一种改进型全局最小熵ISAR距离对准算法

在研究全局最小熵距离对准算法的基础上,结合了亚距离单元对准方法,并通过分析回波相关性对原算法的影响,提出了一种改进型全局最小熵算法。该算法可分为距离像分块对准和亚距离单元对准两部分。本文通过对回波相关性的分析,利用距离像分块对准改善了原算法距离对准的准确性;并通过亚距离单元对准提高了原算法距离对准的精度。实测数据处理结果表明,改进型算法具有较高的距离对准精度,从而提高了成像质量。     

逆合成孔径雷达外场数据成象结果

介绍了逆合成孔径雷达（ＩＳＡＲ）实验系统外场数据的处理结果，简要叙述了ＩＳＡＲ信号处理的两个关键问题，即运动补偿和成象。对三种飞机在一系列飞行试验中的外场数据进行了处理，对大型喷气飞机ＹＫ－４２、小型喷气飞机“奖状”和大型螺旋桨飞机安－２６，在航线的直线段和转弯段，都得到了较好的成象结果     

基于Tsallis小波熵的变压器励磁涌流识别方法

针对变压器励磁涌流和内部故障电流识别的热点问题,为了有效克服香农熵在对信号的小波分解系数进行特征提取时具有局限性的缺陷,达到提高识别的有效性和快速性的目的。提出了基于Tsallis小波能量熵和时间熵判据的变压器励磁涌流和内部故障电流的识别新方法。该方法将小波分析与Tsallis熵结合对变压器暂态信号进行分析,在小波能量谱的基础上,得到Tsallis小波能量熵判据,并根据时间熵的定义得到Tsallis小波时间熵判据,综合利用两种判据对暂态信号进行识别。该方法不仅可以成功识别励磁涌流,并且提高了识别的准确性、可靠性和灵敏性。MATLAB/Simulink仿真实验结果验证了所提方法的有效性和准确性。     

基于Tsallis熵差的遥感图像边缘检测方法

基于Tsallis熵差和百分位形态变换,提出了一种改进的遥感图像边缘检测方法。该方法通过构造基于百分位形态变换的边缘检测算子和选择不同方向结构元素进行变换来增加图像的边缘信息,并且该方法在百分位形态变换的基础上还改进了百分位变换的评价准则。它利用图像Tsallis熵差来选择边缘检测算子的百位变换值,将选择Tsallis熵差最大的百分位变换作为变换结果。实验结果表明,与传统的基于数学形态学的边缘检测方法相比,该方法可以最大程度上抑制噪声,有效地提高图像的边缘检测效果。     

一种基于Tsallis熵的彩色图像边缘检测方法*

通过引入Tsallis熵,提出了一种新的彩色图像边缘检测方法.该方法首先将彩色图像从RGB空间转换到YCbCr空间,分别求出三个子空间中像素在3×3邻域内的最大边缘强度值;然后采用Tsallis熵求取每一个子空间的最佳边缘强度阈值对亮度子空间Y和颜色信息子空间Cb、Cr分别进行边缘提取,最后将三个子空间中获取的边缘点进行融合,从而完成整幅图像的边缘检测.实验结果表明,与采用Shannon熵的边缘检测方法相比,该方法具有更好的灵活性和可行性.     

一种新的基于二维Tsallis熵的阈值方法

Tsallis熵首先出现在统计力学中。对于呈现远距离交互,长时间记忆以及具有不规则结构的物理系统来说,它的表达式中引入了一个实数q作为参数。在利用图像像素的灰度值和像素的邻域平均灰度值建立的二维直方图的基础上,提出了基于二维Tsallis熵的阈值方法;同时为解决计算复杂度高、运算时间长这一缺点,利用群体智能中的粒子群优化（PSO）算法来优化搜索分割阈值（t,s）的过程,其中t和s分别是图像的像素灰度阈值以及邻域平均灰度阈值。通过对真实图像的处理实验证明,该方法不仅能够对目标图像进行准确的分割,而且大大减少了运算时间。     

