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基于压缩感知的SAR对多舰船目标成像 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于压缩感知(CS,compressive sensing)的SAR对多舰船目标的成像算法.通过将多舰船目标成像转换为在某种基下具有稀疏表示的信号重建问题,从而满足CS理论对信号恢复重构的要求,获得比传统成像方法更高的方位分辨率.实测数据的处理验证了该算法的有效性. 相似文献
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影响宽带线性调频雷达运动目标检测的两个核心问题是多周期脉冲间散射中心的越距离单元走动(MTRC)以及扩展目标在高分辨距离单元间的能量分散。在分析宽带线性调频脉冲串回波信号多普勒效应的基础上,将每个子脉冲回波经过逆滤波转化为窄带信号,通过窄带匹配滤波降低距离分辨率对多散射中心的能量进行相参积累,同时避免了越距离单元走动问题。然后利用脉冲多普勒思想对低分辨的脉冲串信号进行二次相参积累,实现运动目标检测(MTD)。最后通过仿真实验验证了算法的有效性,结果表明该算法对存在多个强散射中心和速度较大的目标能够有效提高相参积累信噪比和测速精度。 相似文献
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针对如何大幅压缩SAR海量数据并获得有效的重构结果以完成SAR场景目标的高分辨成像问题,本文提出利用压缩感知(Compressed Sensing, CS)和Linde-Buzo-Gray (LBG)算法共同完成。对于SAR所接收到的回波信号,首先依据CS理论构造随机高斯噪声观测矩阵对回波信号进行降维处理,然后,利用LBG算法对CS压缩后的数据再进行压缩编码以达到进一步大幅压缩的目的。对于数据重构问题,同样分为两步:一是利用LBG算法编码的逆过程进行解码恢复,二是依据CS理论利用平滑L0(smooth L0, SL0)算法重构原始回波信号。在此基础上,再利用传统频率变标(Frequency Scaling, FS)SAR成像算法进行高分辨成像。仿真结果证明了本文方法的有效性。 相似文献
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传统ISAR稀疏成像主要针对独立散射点散射系数的重构问题,然而实际情况下目标散射点之间并不是独立存在的,而是以区域或块的形式存在,在该情形下利用常用的稀疏重构算法并不能完全地刻画块状目标的真实结构,因此该文考虑采用块稀疏重构算法进行目标散射系数重建。基于块稀疏贝叶斯模型和变分推理的重构方法(VBGS),包含了稀疏贝叶斯学习(SBL)方法中参数学习的优点,其利用分层的先验分布来表征未知信号的稀疏块状信息,因而相对于现有的恢复算法能够更好地重建块稀疏信号。该方法基于变分贝叶斯推理原理,根据观测量能自动地估计信号未知参数,而无需人工参数设置。针对稀疏块状目标,该文结合压缩感知(CS)理论将VBGS方法用于ISAR成像,仿真实验成像结果表明该方法优于传统的成像结果,适合于具有块状结构的ISAR目标成像。 相似文献
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采用分布傅立叶方法数值求解耦合的非线性薛定谔方程,模拟了双脉冲在光子晶体光纤中的非线性传输过程,计算和分析了离散效应和脉冲内拉曼散射对信号脉冲传输和压缩的影响。结果表明,当中心波长为800nm的泵浦脉冲在反常色散区进行泵浦,而中心波长为740nm的信号脉冲在正常色散区入射,在群速度色散,自相位调制及交叉相位调制联合作用下,信号脉冲在传输过程中不仅被压缩且存在最佳光纤长度。离散效应不仅导致脉冲压缩比的减小和压缩后峰值功率的降低,而且导致脉冲所需最佳光纤长度的增加以及压缩后的脉冲呈现不对称,还发现,脉冲内拉曼散射有利于改善脉冲压缩质量。 相似文献
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酉ESPRIT超分辨ISAR成像方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对ESPRIT超分辨成像方法没有利用复数共轭数据且难以确定散射点数目的不足,提出了采用酉ESPRIT实现ISAR超分辨成像的新方法.该方法利用改进的盖式圆盘方法确定散射中心的数目,克服了ESPRIT方法中无法确定散射中心数目的缺点.通过合成复观测数据及其共轭,提高了ESPRIT超分辨成像的分辨率.构造了中心复共轭对称矩阵,有效降低了计算量.利用仿真数据和实测数据对该方法进行了验证,结果表明该方法不但具有更优的抗噪性能和分辨率,也具有更高的运算效率. 相似文献
