一种新的双孔径天线干涉SAR动目标检测方法

提出了一种基于双孔径天线沿航迹向干涉SAR进行动目标检测、测速及定位的新方法.该方法在分析杂波对消必要性的基础上,给出了进行地杂波对消、动目标检测、径向速度分量估计及定位的原理和实现方法.在恒虚警处理后,通过比较杂波对消后的残差图像与原始图像中运动目标和静止目标对消幅度的差异,检测出运动目标.同时,可以利用残差图象中杂波的对消特性进行运动目标径向速度的估算以及目标的定位.这种检测方法具有良好的杂波对消性能,能够完成被地面背景杂波掩盖的运动目标的检测、测速及定位.计算机仿真结果验证了其有效性.     

基于WVD及改进算法的星载SAR动目标检测

运动目标检测是合成孔径雷达信号处理中的一个重要问题。文中分析了星载合成孔径雷达(SAR)回波的时频特性，讨论了魏格纳-维尔时频分布(WVD)及其改进算法对星载合成孔径雷达运动目标的检测效果，比较了魏格纳-维尔时频分布、伪魏格纳-维尔时频分布、平滑伪魏格纳-维尔时频分布的时频聚集性及其对交叉项的抑制程度。并通过仿真Seasat-1卫星参数下的星载SAR回波数据，给出三种时频分布的检测结果。     

星载合成孔径成像雷达发展现状与趋势

回顾了星载合成孔径成像雷达的发展历史,总结了现有星载合成孔径成像雷达的技术特点.现役星载合成孔径雷达的主要工作模式有聚束、条带和扫描3种,雷达采用的天线形式分为相控阵天线和抛物面天线2大类,而且性能要求全面的系统主要采用相控阵天线.最后指出了星载合成孔径雷达今后可能的发展方向,认为更高的空间分辨率、高分辨率下的宽幅成像与干涉成像是今后技术发展的主要方面.     

假目标在动目标检测中的效果分析

首先讨论基于ATI与DPCA的两天线SAR的干涉图像对地面动目标进行检测的过程。根据SAR产生回波的原理,产生动B标,地面杂波及假目标的干扰信号。经仿真分析,在干扰能量较小时,真实的动目标还可以检测到,但是目标速度,方位参数估计出现错误;当干扰能量较大时,检测出许多虚假目标,动目标淹没其中,可以得到较好的干扰效果。     

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。     

多载频星载MIMO-SAR系统动目标检测技术研究

该文研究多载频星载MIMO-SAR系统动目标检测技术。针对多载频星载MIMO-SAR的特点,使用子空间投影的空频自适应处理抑制杂波,并提出一种双门限恒虚警检测器。双门限恒虚警检测器主要思想是各载频对应的回波信号通过SFAP杂波抑制后,使用剔除平均恒虚警检测动目标,得到各载频对应的检测结果,最后将检测结果使用二进制多次脉冲积累进行二次检测,进一步提高检测概率。仿真结果表明,空频自适应处理能有效抑制杂波;同时双门限恒虚警检测器将有助于进一步提高多载频星载MIMO-SAR系统动目标检测性能。     

基于MIMO-SAR体制的空频域自适应动目标检测技术研究

多发多收星载SAR使用多天线从不同的相位中心发射正交编码信号,多个接收相位中心接收回波后形成多通道信号,显著增大了空间自由度,有利于地面动目标检测.该文研究了多发多收星载SAR空时自适应信号处理进行地面动目标检测的技术,针对星载SAR回波信号的特点,在研究空频自适应处理算法的基础上,使用基于特征值分解的空频自适应处理算法对多发多收星载SAR的杂波进行抑制,最后完成对动目标的检测.仿真数据处理结果验证了该文方法的有效性.     

