后向投影算法和距离迁移算法在超宽带SAR聚焦中的比较

由于具有大的带宽和大的积累孔径,超宽带SAR对成像处理有更高的要求.适合超宽带SAR数据聚焦的典型算法有:时域的后向投影(BP)算法和波数域的距离迁移(RM)算法.通过对BP算法和RM算法的理论推导,从原理上说明了两种算法的一致性.最后分别利用这两种算法对计算机仿真数据和实测数据进行成像,验证了这两种算法对超宽带SAR数据成像的有效性.     

一种基于快速分解后向投影的条带SAR成像新方法

快速分解后向投影(Fast Factorized Back-Projection, FFBP)最初用于超宽带SAR成像,并在聚束SAR信号处理领域取得了巨大的成功。然而,由于积分孔径和角域升采样的限制,FFBP算法难以直接用于条带SAR处理。为了提高FFBP算法在条带SAR处理的实用性,该文从积分孔径和角域波数带宽的角度出发,提出一种适用于条带SAR处理的重叠图像法。该方法极大地保留FFBP算法的运算效率,有效地避免因角域升采样带来数据量大的问题。最后,通过斜视条带SAR仿真实验验证了该方法的有效性。     

超宽带SAR虚假图像干扰技术

为了对低频超宽带合成孔径雷达(SAR)实施有效的图像欺骗干扰,提出基于卷积技术的欺骗干扰方法。基于SAR目标回波特性,推导了干扰调制函数解析式。在产生干扰信号时,需要对解析式进行近似处理,针对低频超宽带SAR二维强耦合特性以及超宽带SAR成像处理算法,将干扰调制函数精确到三次相位项,并对各级系数进行分析和简化处理。最后通过仿真实例验证了对干扰产生函数改进的必要性及干扰的有效性。理论分析和仿真结果均表明,改进后的干扰方法可以对超宽带SAR实施有效的图像欺骗干扰。     

高效UWB-SAR平面子孔径处理成像算法

对各子孔径进行梯形(keystone)变换时的插值运算是平面子孔径处理(PSAP)算法对低频段SAR特别是超宽带(UWB)SAR成像时的主要瓶颈。该文提出用线性调频变换结合Fold FFT实现梯形变换,提高了插值效率,并改进了算法流程,剔除了梯形变换结合Fold FFT中的冗余运算,极大地提高了整个算法的计算效率。计算机仿真和对实际数据进行成像实验的结果表明,经过改进后的PSAP算法能够用于对大场景高分辨率UWB-SAR的实时成像。     

双站前视低频超宽带SAR的快速因式分解后向投影算法成像处理

双站前视低频超宽带(UWB)SAR兼具双站前视的复杂成像构型和低频UWB的强距离方位耦合两个特点,因此极大地增加了实现高精度成像处理的难度。针对这个问题,该文提出一种基于快速因式分解后向投影(FFBP)算法的双站前视低频UWB SAR成像处理方法。首先,基于双站前视低频UWB SAR的成像几何构型和信号模型,给出了双站前视低频UWB SAR 原始BP算法成像的原理和流程。其次,在上述基础上,推导了双站前视低频UWB SAR FFBP算法成像处理的精确相位误差形式,并分析了相位误差对成像处理的影响,据此建立了双站前视低频UWB SAR FFBP成像处理中的子孔径和子区域划分原则。接下来,给出了双站前视低频UWB SAR FFBP算法成像处理流程,并对比分析了BP算法和FFBP算法的成像效率。最后,利用仿真实验证明了文中所作理论分析的正确性和所提方法的有效性。     

合成孔径雷达成像处理的并行实现方法

本文提出了一种实现合成孔径雷达（SAR）成像处理的并行距离／多普勒算法，该算法能有效地提高SAR的成像处理速度，是实现SAR实时成像处理的有效途径，该算法尤其适合于超级并行机（MPP）及工作站和微机构成的群机系统进行并行计算。实验结果表明该并行算法能有效地减少SAR成像处理的运算时间。最后给出了原始数据的成像结果。     

基于波数域聚焦算法的低频UWB SAR成像

运动误差是造成低频超宽带合成孔径雷达成像质量降低的主要因素之一。可以结合运动补偿的成像算法(如ECS算法)由于进行了高频窄带近似，因此不适合该系统。经典的ω—K算法适合低频UWB SAR成像，但不能同时进行运动补偿。文中给出了可以进行运动补偿的扩展的ω—K算法，并且讨论了该算法的原理和实现方法。最后利用计算机仿真，验证了该算法的有效性。     

轨道超宽带SAR实验技术研究

超宽带SAR地面实验系统具有可控性、重复性以及低造价等特点,是研究、验证超宽带SAR的有效手段.但对于线性调频体制雷达,由于线性调频信号具有较大的时宽,导致了较大的单站雷达作用盲区,虽然采用双站天线可以解决距离盲区问题,但却不可避免地会受到发射机强耦合信号的影响,严重妨碍了地面SAR实验系统的成像处理.本文提出了采用双站天线实现线性调频信号体制超宽带SAR地面实验的新方法,并对双站SAR的成像算法进行了研究.实验结果验证了处理方法的可行性;同时本文还对轨道实验系统的运动精度进行了分析研究.最后,对双站SAR的局限性和应用前景进行了讨论.     