基于引导滤波和Tsallis熵的SAR图像分割算法

针对合成孔径雷达(SAR)图像易受噪声干扰、分割方法精度低的问题,提出了一种基于频域引导滤波和Tsallis熵的SAR图像多阈值分割算法.利用非下采样Contourlet变换(NSCT)对图像多尺度分解,提取图像各方向的高频信息;通过引导滤波增强高频分量的边缘信息,在保持边缘的同时抑制了相干斑噪声;利用改进的二维Tsallis熵多阈值对增强图像精确分割.实验结果表明:分割算法对噪声不敏感,分割精度和适应性明显提高.     

基于二维Tsallis交叉熵直线型图像阈值分割方法

Tsallis熵具有非广延性,其用于图像分割取得了比Shannon熵好的分割效果.但传统Tsallis熵分割主要基于点的分割,其不足处在于忽略边界区域的信息.为消除忽略边界区域信息给图像分割带来的不足,在二维Tsallis交叉熵基础上提出了二维Tsallis交叉熵直线型分割方法,并将聚类小生境粒子群算法应用于最佳二维阈值的搜索当中,最佳阈值搜索速度有了明显提高,所得阈值较为理想.实验表明此方法取得了比传统Tsallis熵分割法较好的分割效果.     

多视点距离图像的对准算法

提出一种多视点距离图像的对准算法.该算法将有拒绝的随机抽样和迭代最近点(ICP: Iterative Closest Point)算法结合起来,采用粗、精对准时不同的评价函数,利用最小二乘进行多视点之间运动参数的估计.为了快速进行3D点到物体表面的最近距离和最近点的计算,采用了物体表面的八叉树样条表示.实验结果表明,该对准算法收敛速度较快,抗噪声能力较强,并且有较高的对准精度.     

基于2 维Tsallis 熵的水下图像目标检测

针对传统图像检测方法在水下图像处理过程中存在目标区域定位不准确、目标细节丢失、目标形状变 形的问题,文中利用Tsallis 熵的非广延性,提出了一种基于边缘信息的2 维直方图,并以最大2 维Tsallis 熵为准 则,利用改进粒子群优化算法寻找最佳阈值．水下图像处理试验表明,该算法是一种有效的水下图像目标检测方法, 与传统方法相比,具有更强的自适应性和鲁棒性．     

基于距离徙动轨迹的空间目标ISAR联合运动补偿算法

针对空间高速运动目标的运动特征,分析目标距离徙动轨迹（Range migration trajectory,RMT）与等效运动模型,提出了一种基于距离徙动轨迹的联合运动补偿算法。该算法依据距离像全局熵值最小化原则,从RMT中估计出目标的平动参数,根据平动参数分别补偿距离像偏移并校正一维距离像畸变,从而实现对空间目标回波的距离对齐和脉内走动的联合平动补偿。仿真和实测数据处理结果表明该算法准确性较高,更重要的是,距离对齐步骤不会引入随机偏移误差和相位误差,这也是应用高分辨成像方法的前提条件。     

复杂运动目标ISAR成像技术进展与展望

逆合成孔径雷达成像是宽带雷达实现目标信 息获取和精细描述的重要途径,但在成像过程中存在复杂运动导致散焦和成像分辨率不高两 个难题。针对目标复杂运动导致成像散焦问题,本文总结了微动对雷达波调制、进动目标成 像、 三维运动成像、分离部件成像等技术现状;针对成像分辨率不高问题,分析了多频段宽带回 波相参配准、融合成像等技术进展。本文介绍了雷达成像新技术,为解决上述两个难题带来 新的思路和途径,其中,雷达关联成像不依赖于雷达与目标的相对运动,可避免成像的复杂 运动补偿;太赫兹雷达成像容易实现大带宽和窄波束,获得目标精细雷达像。最后对新兴技 术的难点和发展趋势进行了展望。     

