基于单通道SAR图像序列特征值分解的动目标检测方法

该文提出了一种基于单通道图像序列间协方差矩阵分解的动目标检测方法。首先给出基于方位频谱划分获取子图像的处理过程,分析了子孔径划分在图像序列间所产生的误差来源,结合二维自适应方法对幅度和相位上存在的误差同时校正,实现了子图像间的配准,构造出类似于多通道的子图像。在此基础上,结合多通道杂波抑制的思想,详细分析了两子孔径间协方差矩阵特征值分解实现目标与杂波分离的原理,并针对在图像域估计采样协方差引起的精度与目标能量损失之间的矛盾,提出了在距离多普勒域的改进处理。最后,经过仿真实验验证了该方法的有效性。     

基于协方差矩阵的双通道SAR图像域地面慢动目标检测算法的性能对比研究

双通道合成孔径雷达(SAR,Synthetic Aperture Radar)具有巨大的地面慢动目标的检测潜能,备受国内外SAR-GMTI (Ground Moving Target Indication)研究者们的青睐.现有的双通道SAR图像域地面慢动目标检测算法,都可归为对协方差矩阵的合理分解和变换.本文分析和对比了各种基于协方差矩阵的慢动目标检测算法:首先,对现有算法进行了归纳分类,在此基础上分析比较了每类算法的基本原理,并阐明了它们各自的优缺点.进而,结合实验验证,分别从杂波抑制能力、稳健性、动目标ROI(Region of Interest)获取精度、多视处理的影响以及抗干扰性等方面作了进一步地对比分析,全面总结了现有算法的检测性能.最后,结合现有算法存在的不足,指出寻找更优的动目标检测量的攻关方向,完善和发展了双通道SAR地面慢动目标检测理论.     

基于邻域平均和正交分解的双通道SAR图像域慢动目标检测方法

慢动目标检测是利用合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)实现空间对地观测应用的一个主要方面,具有广泛的应用背景和重要的学术价值。为了构建检测率高、实用性强的双通道SAR地面慢动目标检测过程,本文提出了一种基于邻域平均和协方差矩阵正交分解的检测算法。该算法在对特征值分解量进行修正的基础上,通过获取采样协方差矩阵与杂波协方差矩阵正交的分量,以此构造出有效的动目标检测量,结合采样协方差矩阵的邻域平均处理,实现慢动目标的精确检测。相比常规的DPCA(Displaced Phase Center Antenna)技术,该算法具有杂波抑制能力强、旁瓣抑制能力好、检测门限设定简单、检测率高、虚警率低等特点,仿真结果证明了该算法的有效性。     

一种新的双通道SAR动目标检测方法

针对机载双通道SAR/GMTI系统,本文提出了一种稳健的地面慢动目标检测方法.文中首先对基于样本协方差矩阵特征值分解的一类动目标检测算法的基本工作原理及各算法存在的优缺点进行了分析;在此基础上,针对该类动目标检测算法稳健性差的缺点,将第二特征值和归一化相位门限预处理引入到双曲线检测算法中,提出一种稳健的双通道SAR动目...     

基于子孔径分解的SAR动目标检测方法

 运动目标在合成孔径雷达SAR(Synthetic Aperture Radar)图像中的成像会出现模糊,散焦等现象,并且会在方位向出现明显的偏移,这些会导致运动目标的目标杂波比TCR(Target-to-clutter Ratio)降低.本文在子孔径分解技术的基础上提出一种从单通道SAR单视复图像SLC(Single Look Complex)中检测动目标的方法,该方法通过子孔径图像之间的相减操作来抑制杂波,从而提高TCR.通过对机载CV-580数据和星载Envisat ASAR 数据进行测试,证明了该方法的有效性.     

基于协方差矩阵的复杂背景中目标检测

在视频的运动目标检测中,有很多经典方法,但是大部分都不能完整地从复杂背景中检测出运动目标。提出了一种运动目标检测的新算法——协方差矩阵算法,它集成了像素级和区域级2种不同的层次。在像素级中,空间的属性主要来之于像素的坐标值、亮度、纹理和梯度等。在区域级中,通过计算一个像素周围矩形区域的协方差矩阵来表示像素间的特征相关性。实验结果表明,该方法具有较强的鲁棒性,明显优于传统的目标检测算法。     

基于Toeplitz矩阵特征值分解的SAR图像舰船目标检测方法

合成孔径雷达（SAR）图像舰船目标检测一直是海洋监测领域的重要手段。经典的恒虚警率（CFAR）检测依赖于分布模型及多参数的准确估计,难以适应复杂多变的海面背景。新兴的信息几何舰船检测方法挖掘了目标与杂波的统计差异,实现舰船的显著性表示,但依然受限于背景杂波的精确建模。考虑到现有方法的局限性,本文提出了一种基于Toeplitz矩阵特征值分解的SAR图像舰船目标检测算法。在无需寻求背景杂波分布模型的前提下,通过构建Toeplitz矩阵,以其特征值均值为检验统计量,充分获取目标与背景杂波的差异。在高分三号卫星和TerraSAR-X卫星实测SAR图像上的实验结果证明,相比于现有的多种典型方法,本文方法取得了更优的检测性能与更快的计算速度。      

