高分辨率SAR图像散射中心特征提取

合成孔径雷达(SAR)目标检测和识别是SAR实用化的瓶颈技术之一,提取有效的目标特征是SAR目标检测与识别的关键环节。高分辨率SAR图像中,目标属性散射中心特征反映了目标散射中心的位置、类型等信息,精确获取目标散射中心属性特征能够提高对目标的检测识别性能。针对SAR目标属性散射中心特征的提取,该文提出了一种基于改进的空间-波数分布(ISWD)的特征提取方法,该方法首先利用ISWD估计散射中心关于频率与方位角的函数,然后利用该函数来获得目标属性散射中心模型参数。最后利用仿真实验验证了方法的有效性。     

基于遗传算法的一维散射中心提取研究

该文提出了一种基于遗传算法的雷达目标一维散射中心提取方法并给出了适用条件。它采用非衰减指数和模型与CLEAN方法,将每个散射中心的提取转化为一个非线性优化问题,并利用遗传算法进行优化求解。仿真结果表明,相对于传统的FFT方法和Prony方法,该文提出的一维散射中心估计方法在准确性、鲁棒性和分辨力等方面具有优势。     

利用弹头目标微动信息的两种三维散射中心提取方法

雷达目标三维散射中心提取技术广泛应用于散射特性分析、建模以及目标跟踪。结合空间机动目标的微动信息,可以间接得到雷达视角信息。本文在分析了此转化关系的基础上,提出两种三维散射中心提取方法,分别是投影方程求解法和球面拟合法。原理上,分别从代数和几何两个方向体现一维投影距离到三维空间位置的映射原理;算法上,解方程法是基于映射原理,进而求解矩阵方程来实现的;球面拟合法根据一维投影数据的球形分布规律从映射图中提取球面,过原点的直径与球面的交点即为强散射中心。GTD散射模型回波数据和暗室测量数据分别验证了这两种方法的有效性。最后,对两种方法的特点和性能进行了比较,同信噪比下,球面拟合法优于解方程法约15dB。      

基于GTD模型的目标二维散射中心提取

为精确描述隐身目标的高频电磁散射特性,该文用基于几何绕射理论的GTD模型代替以镜面散射为主的指数和模型。同时,为克服传统矩阵束算法(MEMP)计算量大、距离坐标配对等问题,该文提出用修正矩阵束算法和二维旋转不变技术(2D-ESPRIT)提取基于GTD模型的目标二维散射中心参数。仿真实验表明,该文的两种方法均适用于以边缘绕射等为主要散射源的隐身目标。     

SAR目标属性散射中心特征提取与分析

散射中心是高频区雷达目标电磁散射的基本特征,对SAR图像解译、目标识别等具有重要意义。与经典的理想点散射中心模型相比,属性散射中心模型通过引入散射响应对频率、方位角的依赖因子,可更精确地建模高分辨SAR图像目标的散射特性,但与此同时,由于特征参数的维数更高,因此相应的特征提取方法也更复杂。提出了一种基于CLEAN思想的图像域区域解耦合的近似最大似然估计(RD-AML-CLEAN)高分辨SAR图像目标属性散射中心特征提取方法,并通过仿真SAR图像数据的实验结果对算法性能进行了定性、定量的分析与评估。     

基于空域滤波的雷达目标二维散射中心快速提取

针对几何绕射(GTD)模型,该文提出一种基于空域滤波的2维散射中心参数快速提取方法。该方法利用空域滤波过程将2维散射中心参数提取问题分解为多个1维散射中心提取问题,并利用1维旋转不变技术(1D-ESPRIT)来估计散射中心各维参数,最后利用最小欧氏距离实现2维参数的配对。与基于2维旋转不变技术(2D-ESPRIT)的方法相比,该方法避免了高维数的特征值分解,因而可以显著地降低计算的复杂度。仿真实验表明,与2D-ESPRIT高分辨算法相比,该方法不仅能够显著降低计算量,并且还能获得较好的估计精度,可以有效地用于提取目标散射中心参数信息。     

基于散射中心滑动特性的双基地雷达锥体目标微动特征提取方法

双基地雷达观测下,锥体目标的微动特征可以由顶部局部型散射中心,底面边缘滑动型散射中心和侧面滑动型散射中心的微多普勒来表述.首先,本文建立了三种类型双基地散射中心的微多普勒统一参数化模型;然后,提出滑动系数概念,即采用参数化模型两个参数的比值来定量评价散射中心的滑动特性,从而判别锥体目标上散射中心的类型;最后,通过电磁仿...     