基于DPCA和干涉技术的SAR动目标检测

通过分析相位中心偏置天线(DPCA)技术和干涉处理的优点和缺点,该文提出了一种用三孔径合成孔径雷达(SAR)对地面运动目标进行检测的新方法。该方法不仅能够检测出动目标,还能够精确估计动目标参数,即确定出动目标的真实位置和运动速度,然后对动目标聚焦成像。该文方法简单,运算量小,通过计算机仿真数据验证了该文算法的正确性和有效性。     

基于运动补偿的双通道星载SAR动目标检测方法

分析常规的双通道星载合成孔径雷达-偏移相位中心天线(SAR-DPCA)技术检测运动目标的方法,建立了斜距平面坐标系来描述星载合成孔径雷达回波多普勒特性,说明了这种常规动目标检测方法在星载情况下的不足。针对这种情况,提出基于运动平台补偿的双通道星载SAR-DPCA动目标检测方法。该方法通过相位补偿,消除了星地相对径向运动对双通道DPCA杂波对消效果的影响,改善了双通道星载SAR-DPCA系统的动目标估计性能。     

基于干涉图幅度和相位联合的双通道SAR地面慢动目标检测方法

提出了一种基于干涉图幅度和相位联合的双通道合成孔径雷达(SAR, Synthetic Aperture Radar)地面慢动目标检测方法.在干涉图幅度、相位统计特性分析基础上,充分利用动目标像素点和杂波干扰之间的散射特性差异,通过对干涉图相位进行函数变换,并联合干涉图幅度得到了一种新的动目标检测量,由该检测量并结合邻域平均处理可以较容易地实现动目标的快速精确检测.仿真实验表明:所提检测算法与经典的DPCA(Displaced Phase Center Antenna)、ATI(Along Track Interferometry)方法相比,具有杂波和噪声抑制能力强、稳健性高、适用范围广、可检测速度范围大、检测率高、虚警率低等特点,证明了算法的有效性.     

对机载单天线SAR实际数据进行ATI动目标检测的新方法

本文给出一种基于机载单天线SAR实际数据进行ATI动目标检测的方法.该方法将单通道SAR数据抽样近似为两通道ATI-SAR(Along Track Interferometric SAR)数据,利用两通道方位向干涉进行杂波抑制,实现动目标检测.检测结果表明,单天线SAR数据的ATI方法对动目标检测是有效的,在没有ATI-SAR实际数据情况下,为研究ATI-SAR干涉算法提供了一种有效途径.     

基于空时等效采样复用的星载SAR宽域运动目标检测与成像

高分辨宽测绘带静态场景成像与运动目标检测与成像是星载合成孔径雷达(SAR)两个重要功能需求,也是新体制SAR的前沿和重点.现有的基于阵列接收多相位中心技术可解决方位分辨率与测绘带宽的矛盾,但其空时等效单通道数据难以实现运动目标的有效检测.现有的多通道SAR能改善杂波抑制和运动目标检测性能,但其对静态场景成像时仍存在方位分辨率与测绘带宽的矛盾.本文提出一种基于空时等效采样复用的信号处理新方法,同时改善了星载SAR在高分辨率宽测绘带静态场景成像与运动目标检测与成像两方面的性能.进而,本文深入研究目标径向速度在等效回波信号中引入的周期调制产生的目标方位像的"假峰"效应,并提出了有效的抑制"假峰"的补偿方法.最后,数值仿真试验验证了新方法的有效性.     

基于改进的混合高斯模型的运动目标检测方法

为了改善混合高斯模型在光照突变时容易产生大量误检的缺陷,采用了一种高斯模型与均值法相结合并为前景像素建立计数器的方法。在建立背景模型时,运用多帧图像求平均值的方法初始化混合高斯模型的背景;为每帧图像的前景像素数建立计数器,并以此消除被误判为前景的区域;对检测出的前景区运用数学形态学处理,得到图像真正的前景区域。结果表明,该算法不仅克服了初始背景中的干扰,而且消除了光照突变时的误检,提高了运动目标的检测率。     

