机载多通道SAR-GMTI的杂波抑制方法

该文研究机载多通道合成孔径雷达地面运动目标检测中的杂波抑制问题。杂波抑制是地面运动目标检测的重要问题,而通道间的相干性是影响杂波抑制的一个重要因素。对于多通道系统来讲,通道之间无论是通道特性还是天线的方向图都会存在差异,影响通道间的相干性。为改善杂波抑制比,该文通过通道均衡来提高通道间的相干性,并利用自适应相消的方法进一步抑制杂波。实测数据验证了该文方法的有效性。     

一种基于双通道DPCA 的SAR-GMTI 杂波抑制方法

偏置相位中心天线技术(DPCA)作为空时自适应信号处理(STAP)技术的特殊形式,在合成孔径雷达地面动目标指示(SAR-GMTI)领域得到了广泛的应用。杂波抑制的能力直接决定了GMTI 的性能,传统的复图像域DPCA 技术对于地杂波抑制能力有限,特别是广泛分布着强散射静止地物的城市区域。该文利用干涉相位对DPCA幅度进行非线性加权,提出了一种加权DPCA 杂波抑制方法,该方法降低了通道间残差相位对DPCA 杂波抑制的影响。实验结果表明:该文方法在杂波抑制能力上优于传统DPCA 方法。      

基于协方差矩阵特征分解的多通道SAR-GMTI方法及性能分析

该文提出了一种基于协方差矩阵特征分解的多通道运动目标检测和测速定位方法,该方法依据多通道SAR数据协方差矩阵特征分解后小特征值和的幅度变化来检测运动目标。在检测出运动目标后,先利用两幅复图像的干涉相位对目标径向速度进行粗略估计,再通过搜索动目标空域导向矢量的方法对径向速度进行精确估计,克服了干涉相位对杂波和噪声的敏感性。仿真数据和实测数据验证了该方法的有效性。     

存在严重通道误差情况下的SAR-GMTI方法分析

天线方向图不一致和天线相位中心间距误差等通道幅相误差会使传统多通道地面运动目标检测方法的杂波抑制性能下降,从而最终影响地面运动目标的检测性能.分析了空时自适应处理技术和相位中心偏置天线技术2种方法在较大通道误差情况下的性能,并介绍了一种二维自适应的通道误差校正方法.该误差校正方法是一种运算量小且性能较好的误差估计与补偿方法.通过实测数据验证了分析的正确性和方法的有效性.     

基于代价函数的通道误差校正方法(英文)

方位多通道技术是合成孔径雷达(SAR)实现高分宽测的手段之一。在多通道系统中通道失配是不可避免的,这会导致SAR 图像模糊。已有的通道失配校正方法大多依赖于系统参数以及场景内容。参数的不确定性将会大大降低校正算法的稳定性。该文提出了一种改进的通道失配校正方法,根据失配产生的原因,将通道失配分为距离增益误差、脉冲采样时钟误差和传输相位误差3 项。前两项误差通过交替估计进行补偿,而传输相位误差则通过代价函数给予估计。该方法对成像场景的依赖较小,基于机载多通道验证平台实测数据的实验验证了该方法的有效性。      

多通道SAR-GMTI通道盲均衡算法

基于回波数据相关矩阵特征分解的通道盲均衡算法可有效校正多通道SAR系统中由各种非理想因素引起的通道幅度相位误差,但该算法主要的缺点是收敛速度慢。该文首先分析了基于回波数据相关矩阵特征分解的通道盲均衡算法的基本工作原理;在此基础上,针对算法收敛性差的缺点,结合降维处理技术,提出一种快速收敛的通道盲均衡算法。仿真及实测数据实验结果表明：与常规的基于回波数据相关矩阵特征分解的通道盲均衡算法相比,该文所提算法收敛所需的样本数目显著减少,即可在小训练样本条件下实现对通道幅度相位误差的均衡。     

