基于体散射约束的极化SAR相干变化检测方法

相干变化检测(CCD)利用场景中变化区域的失相干特性进行检测,而场景中存在的体散射植被区域及低信噪比区域也呈现低相干特性,对待检测变化区域形成干扰。该文提出一种极化SAR CCD方法,首先利用变化前后SAR图像间的极化相干信息建立加权迹相干统计量,然后利用各个SAR图像内极化通道间的相干信息,通过建立混合GEV分布模型,采用改进EM算法求解各分量参数,建立体散射约束项,最后结合散射功率变化约束项构建极化CCD检验统计量。该方法可在不影响检测性能情况下排除干扰。该文采用变化前后的两幅L波段全极化SAR图像进行方法验证,实验结果及指标参数验证了该方法的正确性与有效性。     

土壤湿度变化引起的干涉SAR相干性损失分析(英文)

干涉SAR的相干性对于数据质量的衡量和与后向散射结合的目标信息提取,都具有重要的意义。然而相比其他的去相干源,土壤湿度变化引起的重轨干涉SAR的去相干尚未得到充分的研究。该文利用EnvisatASAR和暗室数据分析了由土壤湿度变化引起的重轨干涉SAR的相干性损失。C波段ASAR数据仅在裸土或草地区域具有较高的相干性,意味着这两种陆地覆盖类型比较适合作为土壤湿度变化对星载数据干涉相干性影响的研究对象。此外重访周期短的星载SAR即使对于农田区域具有重要的应用潜力。由于微波暗室的可控环境,特别是能够去除其他去相干源的影响,因而设计开展了暗室实验,并详细分析了土壤样本的观测数据。实验发现低频2-2.5 GHz具有较高的相干性,并且对土壤湿度初值的敏感度较低。这表示在利用干涉相干性信息提取土壤湿度变化时,至少是在相干性水平和对土壤湿度初值的敏感度方面,S波段优于C波段。      

UHF波段雷达面临基站干扰信号的极化特性测量与分析

移动通信基站的下行信号会影响UHF波段雷达的目标探测和跟踪,开展基站干扰环境的极化特性测量与分析,是利用极化处理手段对抗此类干扰的基础和依据。该文首先建立了UHF波段双极化雷达对基站信号接收模型,推导了极化比和极化度估计量的概率密度函数用以表征干扰环境极化统计特性;而后分别开展了对单个基站和多个基站的雷达外场接收测量试验,实验结果说明了确定性描述方法仅适用于表征极化度较高的单个基站信号,对多基站或极化度较低的情形则不再适用。通过实测数据与理论模型的拟合验证了该文给出的统计模型在描述两种场景下干扰信号统计特性上的正确性和适用性。      

多波段SAR图像隐蔽和暴露目标标注

为了实现对场景的全面把握,为目标精确打击提供依据。文中提出并研究了多波段SAR图像中隐蔽和暴露目标的标注方法,该方法综合利用了基于决策级融合的多波段SAR图像目标检测和多波段SAR图像分类等方法。将该方法应用于P、L、X和Ku四个波段SAR图像,实现了对同一场景中的7辆卡车状态的标注。实验结果表明,该方法不但可以将场景中7辆卡车的隐蔽和暴露状态准确标注出来,而且能够准确显示目标原方位和姿态以及场景的细节特征,对目标攻击系统具有一定的辅助作用。     

压缩感知SAR成像方法及抗相干干扰性分析

对合成孔径雷达(SAR)的干扰与抗干扰技术,目前已受到广泛的关注和研究。文中在分析了传统SAR成像及其相干干扰原理的基础上,利用压缩感知理论,探讨了一种压缩感知SAR成像方法,并分析了其抗相干干扰性。该方法通过构造满足RIP性质的观测矩阵和稀疏变换矩阵,在假设场景目标稀疏的条件下,准确重构出场景目标高分辨像,克服了由于SAR系统收到回波信号的脉内频率和脉间相位关系被破坏而无法利用传统二维匹配滤波成像方法获得准确场景目标高分辨像的问题,具有很好的抗相干干扰特性。最后给出了相关的仿真实验结果。     

