一种基于多级维纳滤波的多通道SAR动目标检测算法

该文针对机载多通道SAR-GMTI系统及实测数据,提出一种新的地面慢动目标检测算法。新算法利用多级维纳滤波器实现多通道SAR系统杂波抑制,同时结合对角加载技术和非均匀检测器,进一步改善SAR系统在非均匀环境下的动目标检测性能。实测数据实验结果表明:与常规的自适应检测方法相比,新算法能够明显提高系统对杂波的抑制能力及非均匀环境下系统的动目标检测性能。     

基于Alpha稳定分布的地面动目标检测技术

多通道SAR/GMTI系统通过空时自适应处理（STAP）抑制杂波,可以有效降低系统的最小可检测速度（MDV）,但在复杂探测环境中,杂波背景不再服从高斯分布,导致传统SAR-STAP方案在地面动目标指示应用中性能明显下降。针对这种情况,提出一种新的基于Alpha稳定分布杂波模型的动目标检测方案,该方案引入Alpha稳定分布代替高斯分布以建立非高斯杂波模型,在此基础上采用基于最小分数低阶矩无畸变准则的新型算法进行杂波抑制处理。通过仿真及实测数据对算法性能进行了验证,结果表明,该算法在非高斯杂波环境中性能明显优于原有算法。     

基于改进MNE算法的动目标检测技术

在多通道SAR/GMTI系统中,对各通道回波数据分别成像后采用最小范数特征相消法(MNE)进行二维自适应处理,可以有效地宾现杂波和干扰的抑制,提高动目标检测性能,但算法运算量较大,不利于实时处理.首先对MNE基本原理进行分析,在此基础上,将近似投影子空间跟踪(PAST)技术引入到MNE中,提出了一种基于PAST的MNE算法用于多通道SAR动目标检测.与常规的MNE算法相比,新算法抑制杂波性能相当,但运算量有所降低,最后利用实测数据验证了该算法的有效性和优越性.     

基于多级维纳滤波器的非均匀ΣΔ-STAP研究

该文提出了基于多级维纳滤波器的非均匀ΣΔ-STAP并行块处理算法,在非均匀环境下能快速有效检测动目标。文中基于多级维纳滤波的广义旁瓣对消器结构,提出了联合主波束检测和自适应功率剩余检测的两级级联非均匀检测算法,能有效增强对弱干扰目标样本的检测能力。同时,将改进的并行块处理引入非均匀ΣΔ-STAP算法,极大地降低了系统运算量。理论分析和仿真实验表明,该算法能有效剔除干扰样本,提高动目标检测性能,收敛速度快,运算量小,鲁棒性强,易于工程实施。     

基于多级维纳滤波器的非均匀∑△-STAP研究

该文提出了基于多级维纳滤波器的非均匀∑△-STAP并行块处理算法,在非均匀环境下能快速有效检测动目标.文中基于多级维纳滤波的广义旁瓣对消器结构,提出了联合主波束检测和自适应功率剩余检测的两级级联非均匀检测算法,能有效增强对弱干扰目标样本的检测能力.同时,将改进的并行块处理引入非均匀∑△-STAP算法,极大地降低了系统运算量.理论分析和仿真实验表明,该算法能有效剔除干扰样本,提高动目标检测性能,收敛速度快,运算量小,鲁棒性强,易于工程实施.     

同步轨道星机双基地三通道SAR地面运动目标指示算法

基于分数阶傅里叶变换(FrFT)和多通道杂波抑制干涉技术,提出一种同步轨道星机双基地SAR地面慢速运动目标检测和参数估计方法。首先根据同步轨道星机双基地SAR的特点,给出该模式下杂波对消的DPCA条件;然后从系统空间几何模型和回波信号入手,详细推导了动目标聚焦成像、杂波抑制、动目标检测和参数估计的原理,最后通过计算机仿真,验证了该文算法的有效性。     

基于MIMO-SAR体制的空频域自适应动目标检测技术研究

多发多收星载SAR使用多天线从不同的相位中心发射正交编码信号,多个接收相位中心接收回波后形成多通道信号,显著增大了空间自由度,有利于地面动目标检测.该文研究了多发多收星载SAR空时自适应信号处理进行地面动目标检测的技术,针对星载SAR回波信号的特点,在研究空频自适应处理算法的基础上,使用基于特征值分解的空频自适应处理算法对多发多收星载SAR的杂波进行抑制,最后完成对动目标的检测.仿真数据处理结果验证了该文方法的有效性.     

机载双通道SAR/DPCA误差分析

SAR/DPCA技术是一种简单实用的多通道SAR运动目标检测方法,实际应用中会受到各种误差因素的限制,其中影响算法性能最大的两类误差是载机速度误差和通道失衡。该文详细地分析了这两类误差因素对SAR/DPCA算法性能的影响,建立了误差分析模型,针对实际参数给出了误差分析的结果,并确定了一定误差条件下的系统可检测速度范围、盲速和最小可检测速度。     

高分辨SAR图像自动区域筛选目标检测算法

在G0分布背景杂波假设下,基于VI-CFAR算法该文提出一种自动区域筛选的恒虚警目标检测算法,以解决高分辨SAR图像复杂环境背景下的目标检测问题。该算法首先利用变化指数(VI)统计量对局部参考窗内的均匀区域进行筛选,以剔除参考窗内具有目标干扰点的非均匀区域;然后利用均值比(MR)统计量对参考窗内同质的均匀区域进行区域合并,以解决杂波边界处的背景杂波筛选问题;最后利用筛选到的同质均匀区域内的像素集合进行背景杂波参数估计,对待检测区域实现二值检测。通过实测SAR图像车辆目标检测实验表明,在多目标和杂波边界复杂环境背景下,该算法具有较稳定的检测性能和虚警抑制能力。     