基于高超声速平台前斜视多通道SAR-GMTI杂波抑制方法

针对高超声速(HSV)平台雷达系统,该文提出一种基于高超声速平台前斜视多通道合成孔径雷达地面动目标检测(SAR-GMTI)杂波抑制方法。该方法先进行时域距离走动校正和距离压缩,并补偿距离向通道相位误差实现距离向包络对齐;然后再对方位多普勒扩展的信号进行3阶线调频傅里叶变换(CFT)压缩,并补偿方位向通道相位误差实现方位向包络对齐;接着在距离时域-方位CFT域利用数字波束形成(DBF)技术对杂波及其模糊分量置零进行空时自适应处理(STAP),从而可以有效抑制静止杂波及其模糊分量并提取出无模糊的运动目标回波信号。

     

一种单通道SAR地面运动目标成像和运动参数估计方法

根据单通道高分辨SAR(Synthetic Aperture Radar)运动目标的回波包络和多普勒频谱的特性,本文提出一种利用二阶Keystone变换校正回波数据的距离弯曲,然后估计回波包络的斜率进行走动校正,再对运动目标的多普勒频谱进行分析得到运动目标的多普勒参数,进而对地面运动目标进行成像,同时完成对运动目标的定位,使运动目标在SAR图像中的正确位置上显示.另外,根据地面运动目标的多普勒参数和运动参数的关系,可以估计出运动目标的关键运动参数.结合仿真和实测数据的处理结果表明该方法可有效地对地面运动目标成像和运动参数估计.     

一种改进的多通道干涉SAR／GMTI方案

该文分析了多通道干涉SAR／GMTI的工作原理，讨论了系统中不同误差源对主杂波抑制的影响，在此基础上，对多通道干涉SAR／GMTI方案中最关键的对消因子提出了改进，仿真结果表明；经改进的多通道干涉SAR／GMTI方案对各种误差的敏感程度显著下降，具有较好的鲁棒性，因而改进后的方案更适合于工程实施。     

SAR-GMTI构型下分布式小卫星误差估计方法

 针对合成孔径雷达(SAR)成像、地面动目标检测(GMTI)功能的实现,分布式小卫星的最佳构型为沿航向分布,但误差的存在会使性能下降.提出了一种基于距离脉压后时间－方位多普勒域回波数据的分布式小卫星误差估计方法.通过距离向脉压,提高了信噪比,采用预先估计并补偿幅度误差的方法,克服了幅度误差与沿航向位置误差的相互影响.仿真结果表明,与传统方法相比,本文方法收敛速度加快,估计精度得到提高.     

距离-多普勒-频带域3D-AWP-MRF分类辅助的SAR-GMTI杂波抑制方法

针对复杂地理场景下非均匀杂波造成多通道SAR-GMTI(Synthetic Aperture Radar Ground Moving Target Indicator,合成孔径雷达动目标指示)系统杂波抑制性能下降的问题,本文提出一种距离-多普勒-频带域三维自适应加权惩罚马尔科夫场(Three Dimension Adaptive Weighted Penalty Markov Random Field,3D-AWP-MRF)分类辅助的SAR-GMTI杂波抑制方法.利用地物类型在距离-多普勒-频带三维SAR图像空间的马尔科夫性,构造了包含空间距离、类间Fisher距离、局部粗糙度距离和梯度方向距离的自适应加权惩罚函数.在贝叶斯框架下利用条件迭代模型(Iterated Conditional Mode,ICM)算法求解距离-多普勒单元所属地物类型的最大化后验概率对多频带SAR图像进行分类,接着利用图像形态学操作对图像分类结果进行区域提取.最后,对每个闭合区域分别估计杂波协方差矩阵,并进行自适应杂波抑制处理.相比于传统方法,本文方法在非均匀杂波环境下不仅能提高起伏区域强杂波10～15dB的强杂波抑制能力,还可以减少平坦区域慢速运动目标约2.5dB的输出能量损失.     

维纳滤波最优权修正导向矢量的SAR-GMTI动目标径向速度估计方法

针对通道幅相误差和图像配准误差等非理想因素导致动目标径向速度估计性能下降问题,本文提出利用维纳滤波最优权修正导向矢量的动目标径向速度估计方法.该方法利用抑制杂波的维纳滤波最优权矢量对动目标理想导向矢量加权处理获得修正导向矢量,并采用匹配滤波算法估计动目标径向速度.仿真数据和某机载多通道SAR-GMTI实测数据处理表明,所提方法对通道幅相误差和图像配准误差稳健,在图像相邻像素存在较大相关性时仍可获得较高的动目标径向速度估计精度.     