基于多散射中心估计的飞机目标识别

提出了一种基于散射中心估计的目标识别方法,该方法首先利用AIC和MDL标准预测目标散射中心个数,然后基于TLS-ESPRIT算法估计散射中心的幅度和位置信息并提取散射中心相对距离作为识别特征,该特征在一定角度范围内具有旋转和平移不变性,最后通过对三类飞机目标的分类识别,验证了这种方法的有效性和稳健性,     

基于压缩感知的超分辨目标散射中心估计

针对雷达目标识别中散射中心特征提取需求,提出一种基于压缩感知理论(CS)的超分辨散射中心估计算法。通过设计一字典,将脉压波形进行稀疏表示,进而将重构问题引入CS 理论框架之下,利用仿真数据验证了散射中心重构算法的可行性。基于实录数据,将80 MHz 宽带信号滤波成20 MHz 窄带信号,利用窄带20 MHz 脉压波形重构高分辨散射中心,进而恢复宽带80 MHz 脉压信号。恢复信号与真实80 MHz 宽带脉压信号的对比分析结果表明,在一定误差范围内,CS算法可实现目标散射中心重构。     

独立属性散射中心参数降耦合估计方法

属性散射中心模型是基于几何绕射(GTD)模型完善得到,其模型参数具有频率和方位依赖特性,相比点散射模型对目标特征描述更为准确。但属性散射中心模型中也引入了参数维数增加的问题,模型参数估计相对困难。针对属性散射中心模型的参数估计,该文对图像分割后获得的独立散射中心进行研究,提出一种将部分参数降耦合的参数估计算法。通过建立合理的代价函数进行参数估计。相对传统参数估计方法,该方法无需获取准确的参数的初始值,从而在复杂性和时效性上有很大的改进。最后,基于仿真数据的实验论证了该文方法的有效性。     

Extraction of a Simplified Model for Street Corner Loss in Microcells from Ray-Tracing Simulation

Microcellular propagation follows different laws than the well-known traditional models, and it is strongly affected by the street and building layout. A well-known and evident phenomenon is the street-corner effect, which consists of a sudden decrease of received field strength as soon as a mobile turns into a side street. Predictions based on ray optics, which can be applied to this case, are accurate but time-consuming. Hence, they cannot be used extensively, e.g., to plan a microcellular network in a city. In many cases, a simplified model would be suitable to give account of field strength behaviour in the transition region between line-of-sight (LOS) and non-line-of-sight (NLOS) propagation, and could be used as a basis of a complete microcellular field prediction tool. Following this approach, we propose a simple parametrical model for propagation around a corner: the parameter values have been tuned to fit the considered environment. The tuning process can be accomplished by means of either measurements or simulations. In order for the model to be as general as possible, it needs a large amount of reference data: for this reason, we used simulations performed with a validated ray-tracing software tool in a variety of situations. These simulations allow one to derive values of the various parameters as functions of the local topology (e.g., street width, distance from the street corner, etc.). The model thus tuned is compared with measurements, showing a good agreement between estimated and measured path loss. This model is shown to behave satisfactorily when compared with measurements, and it is suitable to characterise the street-corner effect in a variety of cases. Finally, this model, along with a simple model for LOS propagation (double slope, with a breakpoint caused by reflections on the ground and on building walls), is aimed at building a complete, modular prediction tool for the microcellular environment.     

非相干散射雷达的空间碎片参数提取

介绍了利用电离层非相干散射雷达探测回波提取空间碎片参数的匹配滤波方法和主要技术流程;以一个碎片事件为例,详细说明了空间碎片距离、径向速度、散射截面和等效直径的估算方法;实测了约80 min的原始回汲数据,共检测到165个碎片,并分析了这些空间碎片参数的统计特征,发现碎片主要分布在600 km~1000 km 和1400 km~1600 km两个高度区间,雷达散射截面约4 cm2~80 cm2,直径约4 cm~12cm ,径向速度约-1.5 km/s~1.5 km/s 。     

多姿态角下的目标散射中心关联与成像方法研究

雷达成像是获取目标结构信息的重要手段,本文根据目标散射中心在雷达视线上的投影关系,分析了多姿态观测下的目标散射中心三维成像原理,基于真假散射中心的特性差异,引入复合弹性系数模型实现多姿态角散射中心关联和成像。实验采用仿真数据和暗室测量数据进行成像实验,结果表明算法具有成像稳定、结构清晰等优点。     

大孔径下目标散射中心方向特性的提取

在大孔径成像的条件下,目标上散射中心的等方向性模型将不再适用。目标散射中心的方向性是与其散射结构相联系的,此时散射中心的方向性成为目标的一个重要特征。文中将滤波逆投影算法与子孔径思想相结合,提出了一种提取目标散射中心方向特性的方法。该方法具有计算简单、运算量少的优点,从而为进一步的目标特征提取和目标识别提供了更多的信息。仿真试验验证了该方法的有效性。     

