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在SAR对动目标成像时,由于目标运动的不确定性,针对静止目标的成像算法处理不能完全补偿由于目标运动引入的额外距离徙动(RCM)和方位相位误差(APE),因此,在SAR图像中,运动目标会出现二维散焦。已有方法都是针对残留距离徙动和方位相位误差分别进行估计和补偿,其补偿精度和计算效率还有待进一步改进。通过分析运动目标在SAR图像中的残留相位误差结构,提出一种针对运动目标散焦的二维自聚焦算法。新方法只需直接估计方位一维相位误差,然后利用先验的二维相位误差内部结构信息,将一维相位误差映射得到二维相位误差,从而实现精确的二维相位补偿。通过仿真实验验证了该方法在计算效率和估计精度上具有更明显的优势。 相似文献
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海面舰船目标3维散射中心的快速建模对雷达目标信号快速仿真、特征提取与分类识别等应用具有重要意义。该文结合目标-海面耦合散射的“4路径”模型、随机海面散射修正Fresnel反射系数模型,以及基于射线管积分的快速3维成像等模型与方法,提出一种舰船-海面复合的快速3维成像方法,并通过CLEAN算法建立一种3维散射中心快速建模算法。该算法由于实现了单频、单视角条件下的目标3维成像,并且采用简化的海面模型避免了大量海面面元的构建,因而大大提高了3维散射中心建模的计算效率,从而满足实际工程应用的需求。典型海面舰船目标仿真实验结果表明,与传统基于FFT的3维成像算法相比,在典型计算条件下该算法的计算效率可提高4个数量级。不同海情下,3维散射中心重建的与直接仿真计算的1维距离像历程图和2维像的对比结果,也验证了算法的计算精度。 相似文献
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互质采样星载SAR通过方位互质采样代替传统方位均匀采样,可有效缓解空间分辨率与有效成像宽度之间的相互制约,提升SAR系统的对地探测性能。然而,方位向互质采样使得回波信号呈现方位欠采样及非均匀采样特性,导致传统SAR成像处理方法无法实现互质采样星载SAR的有效成像处理。该文提出一种基于2维信号稀疏重构的互质采样星载SAR成像处理方法。该方法在距离向脉冲压缩后,根据各距离门的多普勒参数截取2维观测信号并构造相应的稀疏字典,然后通过改进的2维信号稀疏度自适应匹配追踪算法完成方位聚焦处理。该方法不仅可以补偿SAR回波信号的距离方位2维耦合,还可以消除成像参数随距离空变对稀疏重构造成的影响,从而实现全场景的精确重构。点目标及分布目标仿真实验结果验证了所提算法可在远低于奈奎斯特采样率的情况下实现稀疏场景的有效重构。 相似文献
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沿距离维复杂空变的多普勒对SAR成像质量有很大影响,常规的距离多普勒 (RD)算法处理结果容易出现明暗交替现象,图像可视性较差。通过在方位预滤波和方位脉冲压缩时,沿距离块/门估计或者计算多普勒频率,在方位预滤波和方位脉压时把窗函数根据多普勒频率沿方位移动,能有效解决明暗交替现象,但是这种处理方法无法改善距离近端或远端的聚焦效果。基于上述问题,该文提出一种改进的运动补偿方法,通过沿距离维分块进行运动补偿和走动校正,把沿距离空变的多普勒校直,然后进行方位脉压处理。所提方法处理结果没有明暗交替现象,图像沿距离维连续完整,可视性较好,同时在远离距离中心处还具有良好的聚焦效果。实测数据处理结果验证了该算法的有效性。 相似文献
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传统的基于方位弯折算法对一维距离像进行目标识别时,测试数据与参考距离像序列的动态弯折在端点对齐的情况下才能进行。针对传统动态方位弯折端点严格约束的局限性,提出一种端点松弛的算法,采用一种改进的基于方位弯折算法,实现雷达目标的识别。对三种飞机的实测数据进行了仿真实验,结果表明该方法的有效性。 相似文献
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采用频率步进信号的多目标三维空间定位算法 总被引:1,自引:1,他引:0
频率步进信号是发射载频步进变化的子脉冲串合成的大带宽信号,具有较高的距离分辨率,阵列天线是借助阵列信号处理的空间谱估计提高方位分辨率。提出了一种利用频率步进信号和十字接收阵列对多目标进行三维空间定位的新方法。该方法充分利用了频率步进信号的特点,通过空时域MUSIC算法和自适应波束形算法对多目标的方位和距离二维参数进行估计,最后应用简单的关联算法,实现多目标三维坐标的估计。该方法仅需要一维谱峰搜索,计算量适中,能实现目标的方位和距离估计结果的自动配对,且有较高的分辨率。计算机仿真试验结果证实该方法的有效性。 相似文献
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在一站固定式双站SAR成像处理中,该文针对距离-方位2维空变描述不够准确导致成像性能迅速下降的问题,提出一种新的椭圆模型精确描述一站固定式大基线双站SAR的距离-方位空变特性,并基于此推导了改进的非线性调频变标(NLCS)成像算法。在距离向,首先利用相位去斜完成距离去走动和多普勒中心矫正,接着对剩余距离单元徙动和距离方位高次耦合项进行了去除处理。在方位向,根据一站固定式双站SAR的2维空变特性,提出了一种用于描述回波距离-方位空变特性的椭圆模型,基于该模型对空变的回波方位调频率进行了分析,并重新推导NLCS算法的方位变标函数和方位压缩系数。理论分析与仿真结果证明,所提出的模型不仅揭示了一站固定式大基线双站SAR数据的2维空变特性,而且对回波的距离-方位空变给出了更精确的解析式描述,使得基于该模型改进的NLCS算法可以获得更好的成像处理效果。 相似文献
