基于子视数据相关性的极化合成孔径雷达图像噪声抑制

基于极化合成孔径雷达（PolSAR）的子视数据相关性提出了一种新的非局部滤波器。非局部算法在一个较大的空域中搜寻待滤波元素所在图像块的相似图像块,并以基于它们的相似程度来对图像数据进行加权滤波。因而相似度计算在非局部滤波器里起到至关重要的作用。PolSAR图像子视数据之间的相关性包含有较对应的多视数据点之间更多的信息,这些信息有利于更加精准的计算非局部滤波器中相似度的估计。新提出的滤波器通过假设检验来估计两组子视数据集是否同质,并以此为依据估计图像块之间的相似性。通过对同质区域的加权滤波实现对PolSAR数据的噪声抑制。对比实验证实了新提出的滤波器的有效性和优异性能。     

一种基于四阶累积量的旋转不变参数估计方法

基于四阶累积量的几何解释,本文提出了一种新的旋转不变波达方向(DOA)估计方法,它利用所构造出的虚拟旋转不变矩阵对来构造低维波达方向矩阵,并对其进行特征分解直接得到DOA估计,且与基于二阶统计量的旋转不变方法比较,阵列有效孔径扩展了一倍.计算机仿真验证了本文所提方法的有效性.     

一种基于4阶累积量的信号检测方法

针对高斯噪声中对称分布的非高斯信号及正弦信号的检测问题，提出了以匹配滤波器输出的4阶累积量零延迟的绝对值为检验统计量的检测器算法，详细分析了算法的检测性能，给出了检测概率和虚警概率表达式。理论分析和仿真结果均表明，该算法可以在高斯色噪声中有效检测对称分布的非高斯信号，其性能优于高斯色噪声下的匹配滤波器。     

基于高阶累积量的聚束合成孔径雷达二维目标特征提取

本文研究了聚束式合成孔径雷达目标特征提取算法。证明在目标由几个主要散射点构成时,特征提取实际是二维谐波恢复的过程。针对高斯色噪声的影响,提出采用高阶累积量的特征提取算法。并提出一种简单的谐波配对算法。该算法与FFT和基于自相关函数的MUSIC算法相比, 能更有效地抑制高斯色噪声的影响。     

基于高阶累积量的信源数目估计方法

信源数目确定在许多高分辨阵列信号处理中具有至关重要的作用.提出了一种基于阵列输出4阶累积量信息的信源数目估计方法.通过构造阵列输出的4阶累积量矩阵,根据4阶累积量矩阵特征值分布并采用最小描述长度(MDL)准则估计信源数目.由于信号高阶累积量具有盲高斯特性,该方法能有效地抑制色噪声干扰,可实现色噪声背景下的信源数目估计.仿真分析验证了该方法的有效性.     

基于四阶累积量极性迭代的自适应动态谱线增强快速算法

针对最小均方(LMS)算法抑制高斯噪声效果差和高阶累积量计算量大等问题,研究了四阶累积量递推算法与计算量的关系,提出了基于四阶累积量对角切片极性迭代的自适应动态谱线增强快速算法.并用水下目标辐射谱线的实测数据进行了动态仿真.理论分析和仿真结果表明:该算法的计算量比基于四阶累积量对角切片非极性迭代的自适应谱线增强算法减少约50%;该算法抑制高斯噪声的性能优于基于LMS算法的自适应谱线增强算法.因此,该研究在工程上有一定的参考和利用价值.     

奇数阶累积量的计算优化及其应用

为了用奇数阶累积量提取非线性振动系统的高次频率耦合特征,定义了四次频率耦合、二三对频率耦合等高次耦合新概念,分析了奇数阶累积量特征,研究了奇数阶累积量计算方法与计算量间的关系,提出了奇数阶累积量计算优化算法,该算法将奇数阶累积量的直接估计变为递推估计,将奇数阶累积量的多维运算转化为一维运算,大幅度减小了计算量,在工程上具有可实现性。用由计算优化算法估计的奇数阶累积量构造的自适应谱线增强器,能有效地从高斯噪声环境中恢复或提取四次频率耦合特征、二三对频率耦合特征等高次耦合特征。理论分析与仿真结果验证了算法的有效性。     

基于合成孔径雷达图像的伪装遮障目标特性建模技术

针对高分辨率全极化合成孔径雷达（SAR）侦察条件下,伪装目标特性模型存在空白的问题,通过SAR图像特征参数的选取,建立特征向量。设置实验获取SAR图像,在此基础上,引入象限坐标系和变异系数分析不同极化方式下伪装遮障目标特征参数变化规律,构建极化方式与特征参数的数值变化及稳定性关系,实现伪装遮障目标特性模型的定性描述。研究结果表明,使用特征向量能够有效表征不同目标,建立的模型能够用于分析、预测伪装遮障目标的特性,为伪装目标检测与伪装效果评估等应用奠定了基础。     

一种基于小波变换的卫星SAR海洋图像舰船目标检测方法

本文依据SAR图像海洋背景和舰船目标特点分析,提出了基于小波交换的卫星SAR海洋图像船舶目标检测方法,仿真分析结果表明该方法实用、有效.     