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包络对齐是宽带回波预处理中重要的一部分,然而对于空间锥体这类只有较少散射中心且目标存在微动的情况,现有的包络对齐方法并不能得到较好的对齐结果。对于一些利用宽带回波进行微动目标参数估计的算法,包络对齐是其算法的关键一步。该文提出一种基于极化散射特性进行包络对齐的算法,算法首先利用极化谱估计与幅相联合估计(P-CAPES)超分辨方法估计宽带极化回波中的散射中心的数目、位置和极化散射矩阵,然后计算前后时刻回波散射中心的极化相似性参数,最后利用得到相似性参数进行包络对齐。基于电磁计算数据的实验结果验证了算法的有效性。 相似文献
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将脉冲预泵浦的概念引入瑞利布里渊光时域分析系统,利用由传感脉冲和经微波调制的预泵浦脉冲组成的阶梯脉冲作调制信号,通过作为探测光的时间有限的预泵浦脉冲1阶边带的瑞利散射与传感脉冲的受激布里渊作用,实现布里渊信号的时域整形,减小非本地效应;通过预泵浦脉冲0阶基带和传感脉冲的受激布里渊作用,实现布里渊信号的谱域整形,有效地解决空间分辨率和测量精度之间的矛盾。利用频域法求解瞬态耦合波方程,建立了阶梯脉冲光在光纤中受激布里渊作用的解析模型。仿真结果表明,当传感脉冲宽度为5 ns、峰值功率为100 mW,预泵浦脉冲宽度为50 ns、峰值功率为16 mW时,在空间分辨率0.5 m内受激布里渊散射增益在0.14 m处达到最大值,然后近似线性下降至0.37 m处,其余位置近似为零;系统布里渊散射谱宽近似为35 MHz,约为传统瑞利布里渊光时域分析系统布里渊谱宽212 MHz的1/6,在相同空间分辨率下提高了频率测量精度。 相似文献
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提出了二维全极化ESPRIT超分辨特征提取方法,推导了二维全极化参数估计的克拉美罗限,并且在此基础上分析了本文方法的工作性能.同已有超分辨算法相比,二维全极化ESPRIT方法的突出优点在于:(1)通过极化和超分辨的联合处理,实现了对目标相干散射矩阵的精确提取.从而为利用极化信息进行目标识别提供了基础; (2)利用全极化信息,改善了数据的信噪比,提高了参数估计的精度;(3)利用信号子空间的旋转不变性,避免了对多维信号子空间的搜索,提高了算法的实时性.仿真和实测数据均证实了该方法的有效性.值得一提的是,文章首次给出了散射中心位置、散射强度、相干相位等参数估计的克拉美罗限与全极化模型参数的关系,这为超分辨成像算法的性能评价提供了理论依据. 相似文献
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正则化方法通过增加先验信息约束实现合成孔径雷达(SAR)图像的超分辨和噪声抑制,为目标识别提供了更高质量的图像信息。该文通过对基于lk范数的SAR复图像域正则化方法迭代过程的分析,揭示其增强分辨率的内在机理,并针对原有方法在不同强度散射点条件下分辨率提高不一致的问题,提出采用可变的正则化参数对其进行改进。仿真数据和MSTAR实测数据的实验结果证实了改进方法的有效性。 相似文献
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在实际应用中,为了节省带宽和方便存储,图像和视频通常被下采样和压缩,而降质的图像与视频无法满足人们的实际需求。针对这一问题,采用了一种双网络结构的超分辨率重建方法,首先建立下采视频与压缩后的低分辨率视频的映射关系,然后建立质量增强的压缩视频与原始视频的映射关系,最终在输出端可以得到质量提升的视频帧。在网络中,采用密集残差块来提取压缩视频中丰富的局部分层特征,并结合全局残差学习恢复视频中的高频信息。在压缩环节,采用高性能视频编码来验证所提算法的有效性。实验结果表明,相比于主流的视频编码标准和先进的超分辨率重建算法,所提方法能有效提升编码视频的率失真性能。 相似文献