基于偏移技术的探地雷达SAR成像方法

BP方法是探地雷达最常用的成像方法,通过调整回波延时完成成像过程。由于地下介质与空气的介电特性不一致,电磁波在传播过程中传播路径和传播速度会发生改变,在调整回波延时过程中,需要实时计算电磁波的传播路径,而且BP方法本身具有计算量大的缺点,造成成像效率低。为了提高计算效率,本文采用地震波处理中的偏移技术完成地下目标的成像。通过实测数据的验证,偏移成像方法不但可以实现地下目标的成像,而且计算量小,成像效率高。      

浅地层探地雷达波速估计和成像方法的研究

在分析探地雷达图像特点的基础上,将图像处理方法应用于雷达波速估计和合成孔径成像,提出了基于模板匹配的浅地层探地雷达波速估计方法和基于图像分割的快速合成孔径成像方法;实测数据的处理结果验证了该方法的可行性和有效性。     

探地雷达近场三维距离偏移成像算法

在距离偏移算法基础上提出了近场条件下的探地雷达三维成像方法,同时对后向投影钟法进行了讨论。理论分析表明：近场三维距离偏移算法与后向投影算法相比,能在较大程度上减少运算量。利用试验数据对两种算法分别做了成像研究,验证了近场三维距离偏移箅法的正确性及其实时处理能力。     

浅地层探地雷达合成孔径算法的研究

本文重点总结了目前常用的各种探地雷达合成孔径算法,针对这些算法应用到浅地层的情况进行了研究, 同时提出了一种修改的基于基尔霍夫偏移的合成孔径算法;通过对实测数据的处理,得出结论:基于微波全息成像的SAR 算法和基于Stolt偏移的SAR算法更适合应用到浅地层探地雷达;对于浅地层探地雷达合成孔径算法的研究有重要的指导 意义。     

基于支持向量机的浅地层探地雷达目标分类识别研究

对于探地雷达用于探测地雷情况下的目标识别,从实用性上说只需识别地雷或非地雷两类目标即可,而通常的支持向量机正是用于两类分类.本文结合浅地层探地雷达数据的特点,提出了一种基于支持向量机的浅地层探地雷达目标分类识别方法,并分析了时域,傅立叶谱,及离散小波变换三种特征数据用于所提方法时的效果.通过对实测数据进行处理,结果表明三种特征数据用于所提方法都能取得较好的效果.     

浅地层探地雷达合成孔径处理的一种快速算法

该文根据浅地层探地雷达回波信噪比较高的特征,结合基于微波全息技术的SA(Synthetic Aperture)成像算法,提出了一种基于A扫描能量进行自动目标方位识别、减少合成孔径运算量的快速算法.该算法简单、易实现。通过对实测数据进行处理,所成图像与普通合成孔径算法成像基本相同,但速度有了极大地提高。     

浅地层探地雷达波速测量方法的研究

波速的测量在探地雷达的研究中一直是一个至关重要的课题,尤其是对地下目标进行定位和成像时;本文针对浅地层探地雷达接收信号的特征,抛弃传统的过零点检测和其他的边缘轮廓检测方法,提出用极值进行边缘轮廓检测的方法,从而对目标的提取更准确并且有较少的数据,减少了霍夫变换的计算量;通过对霍夫变换算法的分析,针对传统霍夫变换的缺点,提出了一种加FIR低通滤波器的改进霍夫变换;同时应用算法对实测数据进行了计算,证明所提算法比传统的霍夫变换方法有更高的测速准确度.     

浅地层探地雷达自动目标检测与定位研究

该文提出了一种基于图像熵变化及窗口能量检测的探地雷达自动目标检测与定位方法,该方法首先通过探地雷达未经合成孔径处理的图像与经合成孔径处理后的图像之间的熵变化来检测目标,再通过在合成孔径图像中进行窗口能量检测来判断目标所在的位置。通过对实测数据的处理,结果表明该方法取得了较好的效果。     

实现浅地层探地雷达快速合成孔径成像的一种有效方法

通过分析浅地层探地雷达回波数据的特点,提出通过基于回波数据的方差与A scan能量的特征来确定目标回波数据在整个回波数据中的分布区域,并只用该区域数据参与探地雷达合成孔径成像运算,从而排除非目标回波数据对合成孔径成像的影响,减少合成孔径运算量,实现快速合成孔径成像。通过对实测数据进行处理,结果表明,所提快速实现方法的成像效果与普通实现方法的成像效果相当,而处理速度与普通实现方法相比有了极大的提高。     

基于双曲线特征的浅地层探地雷达杂波抑制与合成孔径成像研究

本文根据浅地层探地雷达图像的特点,提出了一种基于图像处理技术的杂波抑制方法。并在此基础上,进而提出了一种实现探地雷达合成孔径成像的快速方法。通过对实测数据进行处理,结果表明,所提杂波抑制方法取得了很好的效果,且通用性强;所提的快速合成孔径成像方法与普通合成孔径成像方法相比,所得图像的分辨力相当,且所提方法减少了杂波成分的影响,使处理速度得到了极大的提高,成像的效果更好。     

