基于DBS 图像的双通道广域监视雷达动目标检测和参数估计方法

该文提出了一种基于高分辨率多普勒波束锐化图像的适用于双通道广域监视雷达系统的地面动目标检测、定位和测速方法。首先,分析了广域监视雷达系统的回波特性,给出了杂波抑制和参数估计算法。然后,针对双通道参数估计精度低的问题,提出了提高动目标参数估计精度的算法。最后,针对参数估计时模糊严重的问题,给出了有效的解模糊算法。仿真数据和实际飞行数据证明了该文方法的有效性。      

调频脉冲串相参合成研究与FPGA硬件实现

介绍了利用调频脉冲串合成宽带信号的原理,进行了合成宽带信号的仿真。给出了基于FPGA的调频脉冲串产生的硬件实现电路。利用该电路得到了中频信号的测量波形,通过后处理将3个30MHz带宽的子脉冲合成了等效带宽90MHz的信号。验证了用调频脉冲串合成宽带信号来提高雷达距离分辨率方法的正确性和有效性,及其工程可行性。     

星载SAR广义聚束模式天线波束控制研究

该文介绍了广义聚束概念并建立了星载SAR广义聚束模式简化空间几何模型。在此基础上研究了天线波束指向角的控制方法,得出了在合成孔径时间内实时控制天线波束指向角的理论依据。最后结合一组系统参数给出了波束指向控制的实验结果,验证了理论公式。     

一种新颖的SAR真实场景原始数据频域模拟方法

采用时域模拟方法来实现真实场景数据模拟时,由于计算机计算速度和数据容量的限制,数据模拟十分困难。该文提出了一种新颖的SAR真实场景原始数据的频域模拟方法。该方法改变了传统的时域到频域对应关系,采用空域到频域的对应关系,真实场景数据两维FFT后在频域插值和移位,并与所采用的频域转移函数相乘,再经过IFFT得到模拟的原始数据。通过对点目标模拟和真实场景数据模拟仿真试验,证明了该方法的有效性,模拟结果显示该模拟方法与以往的模拟算法相比极大地提高了模拟速度。     

双波段全极化SAR图像非监督分类方法及实验研究

该文首先采用H/分类对像素进行了初始猜测,然后进一步采用Bayes最大似然估计(ML）分类法对像素进行重新归类．不同波段电磁波对地物散射具有不同的属性,因而我们采用双波段全极化SAR数据结合的分类方法,得到了更好的分类结果．SAR图像的相干斑会影响图像的分类准确度和精度．在进行分类处理前,对双波段全极化SAR图像相干斑进行矢量滤波处理．该文使用NASA/JPL实验室在天山地区的实测数据对这些分类算法进行了实验研究．给出了单波段以及双波段全极化SAR分类结果的伪彩色图．其中双波段全极化SAR滤波后数据具有相对最优的分类结果．     

应用分布目标的多极化合成孔径雷达定标技术

该文对Sarabandi的分布目标定标算法作了改进。然后利用SIR-C系统的L波段的未定标的和经过SIR-C定标组定标过的同一场景数据,采用修正的Sarabandi算法进行定标实验。最后比较该算法结果与SIR-C定标组定标结果。检验该算法的性能。     

全极化合成孔径雷达多视图像的极化特征分析

该文基于乘性相干斑模型,对全极化合成孔径雷达多视图像的极化特征参数(同极化比、交叉极化比和同极化相位差)进行了分析,利用实际的模拟数据对特征参数的PDF进行了拟合测试,分析了多视极化特征参数的统计特性对极化相干斑抑制算法的影响。利用极化比和相位差的特点,对地物进行分类,所得分类精度与利用最优极化分类法的分类精度具有可比性。     

利用FB-MAPES算法估计Tomography SAR高度维信号源数

层析成像合成孔径雷达(Tomography SAR)结合空间谱估计技术解决层叠效应时,首先要估计出高度维信号源数目,信号源数估计得正确与否直接关系到后续处理的估计性能。用传统的信息论方法估计时,由于数据受乘性噪声影响,估计性能下降。该文提出一种新的信号源数估计方法:双向平滑多视幅相估计(FB-MAPES)滤波器算法。通过Monte Carlo仿真对信息论方法中的GMDL算法和FB-MAPES方法的估计性能进行了比较,试验结果表明该文提出的方法能够更好地适应乘性噪声的影响,因而在估计Tomography SAR高度维信号源数时性能优于传统的信息论方法。     

一种合成孔径雷达图像特征提取与目标识别的新方法

该文提出了一种利用小波域主成分分析和支持向量机进行的合成孔径雷达图像特征提取与目标识别的新方法。该方法对图像小波分解后提取低频子带图像的主成分分量作为目标的特征,利用支持向量机进行分类完成目标识别。实验结果表明,该方法可以明显提高目标的正确识别率,是一种有效的合成孔径雷达图像特征提取和目标识别方法。     

基于多幅同目标图像和HMM的SAR图像目标识别

该文提出了一种基于多幅同目标图像和隐马尔可夫模型的合成孔径雷达图像目标识别方法。该方法通过小波域主成分分析提取目标图像特征向量,结合多幅不同方位角下的同目标图像的特征向量生成单幅图像的特征序列,用隐马尔可夫模型对特征序列进行识别。实验结果表明,该方法可明显提高目标的正确识别率,是一种有效的合成孔径雷达图像目标识别方法。