OSA在基于去斜率技术的SAR成像中的应用

在高分辨率SAR成像处理中，去斜率技术得到了广泛的应用，但是对SAR数据进行去斜率处理后会产生系统误差。文中详细介绍了重叠子孔径算法(OSA)的基本原理，并给出了具体的实现方法，该算法在很大程度上降低了SAR去斜率处理后出现的系统误差项的影响。通过计算机仿真，验证了此算法的可行性和有效性。     

抑制多径干扰的UWB SAR成像研究

传统的SAR成像算法不能消除多径传播的干扰,图像上出现虚假目标。本文建立了一种条带SAR模式的多径散射模型,通过分析得到多径产生的虚假目标的三个特征,即方向依赖、低分辨率和非理想聚焦。对低频大波束角SAR．虚假目标的方向性显著,据此本文提出一种能够抑制多径干扰的超宽带(UWB)SAR成像算法。仿真表明,本文算法可以使真假目标的峰值比提高13～18dB。     

字符串相似度度量中LCS和GST算法比较

就字符串相似度度量算法的LCS和GST在概念、实现、效率方面进行比较分析,简要探讨了两种算法的应用领域.     

VBLAST系统的译码算法研究

对已有的传统译码算法如迫零算法（ZF）、最小均方（MMSE）算法、连续抵消（SIC）算法等的性能进行了研究,并在此基础上提出将迫零算法与连续抵消算法、最小均方算法与连续抵消算法相结合,构成迫零-连续抵消算法（ZF-SIC）与最小均方-连续抵消算法（MMSE-SIC）,从而明显改善系统的误码性能。此外,对收发两端采用不同天线数时的系统误码性能进行了仿真与分析,同时仿真分析了系统采用QPSK与16QAM调制方式的误码性能,最后给出仿真分析结果。     

一种Turbo译码算法改进研究

Turbo码是近年来广泛应用于通信系统中的一种性能优异的编码方式.文中首先分析了基于最大后验概率的Turbo码传统译码算法,然后指出了使用这类算法具有大译码延时的缺点,分析了常用的能减小译码延时的SW-MAP算法;最后根据此算法的特点提出了SW-MAP算法的改进方案.算法改进后能有效降低译码延时,提高译码性能.     

DOA估计的几种特征结构算法的性能比较

Pisarenko算法、多信号分类（MUSIC）算法、最小模算法和ORPD算法是来波到达方向（DOA）估计中常用的四种特征结构算法。在不同的信噪比及阵元数目条件下,对这几种算法的分辨性能作了比较。仿真结果表明：MUSIC算法是最稳定的一种算法;在预知大致方位的前提下。ORPD算法分辨性能最好;对于提高各种算法的分辨能力,改善信噪比相对增加阵元数目更有效。     

引导型免疫算法研究

基于免疫系统机理提出的免疫算法是一种新型的智能系统，在优化计算方面表现出巨大的潜力，具有多样性好、搜索成功率高的优点．但免疫算法在局部搜索中存在一定盲目性，搜索效率不高．本文提出引导型免疫算法，通过增强免疫算法中抗体的社会性，为免疫算法的搜索过程提供引导性，加快算法收敛速度，并对引导型免疫算法中新引入的算法参数进行了深入讨论．算法分析和仿真结果表明，引导型免疫算法在保持算法高搜索成功率的前提下，有效地提高了算法搜索效率．     

基于KR-BM算法的多模式匹配算法改进

网络技术的高速发展对模式匹配算法提出了更高的要求,为提高模式匹配效率,文中首先对常用的单模式和多模式匹配算法进行分析,在此基础之上,提出一种基于KR算法和BM算法的多模式快速匹配算法。最后通过实验结果验证了此算法的可用性和高效性。     

融入曲率尺度空间算法的图像配准方法

为了满足图像配准对于实时性的要求,提出融入曲率尺度空间算法的图像配准方法.首先使用曲率尺度空间算法提取图像角点特征,然后使用改进的加速稳健特征算法生成64维角点特征描述子向量并将描述子向量降维到24维,最后使用改进的相似性距离算法和随机采样一致性算法进行匹配.仿真实验一表明:在图像配准准确度方面与传统尺度不变特征变换算...     

基于遗传算法和BP算法的多层感知机杂交训练算法

基于梯度下降的神经网络训练算法易于陷入局部最小,从而使网络不能对输入模式进行准确分类。本文提出综合遗传算法和BP算法的杂交算法GA-QP,它结合遗传算法的全局搜索特性和BP的局部收敛特性,实现对神经网络的有效训练。实验表明该算法优于BP算法,实验结果令人满意。     

基于SLM-PTS算法融合的NC-OFDM峰均比优化

基于非连续正交频分复用（non-continuous orthogonal frequency division multiplexing，NC-OFDM）模型，提出和研究了选择映射（selected mapping，SLM）算法和部分传输序列（partial transmit sequence，PTS）算法，及其SLM-PTS融合优化技术，设计了融合模型和改进流程。仿真结果与其他文献方法进行了对比，验证了SLM-PTS的融合具有优秀的峰值平均功率比（peak to average power ratio，PAPR）降低能力，但缺点是算法实现复杂度过高。因此，又进一步提出了互补型映射和限幅的联合算法（SLM-Clipping）融合解决方案，并利用深度学习方法建立PAPRnet模型。仿真结果验证了此算法对NC-OFDM系统具有PAPR良好的抑制效果，而且能够提高仿真运算效率。     

RFID防碰撞算法的研究

随着物联网技术的高速发展,作为其关键技术之一的RFID显得愈为重要。标签碰撞的应用在RFID系统中是不可避免的,因此RFID防碰撞算法是RFID系统中一个重要问题,直接决定了RFID系统可以识别多个标签的能力。目前防碰撞算法在时域上主要可以分为非确定性算法（ALOHA算法）和确定性算法（树形算法）两大类。本文分析了现存的两大类算法中主流的防碰撞算法,总结出两大类算法的优点以及存在的问题。通过MATLAB仿真进一步证明此结论,并总结未来研究中需要继续关注的问题与方向。