广义相关导向矢量的InSAS干涉相位估计

针对干涉合成孔径声呐(InSAS)的干涉相位估计问题,利用InSAS复图像对方位向无偏移的特点,提出一种基于广义相关导向矢量模型的干涉相位估计方法.通过构造广义相关导向矢量模型,充分利用当前像素及其周围像素对的相干信息,进而采用所构建的代价函数估计出干涉相位.该方法具有图像自适应精确配准功能,能够在配准误差不超过一个分辨单元的情况下获得准确的干涉相位估计结果.仿真数据及InSAS实测数据的处理结果证明了方法的有效性.     

基于MUSIC算法的Pol-InSAR相位估计方法

提出了一种基于MUSIC算法的Pol-InSAR多干涉相位估计方法.该方法结合维纳滤波理论构造最佳加权矢量,通过对其组成的最佳协方差矩阵特征分解得到信号子空间和噪声子空间,充分利用相应像素对其相邻像素的相干信息,并根据MUSIC算法中信号子空间和噪声子空间的正交性构造空间谱函数,通过谱峰搜索准确地估计Pol-InSAR...     

基于矩阵拟合的InSAS干涉相位估计方法

针对干涉合成孔径声呐相位估计问题,提出一种基于矩阵拟合的干涉相位估计方法。该方法通过构造联合观测数据矢量获取邻近像素的相干信息,通过对观测数据矢量对应的联合协方差矩阵进行拟合实现干涉相位的准确估计,优点是能够避免子空间分解类方法中存在的信号子空间扩散问题。所提方法通过给出干涉相位闭式解的形式,解决了角度搜索导致的大运算量问题。仿真和实测数据的处理结果证明了方法的有效性。     

基于子空间投影的干涉合成孔径雷达基线误差估计

针对干涉合成孔径雷达中存在的基线误差会严重影响高程测量的精度问题，提出了一种新的干涉合成孔径雷达基线及卫星平台高度误差估计方法。利用地面目标点的信息．通过子空间投影的方法估计精确的干涉相位进而得到估计的基线误差。该方法不需要迭代搜索，运算量小．估计精度较高．对解缠的干涉相位具有较高的稳健性．且对噪声具有良好的抑制作用。     

基于偏微分方程的InSAS干涉图去噪技术研究

针对干涉合成孔径声纳（InSAS）中干涉图的去噪问题,引入了一种基于偏微分方程的去噪方法．与传统的均值滤波和中值滤波方法相比较,仿真和真实试验数据处理结果均表明：基于偏微分方程的干涉图去噪方法不仅可以有效地去除噪声,而且能更好地保持干涉图的细节信息和边缘信息,为后续的相位展开奠定了基础．     

一种相干系数加权的最优干涉相位滤波

给出了一种利用相干系数加权的最优干涉相位滤波方法．证明了滤波后最小噪声方差意义下的最优权值为相位噪声方差的倒数,给出了通过相干系数估计获取最优权值的方法．在相干系数估计中,首先利用外部数字高程模型反演并补偿场景目标点到主辅雷达斜距差引起的干涉条纹;然后根据最小平均相位差准则,利用一组方向性加权窗口自适应选取估计样本,通过仿真实验给出了方向窗参数的合理选择．实验结果表明,这种方法能够更加有效地抑制相位噪声和滤除相位残点．     

利用数据最小冗余拟合的信源数估计方法

针对低信噪比和小样本条件下难以正确估计信源数目问题,提出利用数据最小冗余拟合检测的信源数估计新方法．该方法首先采用子空间跟踪算法估计训练样本集的一维噪声子空间,然后根据对噪声子空间的谱峰搜索结果构造出信号的冗余阵列流形,最后通过检测该流形对阵列数据的最小冗余表示来估计信源数．仿真试验检验了所提方法的有效性．     

联合像素多基线InSAR降维处理方法

针对联合像素多基线InSAR处理的大运算量问题,提出了一种降维处理方法．在分析联合像素协方差矩阵构造过程的基础上,指出SAR图像配准时信号子空间的维数是不随卫星数目的增加而改变的．利用Lanczos迭代进行信号子空间逼近,避免了对高维协方差矩阵进行特征值分解,利用信号子空间拟合代替信号子空间向噪声子空间的投影,至少能够降低运算量50％以上．对仿真多基线数据和实测单基线数据的处理结果验证了本算法能保证处理精度要求．     