视频图像中的运动目标检测

运动目标检测,是指从视频图像中将运动变化区域提取出来的检测技术,是图像处理技术的基础。在军事公安、交通管理、视频监控、医学检查等领域应用广泛。为了改进单独采用帧差法或背景减法进行运动目标检测时存在的不足,本文提出一种利用边缘信息的三帧差法与基于混合高斯模型的背景减法相结合的运动目标检测算法。该方法对视频图像中连续的三帧图像两两差分,对3个差分图像取均值,二值化,再经过形态学处理,并对中间帧进行Canny边缘提取,将二者进行"与"运算,即得到运动目标的边缘,用背景减法提取中间帧的前景,二值化,将其和目标的边缘进行"或"运算,经过形态学处理便可得到运动目标。实验结果表明,使用该方法目标检出率提高了9.7%~72.1%,误检率降低了0.090%~2.900%。这种二者相结合的方法相对于单一的检测算法能够有效、可靠地提取出运动目标。     

基于背景差分和信息熵的运动目标检测算法

提出一种目标检测算法,首先选取视频的第一帧作为背景帧,运用加权累加图像方法更新背景图像,背景图像的更新速率通过相邻帧的差分结果决定,再运用背景差分算法提取出运动目标。计算运动目标的区域的熵值,通过熵值判断出特征目标。实验结果表明,该算法简单,稳定性好,能够较好解决动态背景的问题并且检测出特定目标。     

基于单光子的星载激光水下目标探测深度研究

卫星对海探测具有大面积同步观测、全天时工作、不受领海领空限制等优点。为此,本文分析了卫星对海探测的激光链路损耗,构建了星载激光水下目标探测能量传输模型,探讨了基于单光子机制的星载激光对水下目标探测的极限深度。结果表明,在Ⅰ类海区,对于水下等效直径为2 m的物体,星载激光在200 km高度对水下目标探测的最大深度为212 m。因此,在中低轨道开展星载激光对深海水下目标进行探测是可能的。本文的研究工作为进一步开展星载激光深海水下目标探测提供支持。     

基于五帧差分和模板匹配的运动目标检测识别

针对帧差法和背景差分法检测运动目标准确率低,自适应能力弱等缺陷,提出了一种改进五帧差分法与背景差分法和模板匹配相结合的运动目标检测和识别算法;通过改进的五帧差分和背景差分法融合的算法从视频图像序列中检测出运动目标;利用形态学方法去除噪声,改善运动目标提取效果;在Harris算法提取图像匹配特征值的基础上角点配准,提高图像识别的准确率,通过提取目标特征与自适应模板图像进行特征匹配的方法实现了目标检测识别和跟踪。仿真结果和实验表明该方法有噪声和部分遮挡的运动目标有良好的检测识别效果,识别率达到了95%。     

基于三通道UWB SAR子孔径图像序列的ATI方法

针对三通道超宽带合成孔径雷达(UWB SAR)系统,提出了一种基于子孔径图像序列的顺轨干涉(ATI)方法,利用UWB SAR的大波束角特性,生成多个视角的子孔径顺轨干涉图检测运动目标并估计参数.该方法相比传统的ATI方法的优点在于:不仅能检测具有距离向速度不为零的目标,而且能检测具有方位向速度不为零的目标,并可估计目标的距离向速度和方位向速度.基于UWB SAR半实测回波的实验验证了该方法的有效性.     

基于背景移除的时域目标检测

针对时域目标检测算法中跟踪数据量大、实时实现难度高的缺点,提出一种基于背景移除的时域目标检测方法.该方法首先根据不同像素点的时域起伏特性建立一个统一的模型,进而利用最小二乘法估计出该模型的参数,实现静态背景的移除.然后采用最小值滤波估计出目标信号的检测基准,并进一步分析了像素时域特性偏离该基准的分布特性,最终得到一个合适的目标检测量度.将所给出的算法应用于实际运动弱小目标的检测,实验结果表明,此算法对于复杂背景下的运动弱小目标具有很好的检测性能.