基于极化联合特征值的雷达弱小目标检测方法

针对海杂波背景下雷达弱小目标检测问题,提出了一种基于极化联合特征值的雷达弱小目标检测方法。该方法利用多极化通道回波数据计算极化相干矩阵的最大特征值,然后将待检测单元的最大特征值与参考单元最大特征值、最小特征值、算数平均值和几何平均值的算数平均之比分别作为检验统计量实现检验判决。仿真和实测数据处理结果表明：基于极化联合特征值的雷达弱小目标检测方法较基于特征值的检测方法性能提高2 dB,较极化检测最优滤波器性能提高1.5 dB,较功率最大综合检测方法、SPAN检测方法性能提高5 dB,极化联合最大特征值-几何平均方法综合检测效果最好。     

双通道沿迹干涉SAR地面动目标检测

该文深入研究了双通道沿迹干涉(Along-Track Interferometry, ATI )SAR的机理,给出了运用该机理在静止目标去线性调频后的频域内进行动目标检测的方法。文中详细描述了该方法的检测过程,分析了杂波、噪声以及目标速度对检测性能的影响, 最后给出了计算机仿真结果。分析及仿真结果表明, 与同常规方法相比,该方法对可检测运动目标信杂比的要求降低,对于淹没在主瓣杂波谱内的动目标以及在主瓣杂波谱外的动目标能够同时检测;同时,在频域检测计算量下降。     

一种在双通道SAR图像域实现地面运动目标检测的方法

提出了一种在双通道SAR(Synthetic Aperture Radar)图像域基于采样协方差矩阵分析的运动目标检测方法.此方法利用了双通道协方差矩阵非对角元素的性质,即当运动目标的存在使得通道之间不完全匹配时,使得此元素的幅度或者相位信息发生变化,通过检测此变化就可以检测到两个通道之间的起伏,即完成运动目标的检测.相比通常的DPCA(Displaced Phase Center Antenna),该方法的杂波抑制能力更强,消除了目标旁瓣的影响,使得检测目标的门限更好选择,降低了Pfa(Probability of false alarm),仿真结果证明了其在杂波抑制和目标检测方面的优越性能.     

利用短时FFT的距离-多普勒域SAR运动目标检测

该文提出了一种新的合成孔径雷达(SAR)运动目标检测和成像方法,即利用短时FFT处理原始数据,在距离多普勒域对运动目标进行识别和参数检测,获得的目标参数可以用来正确成像运动目标。对运动目标回波特点和雷达参数的分析证明了这一方法的可行性和有效性。最后通过对包含真实运动目标回波的原始数据进行处理,对该方法进行了验证。     

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。     

视频SAR成像与动目标阴影检测技术

视频合成孔径雷达(SAR)技术将观测场景的动态信息以视频方式呈现出来,其高帧率成像特性有利于实现对地面机动目标的实时探测。视频SAR信号处理关键技术主要包括高帧率成像处理算法和运动目标检测技术等。该文对视频SAR成像处理进行了探讨,给出了两种典型视频SAR成像处理仿真数据结果,详细分析了视频SAR阴影形成机理和对动目标检测性能的影响,并将基于机器学习的视频SAR阴影目标检测技术与经典处理方法在实际数据上进行了验证对比。      

顺轨三频三孔径星载SAR的运动目标检测及定位方法研究

杂波背景下,传统的多通道SAR运动目标检测方法在杂波对消后即实施目标检测,并不考虑目标的距离徙动校正,这种做法会丢失某些快速目标,虽能够检测到速度不是特别快的目标,却可能存在测速模糊,难以对其准确定位。对此,该文提出用3频3孔径SAR解决杂波对消后快速目标的多普勒模糊问题,并用双频共轭处理(DFCP)和Keystone变换对动目标解多普勒模糊、进行距离徙动校正,提高信噪比,进而实现对目标的检测、无模糊测速和定位。该方法在可获得与其他方法相当定位精度的同时,扩大了可检测和定位的目标的速度范围。仿真结果证明了该文方法的有效性。     

单通道UWB SAR地面运动目标变化检测

工作在VHF/UHF波段的超宽带合成孔径雷达（UWBSAR）具有叶簇穿透和高分辨成像的能力。文中提出了一种适合单通道UWBSAR的地面运动目标检测方法——基于子孔径图像变化检测的运动目标检测算法。该算法利用UWBSAR的大波束角特点,在方位向选取较大时间间隔的两个子孔径生成子孔径图像,并根据运动目标在不同子孔径图像上聚焦位置的差异检测运动目标,估计运动目标速度和位置。文中给出了该方法的原理、参数选择、实现步骤,并基于UWBSAR实测数据验证了所提方法的有效性。     

基于双采样速率的动目术检测技术研究

高精度动目标检测是雷达数字接收机的一项核心技术,现有的多普勒频移估计方法不能满足现代数字接收机的高精度、低计算量、超低信噪比环境等要求。该文提出了一种低信噪比环境下的基于双采样速率的高精度动目标检测技术,它包括基于FFT的欠采样信号频率无模糊估计,高精度多普勒频移估计和基于双采样速率的动目标径向速度估计等算法。     

抑制SAR图像中静止杂波背景检测慢速动目标

动目标的二次相位误差是方位向速度和距离向加速度作用的结果,导致信号的调频率改变.本文提出了一种抑制SAR图像中静止杂波背景检测慢速动目标的方法,它搜索动目标二次相位误差,汇聚动目标能量,同时利用包含正负对称二次相位误差的静止背景复图像模处处相等的规律,对消静止杂波背景,从而提高了检测动目标的性能.实测数据表明本算法有效.