多次散射中心横向位置属性及图像表征

多次散射结构是不可忽视的重要散射来源,其等效视在散射中心往往偏离目标区域,目前的解译和识别方法不具备对SAR图像中的多次散射中心现象进行散射机理和散射结构溯源的能力。为深入挖掘多次散射中心位置的本质,本文以散射中心的理论为基础,正向建立了具有明确物理含义的散射中心模型,揭示了多次散射中心横向位置与复杂多次射线路径的联系,解释了多普勒频率的形成机制,并探讨了其在雷达目标识别中的应用。首先,本文从电磁散射物理过程出发,推导了任意阶次射线场的解析表达式;其次,结合正向物理推导获取的雷达回波信号表达式与逆傅里叶变换,表征了目标在单站雷达上的图像特征,实现了散射中心三维空间位置在单站雷达图像中的直接映射;最后,通过仿真,构建了多次散射射线光程、回波信号相位表征、雷达图像散射中心位置三者之间的物理关联。     

散射中心的时频像特征研究

散射中心是高频区电磁散射的重要特征,其属性特征,如散射幅度、位置,对方位的依赖性对于雷达成像及目标识别具有重要意义。与其它雷达图像相比,时频图像能更完整地反映出散射中心的属性特征,但目前关于不同散射中心的时频像特征研究还不完整。该文首先基于散射中心模型,从理论上分析了各个散射中心时频像的特征,然后通过全波法电磁计算得到了典型结构目标的散射数据,从数值上验证了对时频图像特征的理论分析,最后总结了不同散射中心的时频像特征,此结论有助于从时频像中直观地判断目标的散射中心类型和其对应的物理结构特点,可为基于时频像的雷达目标特征提取与识别提供一定的理论参考。     

基于约束总体最小二乘算法的全极化 散射中心参数估计

 本文以散射中心的指数衰减和模型(Damped Exponentials,DE)为基础将全极化散射中心的参数提取问题转化为全极化信息融合的约束总体最小二乘(Constrained Total Least Squares,CTLS)算法问题,据此计算出全部散射中心的距离参数和类型参数,然后利用最小二乘法求解全极化测量方程,得到每个散射中心的复幅度信息,从而获得每个散射中心的散射矩阵,其中散射矩阵与类型参数是密切相关的.然后分析了其中参数估计的精度问题,针对极化通道噪声方差的不同提出了相应的改进算法.最后进行了仿真,并与单极化散射中心估计参数作了对比,结果证实了该方法的有效性,为雷达极化信息与散射中心的有效融合提供了新方法.     

有耗媒质中3D目标体散射特性的TSNU-PSTD模拟

结合PML边界条件的傅立叶时域伪谱(PSTD)算法已广泛用于模拟电磁波传播和目标散射,但传统的PSTD方法在每个坐标方向上需要均匀分布的空间坐标网格点,从而不能够很好地模拟曲面目标和与网格空间尺寸不一致的目标,基于变空间的PSTD方法可以很好地克服这些不足。文中将CFS-PML边界条件在PSTD算法中实现并将它与TSNU-PSTD方法结合模拟了大范围有耗媒质中2D\3D曲面介质体目标的电磁散射,部分结果与FDTD计算结果进行了比较。仿真结果表明,基于变空间的PSTD只需平均每波长分成3个网格就可以达到较好的精度,可高效模拟电大尺寸空间曲面形状目标体的电磁散射。     

基于一维散射中心匹配的雷达目标识别

本文提出了一种新的基于目标一维散射中心匹配的雷达目标识别方法.该方法在计算两目标匹配函数之前,先根据目标尺寸大小在目标中心附近设定一个距离窗,将位于此距离窗以外的散射中心剔除,以减轻目标区域以外虚假散射中心的影响.对剩下的目标散射中心,根据两目标散射中心之间的距离,对目标之间的散射中心配对,然后定义两目标的匹配函数为所有配对散射中心的"匹配能量"和与两目标所有散射中心能量和的比值.对五类目标缩比模型的外场测量数据进行分类识别实验,结果表明该方法具有良好的目标识别能力,而且对加性高斯白噪声和雷达带宽不敏感.     

弹道中段进动目标非理想散射中心微动特性研究

 传统中段进动目标微动特性研究通常将目标散射中心视为理想散射中心,且用目标自身进动来等效散射中心的运动,据此所得结论具有一定局限性.本文揭示了中段目标自身进动与散射中心运动的异同,综合考虑了实际散射中心的非理想散射现象和遮挡效应,建立了基于非理想散射中心的中段进动目标回波模型,并利用仿真实验分析了不同进动参数对时频特性的影响,通过暗室进动实验证明了本文结果的正确性.