基于Fourier原子的基追踪方法在SAR超分辨成像中的应用

将基追踪方法的应用扩展到SAR图像的超分辨问题上来.首先在相位历史域依据SAR目标属性散射模型构造了一类具有快速算法的Fourier原子;其次利用Fourier原子的可分离特性,分别在图像的行和列的方向上构造相应的字典,降低了字典的维数和计算复杂度,并且设计了一种新的迭代算法进行快速求解基追踪优化问题;最后对得到的表示系数作IFFT变换以得到更高分辨率的SAR图像.仿真算例和MSTAR实测数据计算表明,基于Fourier原子的基追踪方法能够快速稳定实现,同时具有良好的超分辨性能.     

基于紧致字典的基追踪方法在SAR图像超分辨中的应用

基追踪方法是信号稀疏表示领域的一种新方法.它寻求从超完备的基集合(字典)中得到信号的最稀疏的表示,即用尽可能少的基尽可能精确地表示原信号,从而获得信号的内在本质特性.本文将基追踪方法的应用扩展到SAR(Synthetic Aperture Radar)图像的超分辨问题上来.首先在相位历史域依据SAR目标属性散射模型构造了一类紧致字典,从而大大减小了所求解问题的维数,其次设计了一种新的迭代算法进行快速求解,得到SAR图像中各散射中心位置和幅度的高精度估计,最后依据相位历史域SAR目标属性散射模型,生成更大尺度的相位历史数据,对生成的相位历史数据成像即得到更高分辨率的SAR图像.仿真算例和MSTAR实测数据计算表明,基于紧致字典的基追踪方法能够快速稳定实现,同时具有良好的超分辨性能.     

SAR图像目标超分辨的变范数正则化算法

 基于正则化变分的框架,提出了SAR图像目标超分辨的变范数算法.考虑目标在成像区域中的稀疏特性,利用广义高斯分布对目标区域的幅度进行建模,在Bayes估计的框架下,推导了l_p范数约束的正则化变分模型和广义高斯分布形状参数的关系.采用迭代的方法在逐次估计真实图像的过程中,将p的取值与逐次估计结果相关联,逐步估计目标区域分布的形状参数,并修正l_p范数的具体形式,由此得到变范数的正则化模型.该方法克服了通过经验选取p值的局限,以及由观测数据估计p值的误差.仿真和实测SAR图像的处理结果表明了该方法的有效性.     

一种稳健的雷达成像超分辨算法

在机动目标的ＩＳＡＲ成像情形下,由于目标散射点回波信号的多普勒频率不再保持恒定,此时若用常规的超分辨算法来提高横向距离分辨率,则由于模型误差将使得算法性能下降或失效．该文采用上述情形的多普勒频率的分段一阶近似模型,在此基础上,提出一种基于推广ＲＥＬＡＸ算法的线性调频信号参量估计方法,文中同时给出了数值模拟结果。     

一种改进的毫米波图像超分辨复原方法

针对无源毫米波图像分辨率低的问题,提出了一种基于对比度金字塔变换和改进非线性频谱外推方法的图像超分辨复原算法。该算法通过采用基于高频细节局部方差的高斯函数自适应调整频谱外推系数,并用其对对比度金字塔分解的高频细节进行频谱外推,同时采用Context模型去噪,最终重构出高分辨图像。通过该方法对无源毫米波图像进行超分辨复原,其结果表明新算法能有效增强图像的轮廓,提高图像的分辨率。     

一种超分辨距离多普勒成象方法

众所周知,距离多普勒成象雷达的距离分辨力和横向分辨力分别取决于发射信号的有效带宽和目标相对于雷达视线在相干处理区间内的转角,本文的研究工作旨在突破普通的FFT距离多普勒处理的限制,大大提高距离多普勒成象雷达的分辨能力,我们采用的方法是在进行付里叶重建之前用线性预测进行数据外推,用微波暗室试验数据进行转台成象的初步结果表明,这是一种改善距离多普勒成象雷达分辨能力的颇有前途的方法。     

一种新的高分辨SAR成像方法

提出了一种新的SAR成像方法，它利用匹配傅里叶变换实现距离向脉冲压缩；与经典的R-D方法相比较，其运算量将大大降低，对实时成像处理是非常重要的。文中首先给出SAR信号模型，然后给出距离向匹配傅里叶变换域的脉冲压缩理论和方法，最后通过仿真计算结果和机载SAR实测数据成像结果，验证了该方法是正确的和可行的。     

一种稳健的雷达成像超分辨算法

在机动目标的ISAR成像情形下,由于目标散射点回波信号的多普勒频率不再保持恒定,此时若用常规的超分辨算法来提高横向距离分辨率,则由于模型误差将使得算法性能下降或失效。该文采用上述情形的多普勒频率的分段一阶近似模型,在此基础上,提出一种基于推广RELAX算法的线性调频信号参量估计方法。文中同时给出了数值模拟结果。     