基于有限长样本数据的信噪比估计

从信号模型上给出了信号子空间是有限维数的说明,并通过仿真说明信号与噪声子空间的特征值在短数据下无法准确获得。提出基于仅由噪声特征值构成的极大似然函数的改进AIC准则,实现了信号子空间的维数的准确估计,从而获得了一种在相对较小样本下更稳健的信噪比估计方法。从不同的信噪比大小与样本数据长度进行仿真验证,结果表明,该方法比原始的子空间方法能适应更低的信噪比和更短的数据样本长度。     

用干涉式APES算法实现干涉阵盲DOA估计

针对干涉阵的波达方向估计,提出一种干涉式幅相估计的盲波达方向估计算法.利用干涉式幅相估计算法的空间谱和模型阶数选择准则获得目标个数和目标方向余弦的粗估计;使用子阵间的相位中心偏移来获得目标方向余弦的精估计.针对干涉阵带来的测角模糊问题,采用双尺度解模糊算法得到高精度且无模糊的目标波达方向估计.该算法是一种盲波达方向估计方法,精度较多重信号分类算法和双尺度旋转不变子空间算法的高.计算机仿真结果和实测数据验证了干涉阵波达方向估计的高精度测角性能和有效性.     

干涉合成孔径声呐复图像配准

利用干涉合成孔径声呐技术能够获得海底的三维地貌图,而干涉合成孔径声呐复图像之间的精确匹配技术是提高合成孔径声呐干涉测量精度的关键之一.首先讨论了干涉合成孔径声呐复图像配准过程中所要考虑的问题.然后给出了一种复图像配准方法,在该复图像配准过程中,使用的是基于窗口区域的图像配准方法,并把复图像中相应配准窗口之间的相关系数作为评估配准精度的标准,使用该方法能够获得子像素级的配准精度.最后把该数据处理方法应用到了仿真和消声水池试验数据的干涉处理之中,最终取得了令人满意的结果.     

一种InSAR干涉相位图的自适应滤波算法

提出了一种自适应的InSAR干涉相位图滤波方法.干涉相位滤波算法的关键是独立同分布滤波样本的选取,该方法以相位变化最小为准则,根据区域增长策略,在当前滤波像素的邻域空间内自适应地选择滤波窗口,再在此窗口内进行复数平均得到滤波后的干涉相位值.以相位变化最小为准则进行滤波样本的选取,使其满足独立同分布的条件,从而提高干涉相位滤波的性能.仿真数据和实测数据的处理结果表明,该算法具有较好的滤波性能,能够充分保持干涉相位图像细节,并有效地去除噪声.     

一种高维数据集的子空间聚类算法

提出了一个基于密度和网格的子空间聚类算法.该算法运用启发式的密度连通思想来确定一维空间初始簇的生成,使用自底向上的搜索策略来发现存在子空间中的簇.实验结果表明,在处理高维数据时,在不牺牲算法的其他性能的同时提高了聚类的有效性,降低了对输入数据顺序及噪音数据的敏感性.     

双基地MIMO雷达相干源角度估计方法

针对双基地多输入多输出(MIMO)雷达的相干源角度估计问题,分别在空间高斯白噪声和空间高斯色噪声背景下提出基于降维波达方向(DOA)矩阵的角度估计方法.首先对MIMO雷达相干目标的回波进行解相干处理;然后分别在两种噪声背景下构造DOA矩阵,并利用其与信号子空间的关系得到降维DOA矩阵,有效降低了原DOA矩阵法的运算量.之后利用降维DOA矩阵的特征参数与待估参数间的特定关系实现目标离开方向(DOD)和波达方向(DOA)的联合估计.该方法无需二维谱峰搜索,在两种不同噪声背景下均能有效估计相干源的二维角度并实现自动配对,且在接收阵列为非等距线阵的条件下仍具有适用性.仿真实验验证了该方法的有效性.     

距离频率ML方法无模糊估计动目标径向速度

在合成孔径雷达-地面动目标检测系统中,需要无模糊地估计运动目标的径向速度．当径向速度接近最大不模糊速度时,传统多通道最大似然方法的估计性能下降．针对以上问题,提出一种基于距离频率干涉相位的最大似然估计方法．相较于传统方法,所提方法有效地降低了概率密度函数扩散的影响,当径向速度接近最大不模糊速度时能够实现准确估计．从相关系数和干涉相位两个方面分析了噪声对径向速度估计的影响机理,并通过增加独立样本来减小噪声的影响．