基于二维速度搜索的星载SAR运动目标聚焦算法研究

采用传统SAR成像方法对星载SAR地面运动目标进行成像处理时,运动目标通常会处于散焦状态,导致运动目标检测性能下降。该文结合RD算法,提出一种基于2维速度搜索的星载SAR运动目标检测算法,通过对运动目标距离向速度和方位向速度进行遍历来匹配运动目标多普勒参数,提取不同搜索速度下运动目标的最强幅度值用于恒虚警检测,可以提高运动目标的检测概率。仿真结果验证了该方法的可行性和有效性。     

一种改进的高分辨率SAR图像超像素CFAR舰船检测算法

合成孔径雷达(SAR)图像舰船目标检测一直受到学者广泛关注,恒虚警率(CFAR)检测算法作为雷达图像经典目标检测算法被广泛应用于SAR图像舰船目标检测中。然而经典CFAR检测性能容易受到相干斑噪声影响,基于滑窗的检测结果对滑窗的尺寸选择非常敏感,难以保证杂波背景中不存在目标像素,并且计算效率较低。针对上述问题,该文提出了一种新的基于超像素无窗快速CFAR的SAR图像舰船目标检测算法。首先,利用基于密度的快速噪声空间聚类(DBSCAN)超像素生成方法生成SAR图像的超像素。在SAR数据服从混合瑞利分布的假设下,定义了超像素相异度。然后利用超像素精确估计每个像素的杂波参数,即使在多目标情况下,也可以克服传统CFAR滑动窗口的缺点。此外,基于SAR图像变异系数,提出了一种基于变异系数的局部超像素对比度来优化CFAR检测,以此消除大量杂波虚警,如陆地区域人造目标。对5幅SAR图像的实验结果表明,与其他方法相比,该文方法对不同场景SAR图像海面舰船目标检测都十分稳健。      

基于二维非参数特征分析的SAR图像目标识别

在分析传统Fisher线性鉴别分析局限性的基础上,由图像的行信息和列信息提出了两种形式的二维非参数特征分析(2DNFA)的特征提取方法,并应用于SAR图像目标的识别。直接在SAR图像矩阵上使用非参数特征分析提取特征不仅能充分发挥非参数特征分析的性能而且保留了图像矩阵的结构信息,大大降低了散度矩阵的维数,减小了运算量。使用美国MSTAR计划录取的数据对算法进行了仿真验证,实验结果显示两种形式的二维非参数特征分析在较低特征维数下的识别率均可以达到98%以上,表明所提方法的有效性和正确性。     

半盲二维自聚焦SAR运动目标成像方法

在SAR对动目标成像时，由于目标运动的不确定性，针对静止目标的成像算法处理不能完全补偿由于目标运动引入的额外距离徙动（RCM）和方位相位误差（APE），因此，在SAR图像中，运动目标会出现二维散焦。已有方法都是针对残留距离徙动和方位相位误差分别进行估计和补偿，其补偿精度和计算效率还有待进一步改进。通过分析运动目标在SAR图像中的残留相位误差结构，提出一种针对运动目标散焦的二维自聚焦算法。新方法只需直接估计方位一维相位误差，然后利用先验的二维相位误差内部结构信息，将一维相位误差映射得到二维相位误差，从而实现精确的二维相位补偿。通过仿真实验验证了该方法在计算效率和估计精度上具有更明显的优势。     

SAR系统抗点源干扰算法

在针对合成孔径雷达的干扰过程中，将雷达散射截面积较大的干扰目标放置在重要目标周围，使得SAR获得的图像中，重要目标隐藏在干扰目标的旁瓣之中，从而达到了保护重要目标不被SAR侦察到的目的。文中提出了一种二维数字聚焦抗干扰算法，在距离向和方位向均可以抑制强点目标干扰，这种干扰算法的性能优于常规数字聚焦抗干扰方法。计算机仿真验证了该方法的有效性。     

一种基于视觉显著性的SAR图像弱目标检测算法

针对传统的恒虚警率(CFAR)算法应用于SAR图像弱目标检测存在虚警率高的问题,提出一种基于改进型Itti视觉显著性模型的新算法。该算法首先获取SAR图像的局部方差特征图、亮度频率特征图和全局对比度特征图,然后将特征图经高斯模糊和归一化后,将其非线性融合生成原始SAR图像尺度的显著图,最后从显著图中提取视觉显著性区域作为最终的检测结果。仿真结果表明,通过和改进型CFAR、相干CFAR和二维Otsu检测三种算法的检测性能对比,该算法在检测准确率和时间复杂度上均具有良好的性能。     