一种SAR分布目标可分辨概率精确计算方法

可分辨概率是用来衡量SAR分布目标分辨特性的重要指标。该文在细化目标可分辨条件的基础上,结合SAR分布目标统计特性,提出一种新的目标可分辨判断准则,给出一种可分辨概率精确计算方法。同时为了简化计算,给出计算复杂度更小的近似计算方法。仿真结果表明,该文提出的可分辨概率计算方法符合实际情况,能够更真实地反映SAR分布目标统计特性对分辨特性的影响,可为SAR图像质量评估和系统参数设计等提供理论支撑。     

一种新的弹载SAR高分辨成像方法

导弹在俯冲下降运动中飞行姿态变化较大、造成目标斜距表达式较为复杂,给弹载合成孔径雷达(SAR)成像算法提出了新的要求。针对这个问题,该文提出了一种新的弹载SAR成像方法,首先将目标斜距方程近似为慢时间的4阶近似式,再利用卡尔丹方程解得驻相点的精确解,进而得到信号的2维频谱表达式,然后以此为基础推导了相应的成像算法。最后,点目标仿真结果说明,与传统方法相比该文所提方法具有良好的成像效果,能够在导弹俯冲下降运动中实现全孔径高分辨成像。     

一种基于SCFT算法的距离向多孔径SAR成像算法

距离向多孔径SAR模式是一种高分辨率的宽测绘带成像模式。反解运算和成像处理是距离向多孔径成像算法的两个部分,两者合理配合使用是实现多孔径模式高精度成像的关键。该文给出了一种采用变尺度傅里叶变换( SCaled FT, SCFT,)算法来实现成像处理并与反解运算结合的多孔径成像算法。与已有的处理算法比较,该算法在不显著增加计算复杂度的条件下可获得较高的成像质量。文中最后给出了仿真结果。     

一种新的稀少控制条件下机载SAR影像区域网平差方法的研究

困难测图地区缺少控制点一直是SAR图像校正的难点之一。该文针对机载SAR影像,提出了一种新的基于F.leberl构像模型平差的方法。借鉴光束法平差方法中解算前、后方交会的思想,交替趋近求解未知参量。实验结果表明,该方法不仅实现了在稀少控制点下求得定位参数的稳定解,而且有效减小了航带间同名点坐标误差,平差精度达到了单航带多控制点独立校正的水平。     

一种新颖的SAR真实场景原始数据频域模拟方法

采用时域模拟方法来实现真实场景数据模拟时,由于计算机计算速度和数据容量的限制,数据模拟十分困难。该文提出了一种新颖的SAR真实场景原始数据的频域模拟方法。该方法改变了传统的时域到频域对应关系,采用空域到频域的对应关系,真实场景数据两维FFT后在频域插值和移位,并与所采用的频域转移函数相乘,再经过IFFT得到模拟的原始数据。通过对点目标模拟和真实场景数据模拟仿真试验,证明了该方法的有效性,模拟结果显示该模拟方法与以往的模拟算法相比极大地提高了模拟速度。     

调制状态下目标超分辨成像研究

给出了一种调制状态下目标的超分辨逆合成孔径雷达成像方法,不仅解决了调制等因素对目标成像的影响,而且还提高了对目标的二维分辨能力.首先,利用复数经验模态分解算法将雷达回波分解,并弃除影响成像的调制成份,同时重构目标刚体回波;其次,利用回归模型和Burg算法对目标回波建模和估计;再次,基于估计的回归模型,对刚体回波的距离向和方位向外推来提高对目标的二维分辨能力;最后,利用经典的距离多普勒算法对目标稳健成像.基于仿真和实测数据,给出了文中方法与其他方法的成像结果.     

一种新的高分辨率宽波束机载SAR成像算法

目前的频域成像算法在应用于高分辨率宽波束机载合成孔径雷达(SAR)时不能精确补偿运动误差,而可以精确成像的时域算法存在计算效率低下的问题。针对上述问题,该文提出一种新的成像算法。该算法通过对信号2维频谱进行扰动操作,将频域与时域算法结合互补,在提高运补精度的同时,也提高了后向投影的计算效率,从而在应用于高分辨率宽波束机载SAR时得到成像精度与效率的平衡。通过仿真和实际数据分析,验证了该算法应用于高分辨率宽波束系统的有效性。     

一种基于自适应非线性滤波的UWB SAR目标检测预处理方法

超宽带合成孔径雷达(UWBSAR)具有叶簇穿透能力,但树干等强散射点在图像中形成了大量的脉冲杂波和针状杂波,使检测UWBSAR图像中的目标变得十分困难。本文运用自适应非线性滤波方法对图像进行预处理,滤除了图像中的脉冲杂波和针状杂波,使在恒虚警率(CFAR)目标检测中虚警率明显减少。实际UWBSAR的目标检测结果验证了这种预处理方法的有效性。