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宽角合成孔径雷达二维缺失数据自适应幅相估计成像方法 总被引:1,自引:0,他引:1
宽角合成孔径雷达(WASAR)由于数据获取时间长,强电磁体、无线频段及方位扰动等因素会造成接收数据出现缺失,采用常规FFT处理方法会造成图像混叠,模糊及高旁瓣等问题。该文首先将自适应幅相估计(ATAPES)方法扩展至2维,其次,将tuning因子引入缺失数据外推过程,提出一种2维缺失数据自适应幅相估计(ATMAPES)方法,算法将最优外推估计结果填补回原始数据得到完整2维频域数据,通过循环迭代得到目标位置及幅度的准确估计结果。仿真实验验证了算法的有效性。 相似文献
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一种改进的基于DEM的机载重轨干涉SAR运动补偿算法 总被引:2,自引:2,他引:0
该文研究了基于DEM(Digital Elevation Model)的高精度重轨干涉SAR运动补偿算法.分析了平地假设及波束中心近似造成的残余运动误差的影响,表明对重轨干涉SAR系统进行基于DEM的高精度运动补偿的必要性.分析了对外部DEM数据精度要求,指出利用低精度DEM数据进行精确运动补偿获取高精度DEM数据的可行性.针对现有基于DEM运动补偿算法的不足提出改进算法.该算法根据载机轨迹偏移和地形起伏自动调节参数,可实现精确且高效的运动补偿.对X波段重轨干涉SAR数据进行运动补偿处理,验证了该算法的有效性及其在精度和效率两方面相比于现有算法的优势. 相似文献
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为有效滤除相干斑噪声和保持图像的结构信息,该文提出了基于尺度空间相关的SAR图像NeighShrink滤波算法.首先,利用所提出的单选择可调参数的尺度窄间相关法,检测对数SAR图像经平稳小波变换所得细节子带中分别与噪声相关及与结构信息相关的小波系数.然后,对与噪声相关的小波系数,直接采用NeighShrink算法以获得较好的平滑效果;而对于与结构信息相关的小波系数,则提出加权的NeighShrink算法来达到结构信息保持的目的.仿真实验验证了该文算法的有效性. 相似文献
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本文融合了Beta-prime(BP)模型和Quadratic Gamma discrimination(QGD)分类器各自的优点,给出了一个完整的合成孔径雷达(SAR)图像地物分类算法.通过利用BP模型区分背景杂波和目标,利用QGD分类器区分自然目标和人造目标,可以精确地把SAR图像分成阴影、背景杂波、自然目标和人造目标,在为目标识别过程提供潜在目标切片的同时,也能够提供背景杂波和自然目标的信息. 相似文献
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本文在高分辨率条件下对传统的合成孔径雷达(SAR)图像自动地物分类技术进行了扩展研究.文章首先指出了经典的前馈神经网络模型在SAR图像地物分类中的不足,然后基于径向基神经网络(RBFN),结合混合专家系统,提出了一种变型的网络结构模型,称之为混合双隐层径向基函数网络(MDHRBFN),并将其应用于高分辨率单视单极化的SAR图像地物分类.实验结果表明,基于该模型的分类算法能够将SAR图像较好地区分为人造目标类、自然目标类、背景和阴影,具有比经典RBFN模型更好的分类效果,不但可以应用于SAR图像辅助判读,而且能够为目标识别过程提供潜在目标切片. 相似文献
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