相干激光引信在云雾干扰下的回波特性研究

为分析相干激光引信在云雾干扰下的探测性能,基于Mie散射理论和Monte Carlo方法建立了相干激光引信在云雾中的探测模型,仿真获取相干激光引信在多种云雾干扰场景下的探测回波,分析回波信号的时域和频域特性,以及云雾能见度、探测位置和探测角度对回波特性的影响。研究结果表明,相干激光引信可利用回波频域特征准确探测和识别目标,且不易受云雾能见度、探测位置和探测角度等因素的影响。结果证明:相干激光引信在云雾干扰下具有优良的探测性能。     

地面车辆目标高质量SAR图像快速仿真方法

为满足基于模板的SAR地面车辆目标识别对海量高质量模板图像的工程应用需求,该文提出了一种基于射线追踪技术的SAR信号级高效仿真方法.该方法通过构建地面车辆目标SAR仿真场景物理模型并利用射线追踪方法准确模拟SAR探测过程中电磁波与场景中目标与环境的作用机理,实现对地面环境的宽带相干杂波、表面粗糙的复杂目标的宽带电磁散射以及地面-目标间耦合散射的快速计算,并通过SAR成像处理和图像相似度评估确认形成高质量SAR模板图像.数值结果验证了该文方法的准确性和高效性.      

一种基于局部梯度比率特征度量SAR图像相似性的新方法

本文针对SAR图像相干斑噪声和图像局部梯度特性,提出一种基于局部梯度比率特征的相似度准则.首先提取SAR图像各个像素的梯度比率特征,进而构建局部梯度比率特征直方图LGRPH,并进一步分析多尺度LGRPH,最后通过计算多尺度LGRPH的K-L距离定义相似度.基于SAR仿真和实测图像的实验结果表明,本文提出的相似度准则对SAR图像上相干斑噪声和局部梯度变化不敏感,能有效应用于SAR图像的目标识别.     

一种基于局部梯度比率特征度量SAR图像相似性的新方法

本文针对SAR图像相干斑噪声和图像局部梯度特性,提出一种基于局部梯度比率特征的相似度准则.首先提取SAR图像各个像素的梯度比率特征,进而构建局部梯度比率特征直方图LGRPH,并进一步分析多尺度LGRPH,最后通过计算多尺度LGRPH的K-L距离定义相似度.基于SAR仿真和实测图像的实验结果表明,本文提出的相似度准则对SAR图像上相干斑噪声和局部梯度变化不敏感,能有效应用于SAR图像的目标识别.     

融合相干/非相干信息的高分辨率SAR图像变化检测

该文运用Dempster-Shafer(D-S)证据理论融合高分辨率SAR影像的相干/非相干差异特征进行变化检测。首先使用简单线性迭代聚类(SLIC)分割算法完成多时相SAR影像联合多尺度分割。然后在各个分割尺度上提取适宜的强度差异特征及相干差异特征,通过Mean算子融合多尺度差异特征并得到多特征差异图。最后运用D-S证据理论完成多特征差异图融合得到变化检测结果。实验表明该方法可得到较为稳健的变化检测结果。      

Signal subspace change detection in averaged multilook SAR imagery

This paper addresses change detection in averaged multilook synthetic aperture radar (SAR) imagery. Averaged multilook SAR images are preferable to full-aperture SAR reconstructions when the imaging algorithm is approximation-based (e.g., polar format processing) or when motion data are not accurate over a long full aperture. We examine the application of a SAR change-detection method, known as signal subspace processing, which is based on the principles of two-dimensional adaptive filtering, and we use it to recognize the addition of surface landmines to a particular area under surveillance. We describe the change-detection problem as a trinary hypothesis testing problem, and define a change signal and its normalized version to determine whether: 1) there is no change in the imaged scene; 2) a target has entered the imaged scene; or 3) a target has exited the imaged scene. A statistical analysis of the error signal is provided to show its properties and merits. Results are presented for averaged noncoherent multilook and coherent single-look X-band SAR imagery.     