基于混合噪声模型的射线图像降噪方法

针对射线数字图像的特点,提出了一种基于混合噪声模型的小波中值滤波降噪方法。对射线数字图像噪声成分构成进行分析,建立了混合噪声模型。根据混合噪声模型来计算噪声方差,进而计算BayesShrink阈值,解决了BayesShrink阈值计算中因射线数字图像小波系数不服从广义高斯分布而导致的Donoho噪声方差计算方法失效的问题。为了消除BayesShrink阈值处理引起的图像失真,对小波阈值处理结果进行中值滤波。采用射线数字图像对该方法的有效性进行了验证,实验表明,该方法的降噪效果优于OracleShrink和SureShrink阈值法。     

合成孔径雷达马赛克模式成像算法

针对马赛克模式边缘成像模块存在斜视成像以及不同成像块拼接存在像素间隔不一致的问题,提出了一种合成孔径雷达马赛克模式成像处理算法。该算法在方位向采用改进的去斜处理方法,去除了信号方位频谱混叠,在此基础上,利用距离多普勒算法进行距离向压缩,距离徙动校正,再使用基于Chirp Z变换（CZT）消除了不同成像块的像素间隔差。仿真实验表明,该算法对马赛克模式具有良好的成像效果。     

基于逆合成孔径雷达图像序列的目标三维重建

ISAR三维成像是ISAR新的研究热点技术。利用单天线ISAR系统,研究基于ISAR图像序列的三维成像方法。详细推导了ISAR图像序列三维成像原理,分析了三维成像的条件,介绍了三维重构的正交分解方法。最后用仿真数据验证了本文方法的有效性。     

基于时变曲线模型的合成孔径声纳图像自动均衡方法研究

针对合成孔径声纳(SAS)图像不均衡问题,提出一种基于时变曲线模型的SAS图像自动均衡方法。以声传播模型、水底后向散射模型和SAS成像模型为基础,推导时变曲线（TVC）的表达式;结合SAS图像的统计特征,推导TVC观测量的计算方法;用非线性最小二乘拟合方法完成TVC估计;基于TVC进行了SAS图像的自动均衡。用湖试和海试数据对该方法进行了验证,结果表明推导的TVC表达式与试验数据具有较好的吻合度,提出的自动均衡方法可有效地消除SAS图像的不均衡问题。     

用于合成孔径雷达抗欺骗干扰的多相编码优化方法

欺骗干扰能够获得距离和方位向压缩增益,使用较小功率即可实现对合成孔径雷达（SAR）的有效干扰。针对SAR的欺骗干扰抑制问题,提出了基于多个互正交多相编码在脉间捷变的抗干扰方法。利用加权循环算法,优化多相编码,提高自相关峰值,降低自相关旁瓣和互相关峰值,提高抗转发式欺骗干扰性能。通过仿真比较了模拟退火算法、遗传算法优化多相编码与本文优化所得多相编码的自相关和互正交性能,并从多个不同干扰功率入手,对研究的多相编码抗欺骗干扰性能与二相编码进行了对比,20 dB干扰时该方法仍可达到88%的检测概率,证明了方法有效性。     

反舰导弹聚束式SAR导引头成像算法研究

针对反舰导弹聚束式SAR导引头大前斜视角及成像处理时间短的工作特点,将基于最小熵准则的RD算法及改进FS算法用于导引头锁定目标阶段的成像。基于最小熵准则的自聚焦RD算法在一般RD算法的基础上引入最小熵准则来补偿由于大斜视角引起的相位误差,改善图像聚焦效果。改进的FS算法引入了SRC的非线性变标对数据进行二次距离压缩,有效地减少了距离压缩误差。仿真结果表明:两种算法在斜视角达75°时,改进的FS算法能达到较好的成像效果。     

干扰合成孔径雷达的时延脉间抖动转发干扰模式研究

针对部分相干干扰存在干扰区域和干扰功率损失之间的矛盾,提出了一种合成孔径雷达干扰信号：时延脉间抖动转发干扰。在合成孔径时间内,该转发干扰的脉间时延在一个微小的时间范围内随机变化。研究表明,新的干扰信号可获得合成孔径雷达（SAR）距离向匹配处理增益,其成像输出为在距离向占据一定宽度的似噪条带。因此其优于噪声干扰和存在干扰参数失配的其他同类干扰,且易于实现。文中给出了理论推导,并用仿真实验验证了干扰的有效性。     

Studies on the High Resolution DOA Estimation for UUV Based on Synthetic Aperture Technique

To increase the limited spatial processing gain of physical aperture of UUV （unmanned underwater vehicle） linear array and satisfy the demand of long distance target detection, a flank array based on the synthetic aperture technique is introduced into UUV, and a modified beam domain passive synthetic aperture processing algorithm （BDPSA） suitable for the flank array is proposed concurrently, which sums the beamforming of linear array coherently for successive measurement after phase compensation to make the beam output peak corresponding to the expected target bearing, expand the array aperture effectively and improve the resolution. The simulation of detection probability and distinguishing probability for double targets within 1, 1/2, 1/3 and 1/4 beam-width shows that the method of BDPSA has lower SNR threshold for target distinguishing, improves the detection probability and distinguishing probability under low SNR, and realizes the long-distance and high resolution bearing estimation because of the obvious improvement of the spatial array gain.     

合成孔径雷达围像特征关键度分析与分类算法研究

针对合成孔径雷达( SAR)图像目标分类问题，从灰度和纹理特征分析出发，提出了一种SAR图像分类特征量的关键性度量指标。利用关键系数的概念定义了关键特征量、次关键特征量、非关键特征量和关键度。从灰度模型和纹理模型的特征统计量中选择关键度高的特征量，如灰度模型中的均值和方差、纹理模型中的角二阶矩、对比度、均匀性和相关性。针对SAR图像分类往往是多类别、多特征的情况，通过构造特征向量，定义向量距离，按照最小距离方法进行目标分类。为了提高计算速度和更好地描述特征量，引入了窗口方法。仿真和计算结果表明该方法行之有效。