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21.
块自适应量化(BAQ)算法是目前比较成熟的一种合成孔径雷达(SAR)原始数据压缩算法,该算法以SAR原始数据块满足高斯分布为前提。由于SAR成像区域很复杂,有些数据块可能不满足高斯分布,因此提出了一种块自适应标量-矢量量化算法(BASVQ),当数据块满足高斯分布时,采用标量量化;当数据块不满足高斯分布时,采用矢量量化。实验结果表明,块自适应标量-矢量量化算法在性能上优于BAQ算法,具有一定的实用价值。  相似文献   
22.
SAR回波模拟半实物仿真平台的构建   总被引:1,自引:0,他引:1  
空载合成孔径雷达系统的研制过程中常需要对某些关键算法和功能原理进行验证,而这些验证用的数据又不可能完全通过代价昂贵的实际飞行获得,因此通过半实物仿真和信号模拟来获得所需的目标回波数据成为一个有效的解决手段。  相似文献   
23.
以对比度作为衡量图像聚焦程度的标准,研究了一种新颖的SAR图像自聚焦算法。该方法从图像域出发,通过在距离压缩相位历史域引入相位误差模型,从而改变聚上至图像对比度最大,完成相位误差的校正。对比度最大化算法的突出优点是无须在图像域分离出强点目标,因而特别适用于无任何明显特征的图像。仿真及实测数据处理结果证明了该方法的可行性。  相似文献   
24.
二维相位展开是干涉SAR成像的关键步骤和难点,以SIR-C/X-SAR真实数据得出的相位条纹为对象,用Pritt的最小二乘法做了展开,发现并讲座了最小二乘的平滑作用对展开结果的不良影响,并用一种依据二阶差分的加权对最小二乘法进行改进,更好地实现了相位展开。  相似文献   
25.
极坐标格式算法(PFA)是一种典型的聚束SAR成像算法。本文从信号相位历程的角度阐述了PFA成像的基本原理,并基于对条带SAR和聚束SAR两种模式的比较,利用二者之间的内在联系,将条带SAR的原始数据进行分块处理并将分块数据等效成为聚束模式数据,然后用PFA对等效数据进行聚束成像。对外场数据的处理证实了理论分析的正确性和本文所提出方法的可行性。  相似文献   
26.
一种适用于双通道星载SAR的动目标检测技术   总被引:5,自引:1,他引:5       下载免费PDF全文
实用的星载SAR/GMTI系统仍处于研制阶段,从工程实现的角度研制一发双收的星载SAR/GMTI处理系统是可行的,仿真结果表明这种体制能够有效抑制地杂波,增强信杂比,从而检测出被地杂波淹没的慢动目标信号,并进行动目标参数估计.运用论文给出的原理和检测方法对机载SAR/GMTI战场侦察雷达试验系统录取的动目标数据进行了实际验证,获得了多帧连续可靠的真实动目标轨迹.  相似文献   
27.
一种超分辨距离多普勒成象方法   总被引:1,自引:2,他引:1  
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。  相似文献   
28.
无需准确已知校正源方向的阵列通道不一致的单源校正法   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文提出一种校正阵列通道不一致的新方法,它只需已知一个校正源的方向的大致范围。此方法可用于任意阵几何的阵列,并且适用于较低SNR情况,对阵列通道不一致的误差有相当强的坚韧(robust)性。文中给出了计算机模拟结果。  相似文献   
29.
非正侧视阵机载雷达杂波抑制算法研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
非正侧视阵机载雷达的空时二维杂波谱随距离的变化而变化,即在距离维是非均匀的,因此不能直接由邻近距离单元估计杂波协方差矩阵。为了解决这种由距离依赖性引起的杂波特别是近程杂波的非均匀问题,该文对多普勒频移算法进行了改进,将经过多普勒频移补偿后的数据转换到阵元-多普勒域,在多普勒域进行空间频率补偿,提高其在主杂波区的性能。改进算法既充分利用了原算法简单,易于实现的特点,又克服了原算法在大偏航角下性能下降的缺陷,仿真结果验证了该算法的有效性。  相似文献   
30.
基于非降采样 Contourlet变换的非线性图像增强新算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了克服传统去图像噪声算法的限制,该文提出一种基于非降采样(Nonsubsampled)Contourlet变换的增强新算法(NNIEM-NSCT)。此新算法通过充分利用方向子带相关性的自适应贝叶斯阈值,既保护了图像边缘细节,又可更好地抑制图像噪声。其次,文中构造的非线性增强匹配函数,通过改变变换域的系数能有效对图像强弱边缘进行不同程度的增强。实验结果证明,该文新算法在图像细节处理上,优于基于NSCT的方法,细节方差( DV) 大约为NSCT的2倍,背景方差(BV)基本保持不变,并且具有更好的视觉效果。  相似文献   
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