基于数据驱动的SAR溢油图像分割算法对比研究

本文针对SAR图像中溢油区域的散射特点,首次将二维最大类间方差阈值分割算法应用于SAR溢油分割,并提出了一种基于改进二维最大类间方差的SAR溢油图像分割算法。基于ENVISAT ASAR溢油图像的实验结果表明,和经典最大熵以及原始二维最大类间方差分割算法相比,本文算法是一种抗噪性能好,分割精度高,运算速度快的SAR溢油图像阈值分割算法。     

SAR图像舰船目标检测的Gamma流形方法

目前基于统计特征的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像目标检测方法,易受成像条件稳定性的影响而误差较大。针对这一问题,本文提出了一种基于Gamma流形的SAR图像舰船目标检测算法。通过Gamma分布族构建SAR图像二维统计流形,构造黎曼度量,借助切向量长度实现对SAR图像的显著性表示。最后利用分类算法,实现SAR图像舰船目标的检测过程。实验结果表明,该方法不仅能有效地检测出SAR图像感兴趣目标区域,而且对海杂波具有较好的鲁棒性。     

机载前视SAR三维成像算法研究

该文以一种采用天线阵模式的机载前视合成孔径雷达(SAR)系统为对象,根据前视SAR的成像几何模型和回波信号特点,提出了一种适用于机载前视SAR的3维成像算法。该算法首先将各天线阵元接收一遍后的数据采用CS算法获得单幅SAR图像,然后将飞机飞行过程中获得的所有SAR图像中相同方位向对应的数据结合距离多普勒算法思想依次进行成像处理,最后获得3维像。模拟了X波段前视SAR点目标回波并进行了3维成像实验,对成像性能进行了分析。仿真结果验证了该算法的有效性。     

抑制SAR图像中静止杂波背景检测慢速动目标

动目标的二次相位误差是方位向速度和距离向加速度作用的结果,导致信号的调频率改变.本文提出了一种抑制SAR图像中静止杂波背景检测慢速动目标的方法,它搜索动目标二次相位误差,汇聚动目标能量,同时利用包含正负对称二次相位误差的静止背景复图像模处处相等的规律,对消静止杂波背景,从而提高了检测动目标的性能.实测数据表明本算法有效.     

基于距离单元筛选的扩展目标检测新方法

高斯白噪声背景下,采用滑窗能量积累检测器进行扩展目标检测存在陷落损失问题.对此,提出了基于距离单元筛选的扩展目标检测方法.采用参与能量积累的距离单元所具有的等效信噪比最大化作为距离单元筛选准则,并对筛选出来的距离单元进行能量积累检测.通过距离单元筛选减少滑窗能量积累检测中参与积累的背景噪声单元数量来改善检测性能.最后,通过仿真实验验证了距离单元筛选性能以及基于距离单元筛选的扩展目标检测方法的检测性能.实验结果表明,对于散射中心稀疏分布的扩展目标,该方法能够有效改善距离像滑窗能量积累检测的检测性能.     

Spike detection and clustering with unsupervised wavelet optimization in extracellular neural recordings

Automatic and accurate detection of action potentials of unknown waveforms in noisy extracellular neural recordings is an important requirement for developing brain-computer interfaces. This study introduces a new, wavelet-based manifestation variable that combines the wavelet shrinkage denoising with multiscale edge detection for robustly detecting and finding the occurrence time of action potentials in noisy signals. To further improve the detection performance by eliminating the dependence of the method to the choice of the mother wavelet, we propose an unsupervised optimization for best basis selection. Moreover, another unsupervised criterion based on a correlation similarity measure was defined to update the wavelet selection during the clustering to improve the spike sorting performance. The proposed method was compared to several previously proposed methods by using a wide range of realistic simulated data as well as selected experimental recordings of intracortical signals from freely moving rats. The detection performance of the proposed method substantially surpassed previous methods for all signals tested. Moreover, updating the wavelet selection for the clustering task was shown to improve the classification performance with respect to maintaining the same wavelet as for the detection stage.     

一种基于分布式穿墙雷达的复杂条件下人体目标检测方法

超宽带雷达由于具有距离分辨率高、穿透性强等特点,被广泛应用于废墟下的人体救援.然而,在复杂的环境条件下,依靠单台雷达对被困人员进行检测是一个巨大的挑战.该文基于分布式穿墙雷达系统,提出一种低信噪比条件下的人体目标自动检测方法.首先,两台超宽带脉冲雷达分时交替进行工作,从而避免探测时的互相干扰;然后对两台雷达的回波数据进...     