频率步进探地雷达的SAR成像处理方法

由于冲激脉冲探地雷达平均功率低,限制了其作用距离和探测深度,多用于近地表和浅低层探测。为了提高系统的作用距离和探测深度,常采用频率步进探地雷达。利用频率步进信号的大带宽和高平均功率的特点,不但可以提高作用距离和探测深度,而且成像分辨率可以大为改善。由于介质与空气的介电特性不一致,电磁波的传播路径和传播速度会发生相应的改变,常用的回波模型和合成孔径成像方法不再使用。本文推导出了频率步进探地雷达的回波信号模型,并结合SAR成像理论,针对地下目标探测的特点,提出了分层聚焦的SAR成像处理方法,取得了良好的效果。     

Railway Track Verification Using a Forward-Looking SAR GPR

It is a challenge to evaluate the conditions of railway track without interruption of regular traffic. In this paper, the authors introduce the detection of cavities under the railway substructure by using forward-looking ground penetrating radar （FLGPR）. Main advantages of FLGPR are that such a system can illuminate a large area and can stand off a long distance over its down-looking counterpart. Two methods, frequency wave-number （F-W） synthetic aperture imaging （SAI） and beam-forming by delay and sum （DAS）, are applied to process the collected data. Analysis and measuring show that the distinct radar image of the cavity beneath the substructure 1.2 m deep can be formed by these two methods.     

一种通用的SAR/ISAR自聚焦方法

首先介绍了我们最近提出的一种ISAR自聚焦新方法AUTOCLEAN(AUTOfocus viaCLEAN),然后对其中的特征提取算法进行了深入研究。研究结果表明,用CLEAN作为特征提取算法是合适的。AUTOCLEAN不仅是一种稳健的ISAR自聚焦方法,而且还可以推广应用到聚束SAR、曲线SAR和机载双天线干涉SAR中的自聚焦处理。     

SAR成像徙动变换对

在Chirp Scaling算法的研究基础上，本文提出了徙动变换对的概念。并找到了一种徙动变换对，这个变换对既可以实现SAR成像，也可以模拟出距离徙动影响，得到近似原始信号。仿真结果验证了本方法的有效性。     

基于核方法的探地雷达目标特征提取方法

把核方法引入探地雷达目标特征提取中,先对雷达特征数据进行基于核的非线性变换投影到高维空间;然后在高维空间应用传统的探地雷达目标特征提取方法（LDA方法和PCA方法）提取雷达数据特征。对PCA、LDA、基于核方法的PCA和基于核方法的LDA四种探地雷达目标特征提取方法进行对比研究,对实测数据处理的结果表明：无监督的学习方法不适合探地雷达目标特征提取,所提基于核方法的LDA探地雷达目标特征提取方法效果最好。并详细阐述了基于核方法的LDA探地雷达目标特征提取方法。     

探地雷达阻性加载天线的应用研究

阻性加载技术可以有效拓展天线带宽、降低时域振铃.该文以双纽线构成平面印制天线的辐射臂, 分析阻性加载对其频域和时域特性的影响.通过数值仿真, 讨论了天线在两种阻性加载方式下阻抗带宽和时域波形的变化.设计了一款指数型微带转平行双线的巴伦, 并对巴伦和天线进行了加工及测试.测量结果表明, 天线时域波形拖尾振铃小于10%;在0.8~6 GHz频带内, 天线单元回波损耗小于-10 dB.将天线与雷达收发系统集成后, 进行地下目标探测实验.雷达探测结果成像清晰、浅层目标分辨率较高.该天线具有超宽带、低振铃、紧支撑等特点, 可满足便携式探地雷达的工程化应用需求.     

基于IAA的多通道SAR系统目标测速新方法

研究了多通道合成孔径雷达地面动目标检测(Synthetic Aperture Radar and Ground Moving Target Indication, SAR-GMTI)系统的目标参数估计问题,提出了一种非参的基于迭代自适应方法的速度估计算法(Iterative Adaptive Approach based Velocity Estimation, IAA-VE)．该算法的核心思想是将SAR系统的参数估计问题转化为阵列处理中的幅相估计问题．具体而言,构建一个目标径向速度的阵列流形,通过递归方法求解一个加权最小二乘的代价函数,实现对目标信号的复幅度和径向速度的精确估计．仿真结果表明：IAA-VE算法能够精确高效地估计目标径向速度．另外,实验表明IAA-VE的性能优于已有的一系列参数估计方法．     

基于条带式SAR与聚束式SAR内在联系的SAR成像研究

针对条带式合成孔径雷达（stripmap sar）与聚束式合成孔径雷达（spotlight sar）的方位向频谱结构,讨论了两种模式SAR之间的区别与联系,利用两者之间的内在联系,提出斜视条件下将条带式SAR数据分块,进行聚束式处理的方法,并对聚束式成像区域大小参数的选择进行了分析.对于相同尺寸的成像区域,对条带式SAR进行聚束式处理可以减小运算量.采用空间频率插值成像算法实现了条带式SAR与聚束式SAR成像算法上的统一,最后应用外场实测数据完成成像,成像结果证实了理论分析的正确性.     

转发式干扰对SAR的干扰仿真

针对SAR的技术特点,对SAR的干扰措施做了简要概述,重点介绍了转发式干扰的信号模型,在此基础上,利用SAR常用的两种信号处理方法对转发式干扰做了成像仿真,得出了转发式干扰对这两种算法的干扰效果。