基于apFFT的I/Q通道幅相误差校正算法

在I/Q正交采样时,I/Q正交性幅相误差需要补偿。经幅相误差建模,提出利用全相位FFT(all-phase FFT,apFFT)简单、有效地校正I/Q正交性幅相误差的新方法。在分析apFFT输入数据形式的基础上,与以往仿真直接设置-(N-1)～N-1点数据作为apFFT输入不同,提出利用矩阵束前向外推得到apFFT的输入数据。经apFFT处理后,求取I/Q通道信号的初相位误差即为相位误差,求传统FFT谱峰之比即为幅度误差。通过计算机仿真验证了前向外推的可靠性以及apFFT求I/Q正交性幅相误差的精度,在3 dB信噪比,镜像抑制度达到60 dB。     

基于支持向量机的关键词拒识算法

支持向量机是统计理论学习中一个重要的学习方法，也是解决模式识别问题的强有力工具，尤其在二元分类上有着突出的优势。拒识技术是语音识别系统走向实用化的关键技术之一，但由于语音信号的复杂性，使得拒识一直是语音识别技术中的难题。有机的将支持向量机技术应用于关键词识别的拒识问题中，把关键词识别中的正识和误识作为支持向量机的二元分类对象。这种方法避免了传统拒识方法对拒识门限的确定，同时充分发挥了支持向量机在二元分类上的优势。实验表明该算法效果较为有效。     

基于导向矢量估计的鲁棒波束形成

针对标准Capon波束形成器中真实导向矢量与期望导向矢量存在误差时,其性能会急剧下降的问题,提出了基于加权空间平滑与导向矢量估计相结合的鲁棒波束形成算法。该算法利用加权空间平滑方法,对子阵进行特殊的划分,根据子阵间自相关矩阵与互相关矩阵权重差异,采用嵌套的方式获得加权矩阵,继而得到更加精确的协方差矩阵,接着,使用不确定范围约束期望导向矢量来获得真实导向矢量。仿真结果表明,和传统的自适应波束形成算法相比较,本文算法在面对协方差矩阵中含有期望信号以及角度失配问题时,鲁棒性得到明显提升。     

基于内定标的高分三号通道误差校正方法

为了解决无法同时获取高分辨率和宽测绘带的问题,方位多通道系统应运而生。高分三号的双通道成像模式称为超精细成像模式,用来满足高分宽测的需求。通道间幅相不一致一直是方位多通道系统需要解决的问题。通道误差会导致存在虚假目标,成像质量下降。为了解决通道误差问题,提出一种基于内定标数据的校正方法,首先通过内定标数据估计出通道误差,然后在距离频域对回波数据进行相应的误差补偿。高分三号实测数据的处理结果表明该方法可有效估计出通道误差,抑制方位模糊。可见基于内定标数据的误差校正方法的有效性和鲁棒性。     

基于Hankel-SVD的非平稳超声血流成像杂波抑制技术研究

有效抑制由血管或血管周围组织时变运动引起的非平稳杂波对于提高诊断超声彩色血流成像中血流动力学参数描述的准确性有着极其重要的意义。该文基于奇异值滤波技术提出一种改进的非平稳杂波自适应抑制方法。该方法逐次利用单个慢时多普勒回波采样矢量构建Hankel矩阵,然后根据奇异值分解后得到的正交Hankel主成份所代表的频域内容,动态选取高阶Hankel主成份重构多普勒血流信号,实现非平稳杂波的有效抑制。为验证算法的有效性,分别对多普勒回波仿真模型合成数据与利用彩色超声设备(Sonix RP)采集的颈动脉血流基带回波信号进行滤波处理,然后采用滞一自相关估计法计算血流平均速度与功率并进行成像。处理结果表明,相对于传统IIR滤波方法与多项式回归滤波技术,利用该文所提算法可对高强度、非平稳杂波进行充分抑制,提高血流估计精度,此外,该算法具有空间自适应性,无需人为设定阈值参数以估计杂波空间维数,与现有基于特征分解的自适应滤波方法相比,可以有效提高组织空间高强度时变运动时血流与组织的区分能力。