联合图形约束和稳健主成分分析的地面动目标检测算法

地面动目标检测是多通道合成孔径雷达系统的重要应用。稳健主成分分析的方法,因其可以将矩阵中低秩分量、稀疏分量及噪声分量分离的特性,而在多个领域得到了广泛应用。然而,该方法受到非理想误差影响,使得动目标检测结果中存在大量的杂波扰动点,从而影响动目标的检测性能。针对这一问题,该文提出一种联合稳健主成分分析和图形约束的动目标检测算法,结合系统参数对动目标区域进行形状约束,有效保证动目标检测的同时去除杂波扰动点。仿真和实测数据验证了该算法在强杂波背景下对动目标检测的有效性和可行性。     

一种非均匀环境中双端口干涉SAR/GMTI杂波抑制算法

 本文针对非均匀环境对杂波抑制干涉SAR/GMTI系统的影响,提出了一种新的自适应杂波抑制算法,利用系统参数、成像几何关系以及接收通道误差推算空域对消权系数的先验值,并将其作为约束条件来控制自适应算法的求解,从而得到对消权系数较为准确的估计值.实测数据处理结果表明,此算法能够在非均匀环境中有效地降低权系数的估计误差,从而达到满意的杂波抑制效果.是一种实际可行的双(多)端口杂波抑制方案.     

前视多通道SAR自适应鉴别抑制欺骗干扰

前视多通道SAR成像存在回波左右模糊的问题,在成像时需要利用空域资源进行解模糊处理,使得其成像过程较一般侧视SAR更加复杂。在复杂电磁环境下,若要获得无干扰、不模糊的前视SAR图像,难度较大。该文提出一种基于方位向自适应波束形成(AADBF)技术的欺骗干扰自适应鉴别抑制算法。该算法首先采用AADBF技术对多通道接收回波信号进行地物相消,保留欺骗干扰样本。然后利用门限检测法在高分辨SAR图像上,鉴别出欺骗干扰的像素位置。最后,对存在干扰的像素点进行自适应空域滤波,从而达到抗欺骗干扰的目的。仿真结果表明,该方法能够有效地鉴别并抑制欺骗干扰,与此同时能够实现前视SAR无干扰聚焦成像。      

基于混合模型的SAR影像海陆分割算法

合成孔径雷达(SAR)影像的海陆分割是诸如海洋目 标检测和识别等基于海洋区域SAR影像解译的基础和关键环节之一。为解决复杂背景下遥感 影像海陆分割问题,提出一种基于混合概率模型的海陆分割算 法。首先利用Harris角点检测算法检测出影像中包含角点 的图像子块,进而通过均值漂移(MS,mean-shift)算法对图像子块进行聚类分析得到陆地 区域的 像素样本;然后利用陆地的像素样本,通过最大期望(EM,expectation maximization)迭代 算法拟合出混合模型概率 密度分布的相关参数;最后通过混合概率模型检测出陆地前景区域,得到 海陆分割结果。实验证明,本文方法能够对包含海陆的异质遥感影像实现有效的海陆分割。     

稳健的多通道SAR/GMTI通道盲均衡算法

对于实际的多通道合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）系统,各接收通道响应之间不可避免地存在着一定程度的幅度和相位误差,为了得到较为满意的地面动目标显示（Ground Moving Target Indication,GMTI）性能,通常都会在杂波抑制之前对通道间的幅度相位误差进行有效地校正.本文在基于回波数据相关矩阵特征分解的通道盲均衡算法基础上,结合降维处理技术及中值估计方法,提出一种稳健的多通道SAR/GMTI通道盲均衡算法.实测数据实验结果表明：与原通道盲均衡算法相比,本文所提算法不但收敛速度快,而且算法的有效性不受样本集中目标信号的影响.     

Real extended scene and moving target multi-channel SAR raw signal simulation

A real extended scene and moving targets multi-channel Synthetic Aperture Radar （SAR） raw signal simulator accounting for Inertial Navigation System （INS） errors and antenna patterns is presented in this paper. INS errors are obtained by solving INS error differential equations with Runge-Kutta method. A high resolution SAR image is used to estimate the complex reflectance of real extended scene. Extended scene and moving target are simulated separately and then are superposed in time domain. The simulated multi-channel SAR data can be used for development of multi-channel SAR Ground Moving Target Indication （SAR-GMTI） and also can be used for development of SAR motion compensation.     

星载多通道高分辨率宽测绘带SAR系统运动目标检测方法

该文针对星载多通道高分辨率宽测绘带合成孔径雷达系统,提出一种新的运动目标检测方法。该方法首先利用波束形成方法进行杂波抑制,然后对运动目标的斜距历程进行拟合得到运动目标的运动方向。接着对杂波抑制后的数据进行聚焦处理,得到模糊的运动目标图像,并利用恒虚警检测技术检测得到所有的模糊运动目标。最后根据模糊图像的空间关系和估计出的运动方向检测出真实目标。星载仿真数据验证了该方法的有效性。     

多通道SAR误差估计与补偿方法及其实测数据验证

多通道SAR系统能够突破最小天线面积条件的约束,同时获得宽测绘带、高分辨率的SAR图像。相对于单通道SAR系统,多通道系统中存在更多的误差源,这将大大降低SAR图像的质量。利用一组三通道SAR实测数据作为实验对象,根据各种误差源对SAR成像处理的影响,对系统中可能存在的各种误差源进行了分类并给出相应补偿方法。实测数据的处理结果验证了以上方法的有效性。