基于稀疏线性调频步进信号的ISAR成像

线性调频步进信号在简化雷达系统设计的同时,也存在对高速运动目标易出现Doppler模糊的问题,因此研究如何提高其等效的重复频率具有重要意义.由于ISAR目标的后向散射场具有较强的稀疏性,即大部分能量仅由少数散射中心贡献,所以本文基于稀疏信号表示理论,通过对目标回波模型的分析,提出了一种基于稀疏步进频率信号的逆合成孔径雷达成像方法.该方法通过随机地选择线性调频步进信号的部分子脉冲进行发射,然后使用稀疏信号分解的方法对目标图像进行重建以得到目标的二维高分辨图像.该方法以计算资源为代价,能够有效地去除方位Doppler模糊,同时还能够压低旁瓣并得到超分辨的图像.仿真和实测数据处理结果验证了本文方法的有效性.     

绕环天线的干涉ISAR测高算法

提出了两副雷达天线在平面内绕环时的干涉逆合成孔径雷达(Inverse synthetic aperture radar, ISAR)成像算法.现有的干涉ISAR成像研究通常忽略了天线几何位置对成像影响,将天线设置为仅在高度上有差别的两副垂直天线.针对这一情况,本文推导了当两副雷达天线不垂直时、特别是在平面内圆周绕环时的干涉ISAR测高算法.研究结果表明,干涉ISAR高程测量不仅与基线长度有关,还与散射点横距坐标有关,于是需要对散射点横距进行估计.仿真结果验证了在此情况下干涉ISAR测高公式的正确性,并进一步分析了天线基线与有效基线之间夹角的变化对测高精度的影响.经统计,目标高度平均测量误差低于3%,几乎达到原两副天线垂直时的测高精度.     

ISAR imaging via sparse frequency-stepped chirp signal

Frequency-stepped chirp signal can simplify the designation of radar system.However,it has a shortcoming of Doppler ambiguity for high-speed moving targets.Therefore,it is of great significance to study how to increase its equivalent pulse repeat frequency.The back scattering field of the ISAR target has strong sparsity;that is to say,most energy is contributed merely by a few scattering centers.Hence,based on the theory of the sparse signal representation,a novel method for ISAR imaging via sparse frequency-stepped chirp signals is proposed by analyzing the signal model of the target.In the proposed method,part of sub-pulses of the frequency-stepped chirp signal is randomly selected to transmit,and then the 2D high-resolution image of the target can be constructed by sparse signal decomposition.At the cost of computational resources,the method can effectively resolve the problem of Doppler ambiguity,decrease the sidelobes and obtain a super-resolution image.Furthermore,the validity of the proposed approach is confirmed by the results of numerical simulations and real data.     

基于分数阶傅里叶变换的ISAR横向定标

逆合成孔径雷达的横向定标是确定横向像素代表的真实尺寸、进行目标几何特征提取的前提。本文研究了一种基于分数阶傅里叶变换（Fractional Fourier transform,FrFT）的横向定标方法,利用回波信号在慢时间域为线性调频信号的特性,使用FrFT方法得到信号在不同分数阶傅里叶域的能量聚集性,估计目标回波信号多普勒调频率,求得转动角速度,进而完成横向定标。仿真实验验证了算法的有效性和准确性。     

基于最大变差范数准则的ISAR自聚焦方法

为消除目标平动引起的初相误差,必须进行自聚焦以避免ISAR图像模糊.在分析ISAR回波信号模型的基础上,本文构造了高阶多项式相位信号的初相补偿函数.已有文献多ISAR图像聚焦程度为准则,对该多项式相位信号的参数进行优化.本文利用最大全变差范数作为ISAR方位向成像的聚焦评价准则,该指标值在平动参数空间中的分布具有局部极值点少的优点,利于最优确定初相补偿函数的参数,并采用协同粒子群优化算法加速参数的寻优速度和精度.仿真实验证明了本文方法的可行性和正确性.