其FPGA设计实现硬件压缩，并给出了仿真结果。用FPGA实现原始数据压缩灵活可靠，适合在星载SAR系统中应用。     

基于IEEE 80211e EDCA的下行信道动态无竞争接入机制*

为了改善无线局域网络服务质量,IEEE工作组形成了增补标准IEEE 802.11e,但是其增强的接入机制仍然不能完全满足IPTV、视频点播等类似场景的应用。为此提出了针对这一类应用场景的一种新的简单易行的下行信道动态无竞争接入机制,该机制基于MAC层队列长度信息动态调整下行信道接入参数,能有效地保护下行流媒体数据的传输,通过仿真结果验证了该机制有效并且实用。     

方位多通道合成孔径雷达数据重建方法

多通道合成孔径雷达可以突破传统SAR不能同时实现高分辨宽测绘带的限制,是SAR发展的必然趋势,在成像处理时,它必须重建方位均匀采样数据。该文提出了一种基于降升调频斜率技术的处理方法,利用线性调频信号特性对方位非均匀数据进行解线性调频处理,然后采用升采样参考函数进行逆解线性调频处理,即完成方位数据的均匀重建。文中给出了信号处理流程,并与重建滤波器组法进行了比较。仿真结果证明了理论分析的正确性。     

机载MIMO-SAR线性阵列天线配置研究

等效相位中心原理的应用为多发多收合成孔径雷达(MIMO-SAR)的天线设计提供了更大的自由度。文中阐述了等效相位中心原理,分析了传统ARTINO天线配置,指出由于其发射阵元布设于机翼处而剧烈抖动造成图像模糊的问题。然后,对传统ARTINO天线结构进行了改进,并提出了发射居中紧凑和接收居中紧凑2种天线构形。最后,对4种天线构形的方向图进行了仿真。结果表明,MIMO-SAR采用等效相位中心原理进行天线结构配置,可以在保证天线方向图具有良好指向性的同时,提高天线配置的灵活性并降低成本。     

合成孔径雷达数据压缩算法性能分析

随着合成孔径雷达(SAR)向高分辨率、宽测绘带和多模式方向发展,星载SAR系统存在高数据率下传和处理的问题.原始数据压缩成为减小数据率的重要手段.文中在详细分析SAR原始数据压缩算法性能的影响因素的基础上,从工程应用的角度结合高分辨率SAR实际数据.从原始数据域和图像域等方面对目前存在的BAQ、AP和WT-AP等6种SAR原始数据压缩算法的性能做了深入的比较分析,为星载合成孔径雷达系统设计提供有益的参考.     

基于频域合成方法的多发多收SAR技术研究

多孔径子带合成技术是目前技术条件下多发多收SAR系统可工程实现的技术方案。该文深入研究了基于频域合成的子带合成技术,建立了相应的数学模型。并结合数学推导详细给出了该方法的原理和实现步骤,提出了适用于多发多收SAR系统的滤波器构建方法和算法流程,最终通过计算机仿真验证了该方法的可行性和有效性。     

基于方位向预处理和后处理的TOPSAR成像方法

Burst工作模式和方位波束主动扫描使得TOPSAR(Terrain Observation by Progressive scans SAR)回波信号同时具备ScanSAR和聚束模式回波信号特点,即方位输出时间混叠和多普勒频谱混叠。虽然时域和频域同时升采样操作能够解决混叠问题,但同时带来成像运算量明显提高和内存消耗显著增大的问题。针对TOPSAR回波信号特殊的方位时频关系,该文提出一种结合方位向预处理和后处理的TOPSAR成像方法。该方法利用复制拼接和去斜的方法来解决混叠问题,利用信号截取操作剔除干扰信号,同时还可以减少采样点数,提高算法运算效率。点目标和分布目标的仿真结果验证了这种成像方法的有效性。     

基于自适应遗传算法的星载SAR天线方向图与模糊综合

该文针对改善星载合成孔径雷达(SAR)的模糊特性,提出了一种自适应遗传算法。该算法同时对模糊和方向图进行优化。首先确定模糊区域,然后以天线方向图的主瓣宽度和副瓣电平(包括星载SAR模糊区域的副瓣电平)为目标函数,应用自适应遗传算法对天线方向图进行综合。为了避免早熟的现象,在该算法中,交叉概率、变异概率和变异范围同时进行了自适应的变化。和非自适应遗传算法相比较,该算法迭代步骤少,收敛速度快。仿真结果表明,模糊度得到了很好的抑制,对星载SAR系统设计具有实际意义。     

基于代价函数的通道误差校正方法(英文)

方位多通道技术是合成孔径雷达(SAR)实现高分宽测的手段之一。在多通道系统中通道失配是不可避免的,这会导致SAR 图像模糊。已有的通道失配校正方法大多依赖于系统参数以及场景内容。参数的不确定性将会大大降低校正算法的稳定性。该文提出了一种改进的通道失配校正方法,根据失配产生的原因,将通道失配分为距离增益误差、脉冲采样时钟误差和传输相位误差3 项。前两项误差通过交替估计进行补偿,而传输相位误差则通过代价函数给予估计。该方法对成像场景的依赖较小,基于机载多通道验证平台实测数据的实验验证了该方法的有效性。