基于CZT的多子带信号时差估计方法

针对稀疏多子带信号多子带综合时差估计难,高分辨时差估计计算量大的问题,提出了一种基于线性调频Z变换(CZT)的稀疏多子带信号融合的快速高分辨时差估计算法。该方法通过CZT对各子带信号的互谱进行高分辨的谱分析得到各子带信号的高分辨互相关函数,通过分析各子带互相关函数的相位关系实现各子带互相关函数的相参积累。相比传统广义互相关算法,该方法在实现多子带相参积累的同时,大大降低了计算量。仿真结果表明:提出的基于CZT的多子带融合快速时差估计方法能精确地估计时差,相比单子带信号的时差估计性能可以获得明显提升。     

A coherent model of forest scattering and SAR imaging in the VHF and UHF-band

We present a coherent scattering model to determine the forest response to an illuminating plane wave in the frequency band 20-300 MHz. In this frequency band, at low frequencies, it is well-known that the waves penetrate the canopy and allow the detection of a hidden target. We have developed a model based on a domain integral representation of the electric field. A decoupling hypothesis is stated and validated, allowing to significantly reduce the numerical complexity of the problem inherent to integral representations. The simulated scattered field is used in a standard synthetic aperture radar (SAR) imaging algorithm to build horizontal and vertical SAR images of a set of trunks and a concealed target.     

Detecting scene changes using synthetic aperture Radar interferometry

In repeat-pass interferometric synthetic aperture radar (SAR), man-made scene disturbances are commonly detected by identifying changes in the mean backscatter power of the scene or by identifying regions of low coherence. Change statistics such as the sample mean backscatter-power ratio and the sample coherence, however, are susceptible to high false-alarm rates unless the change in the mean backscatter power is large or there is sufficient contrast in scene coherence between the changed and unchanged regions of the image pair. Furthermore, as the sample mean backscatter-power ratio and sample coherence measure different properties of a SAR image pair, both change statistics need to be considered to properly characterize scene changes. In this paper, models describing the changed and unchanged regions of a scene are postulated, and the detection problem is expressed in a Bayesian hypothesis-testing framework. Forming the log-likelihood ratio gives a single sufficient statistic, encoding changes in both the coherence and the mean backscatter power, for discriminating between the unchanged- and changed-scene models. The theoretical detection performance of the change statistic is derived and shows a significant improvement over both the sample mean backscatter-power ratio and sample coherence change statistics. Finally, the superior detection performance of the log-likelihood change statistic is demonstrated using experimental data collected using the Defence Science and Technology Organisation's Ingara X-band airborne SAR.     

一种双/多波段红外目标融合检测方法

针对双/多波段红外目标检测问题,提出了一种基于自适应加权投票融合准则的红外目标融合检测方法。该方法首先对双/多波段红外传感器进行图像配准,然后对单传感器红外图像进行处理,得到单传感器目标检测结果,最后使用提出的自适应加权投票融合准则,对单传感器目标检测结果进行融合,得到最终判决。实验结果显示,该算法能在较大程度上降低目标检测过程中的不确定性,从而提高了系统的检测性能,同单波段检测结果和其他的融合结果相比,该方法能有效地降低漏警概率和虚警概率;并且该方法易于实现,并在实际工程中得到了应用。     

基于MUSIC法的宽带分布式全相参雷达相参参数估计方法

宽带分布式全相参雷达具有高距离分辨力和高角度分辨力,可在实现对目标探测的同时获得更为精细的信息。其中,准确的相参参数是实现宽带全相参的关键。在远距离探测场景下,目标回波SNR较低,导致单部雷达无法探测到目标。如何在此情况下准确地估计相参参数,完成多部雷达相参合成,是分布式全相参雷达实现远距离探测的核心问题。本文首先建立了针对高速运动复杂目标的宽带Chirp去斜回波模型,并建立了相参参数的数学模型。然后,提出了基于MUSIC法的宽带分布式全相参雷达相参参数估计方法,通过估计观测目标的散射点个数、极点以及复幅度,重建宽带回波信号,并基于该无噪声重建信号估计相参参数。最后,利用仿真分析验证了本文提出方法在低SNR下的有效性。