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海杂波背景下基于FRFT的多运动目标检测快速算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对海杂波背景中多运动目标检测问题,建立了目标检测和参数估计模型,结合小波包变换(WPT)的多尺度分辨能力和分数阶Fourier变换(FRFT)对线性调频(LFM)信号良好的能量聚集性的特点,提出了一种应用小波包变换的FRFT域动目标检测算法。算法采用“最小Shannon熵”标准确定最优小波树,利用阈值删除技术,对不同频段信号进行滤波,达到抑制海杂波的目的;经分数阶Fourier变换后,取峰值的绝对值作为检测统计量,与门限进行比较后判断目标的有无。采用分级迭代运算的方法估计目标参数,大大提高了运算速度,降低了运算量;借鉴“CLEAN”思想,有效地解决了强目标对弱目标的遮蔽影响。经X波段实测海杂波数据验证,算法具有良好的检测海杂波中微弱动目标的能力。 相似文献
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舰船与海面构成复合目标,其雷达散射截面(RCS)的研究一直是电磁计算领域中的重点和难点。文中建立了Weierstrass分形海面和目标三角面元的几何模型以及基于物理光学法(PO)和弹跳射线法(SBR)的海面目标的电磁散射模型。采用OpenGL图形编程技术与C++多线程处理技术设计了一款可视化目标电磁散射预估系统(ESEE)V1.0,对比典型目标体RCS 与商业软件FEKO 的计算结果,验证了ESEE的可靠性。通过计算不同海况的海面RCS 及超电大尺寸舰船与海面复合散射RCS,分析了海面散射以及超电大目标与海面复合散射特性。 相似文献
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近年来,基于深度学习的视觉检测方法在海面舰船目标检测领域中的应用愈加广泛。为了解决传统视觉检测方法检测精度不高,对小目标检测效果不好的问题,提出了一种基于Attention-YOLOv3的海面舰船目标检测方法,有效提高了对舰船目标的检测性能。在对主流的One-stage与Two-stage模型结构及特点的调研分析的基础上,利用YOLOv3的特征提取网络Darknet-53来获取图像特征,通过特征金字塔网络(FPN)网络结构融合特征提取网络中深浅层的语义信息,并添加注意力机制模块来进一步优化网络性能。将改进后的Attention-YOLOv3模型应用到海面舰船检测场景中进行验证,基于搜集到的舰船目标制作成COCO格式的数据集进行训练,使用包含海面舰船目标的图片作为测试集进行测试。实验结果表明,改进后的Attention-YOLOv3网络对比原检测网络模型,解决了小目标检测不敏感的问题,达到了更高的检测效果。 相似文献
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海面动目标检测是对海搜索雷达的一种重要工作模式,由于受海杂波影响,采用常规的非相参处理检测动目标时效果不佳。文中提出了一种基于图像处理的低重复频率DP 相参检测动目标的方法。该方法利用图像分割提取技术,针对二维频谱图运用sobel 算子提取边界,将杂波区和清晰区精确分开,提高了海面动目标的检测能力,并通过实测数据证明了该方法有效性和可实现性。 相似文献
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海空复杂背景下红外弱点目标的检测算法 总被引:26,自引:2,他引:24
为第空复杂背景下红外弱点目标的检测,提出了基于小波变换模极大的检测算法,该算法通过计算小波变换模极大值求出图像中的所有奇异点,去除由复杂背景形成的模极大值链,消除云层、海浪及水天线等复杂背景,提高了单帧点目标检测能力,结果表明,余步坷检测信杂比为2的点目标。 相似文献
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为了提高海杂波中漂浮小目标的检测概率,提出了一种改进的分形检测海面漂浮小目标方法。首先,利用去趋势波动分析方法计算海杂波的分形维数;其次,利用计算过程中的“副产品”———截距组成二维判决空间;最后,通过聚类分析,检测出海杂波中的漂浮小目标。在实测数据基础上对改进算法进行了验证,结果表明:海杂波和小目标在判决空间存在明显的差异性;与Hurst指数法、神经网络集成预测法等方法比较,改进算法提高了目标检测概率;交叉极化方式( HV、VH)的检测效果优于同极化方式( HH、VV)的检测效果。 相似文献
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依据雷达传播理论、雷达测量原理和外场测控实践,结合有代表性的点目标和非相干延伸目标,分析了海面干涉因子,并对粗糙海面和平坦海面参与毫米波箔条云反射的程度进行了理论评估和实际测算,以求进一步认识和利用表面散射波对雷达测量的影响。 相似文献