一种由噪声系数定义推导出的噪声系数测量方法

对于高精度的电子设备,噪声是影响其性能的关键因素。为了方便测得某一待测放大器或接收机的噪声系数,通过介绍噪声对电子设备性能的影响以及噪声系数的定义及其数学公式推导,总结了一种利用频谱分析仪测量放大器噪声系数的方法。该方法虽然存在一定的局限性,但对于高增益的待测器件,仍不失为一种简单有效的测量方法。     

基于时频融合的分布式目标的恒虚警率检测

从双门限检测理论出发,将时域、频域双门限检测法结合起来,推导出一种基于时频融合的分布式目标的恒虚警率检测方法。以同一目标的两个不同角域的距离像检测为例,通过仿真验证了时频融合检测法具有较好的检测性能,并将其与时域、频域双门限检测法和广义似然比检测法进行了性能比较。结果表明：时频融合检测法优于广义似然比检测法;而与时域、频域双门限检测法相比,时频融合检测法对不同角域距离像具有良好的稳健性。     

复合高斯杂波加热噪声中基于Rao检验的分布式目标检测

随着雷达分辨率的不断提高,每个距离单元中分布的杂波能量逐渐减少,当杂噪比低于10dB时,热噪声对检测性能的影响是不可以忽略的。针对低杂噪比的情况,在复合高斯杂波加热噪声的背景中研究了分布式目标的检测问题。首先假设内部热噪声和外部杂波统计独立,在给定杂波纹理分量τ的前提下,将白高斯热噪声加上由球不变随机向量表示的复合高斯杂波之后的总干扰近似等效处理成一个新的复合高斯杂波,只是将其参数做了适当调整。然后将分布式目标建模为在距离维和Doppler频率维同时扩展的子空间模型,基于Rao检验构造了N-Rao检测器。通过对N-Rao检测器虚警概率的计算表明,在不存在目标的假设下,虚警概率只由脉冲重复数N、分布式目标占据的实际距离单元数H、每个距离单元内目标散射点总数目Nt来决定,即N-RAO检测器具有恒虚警率特性。最后通过Monte Carlo仿真实验表明,杂波形状参数v的减少与CNR的增加都会使N-RAO检测器的检测性能有所提高,且在低杂噪比的情况下,N-RAO检测器有很好的检测性能。      

一种针对噪声不确定性的顽健循环特征检测法

循环特征检测法的检测性能远优于能量检测法,但是噪声不确定性会使这一优势变得不明显。针对这一问题,提出了一种能够对抗噪声不确定性的循环特征检测法。推导证明了在二维循环谱中,不同循环频率上的噪声分量具有独立同分布的特性。基于这一特性,利用授权用户信号循环谱峰以外的值来估计循环谱峰处的噪声分布,并获得不需要噪声功率先验知识的判决门限,从而避免了噪声不确定性的影响。实验结果表明,所提方法的检测性能接近噪声功率精确已知的循环特征检测法。     

虚拟式氧化锌避雷器在线检测系统

讨论了氧化锌避雷器性能参数的检测方法,提出了虚拟式氧化锌避雷器性能参数的在线测量方案及系统组成,对测量数据进行了分析与处理.虚拟式检测系统具有体积小、重量轻、数据处理方便等优点,是电力系统避雷器在线检测的新的方法.     

K分布杂波中分布式目标的Rao检测

该文针对高分辨雷达体制下,点目标分裂成分布式目标所带来的检测问题,提出了基于Rao检测的分布式目标自适应检测算法。将分布式目标建模为子空间信号,目标不仅在距离维上扩展同时也在Doppler频率维上扩展。Rao检测算法只需对H0假设条件下的未知参数进行最大似然估计,在构造检测器的过程中运用两步法检测策略,有效地减少了计算量和复杂度。最后,用Monte Carlo仿真了该算法的检测性能,并与以前的检测器相比较验证了新提出的检测器对分布式目标在K分布杂波中的有效性。     

基于子载波提取的OFDM无源雷达频率分集方法

为了解决当前正交频分复用(OFDM)无源雷达波束形成无法对分布于同一角度不同距离处的目标信号进行区别处理的问题,提出了一种基于回波信号子载波提取的频率分集新方法。通过对接收阵列不同通道OFDM数据提取不同频率的子载波信号并独立地进行处理,使得接收端波束图具有距离-角度依赖性,从而可实现对同一角度内不同距离处的目标分别处理,同时分析了不同频率分集处理参数对波束图性能的影响。该频率分集处理方式可以提高距离维信号处理自由度,使得接收波束能量可聚焦于期望目标点处从而提升雷达目标检测、定位和杂波抑制等性能。仿真分析表明OFDM无源雷达回波信号经频率分集处理后可获得点状波束图,并通过实测数据分析验证了该方法的有效性与实用性。