双站SAR海面回波相干时间研究

由于海面的随机运动特性使得海面回波相干时间与陆地目标有很大的差异,回波的相干时间对SAR系统参数和指标设计有很大的影响.该文研究了双站SAR的海面回波相干时间,通过分析波浪随机运动造成的回波相位延迟,给出了波浪随机运动对双站SAR成像的影响.得出了双站SAR海面回波相干时间与波浪谱的关系,给出了双站SAR方位向分辨率与相关时间的关系,并通过仿真分析了相干时间与若干重要参数的关系.     

长拖尾K分布杂波下雷达目标散射中心参数的稳健估计

实际条件下,在对基于衰减指数(DE)和模型的雷达目标散射中心参数估计和特征提取时,其噪声背景往往是非高斯的,分布密度函数表现出长拖尾性质。利用基于高斯假设条件下的估计方法进行参数估计时,往往不能得到较好的结果。针对这种情况,该文利用M估计方法来实现对长拖尾杂波下DE模型参数的稳健估计。首先分析了基于PRONY模型的M估计实现方法存在的不足,其次提出了两种较为有效的DE模型散射中心参数M估计的实现方法,并对这两种方法进行了分析和比较。仿真实验结果表明,在一类长拖尾K分布杂波条件下,与ESPRIT方法以及扩展PRONY估计方法相比,该文所提的两种方法均能得到较好的估计结果。     

基于监督对比学习正则化的高分辨率SAR图像建筑物提取方法

近年来,高分辨合成孔径雷达(SAR)图像的智能解译技术在城市规划、变化监测等方面得到了广泛应用.不同于光学图像,SAR图像的获取方式、图像中目标的几何结构等因素制约了现有深度学习方法对SAR图像地物目标的解译效果.该文针对高分辨SAR图像城市区域建筑物提取,提出了基于监督对比学习的正则化方法,其主要思想是增强同一类别像...     

SAR图像中舰船目标恒虚警率检测技术的研究

在各种各样的合成孔径雷达图像舰船目标检测方法中,应用最广泛、最重要的就是具有自适应阈值的恒虚警率(CFAR)检测器。为了提高SAR图像中舰船目标的检测性能,人们试图通过各种统计分布模型对SAR图像中的杂波背景进行统计建模,如Gamma分布、K分布、对数正态分布、G0分布、alpha稳定分布等,再通过相应的统计分布模型以及各种样本筛选技术的CFAR检测器对舰船目标实施检测。SAR图像中杂波背景是复杂多变的,当实际杂波背景与假定统计分布失配时,参量型CFAR检测器的性能会恶化,非参数CFAR检测器就会显示出优势。该文提出了基于Wilcoxon非参数检测器的新途径对SAR图像中舰船目标进行检测,并在Radarsat-2, ICEYE-X6和Gaofen-3卫星的实测数据上,与几种典型的参量型CFAR检测方法进行了对比。实验结果表明,Wilcoxon非参数检测方法在这3种实测数据上的虚警控制能力具有良好的鲁棒性,还可以带来弱目标检测性能的改善,具有运算速度快、易于硬件实现的特点。     

应用正交码组信号的传统雷达距离旁瓣抑制方法

为了抑制传统雷达的距离旁瓣和提高传统雷达抗欺骗式干扰性能,该文提出一种传统雷达随机发射一组正交信号的信号发射策略。给定一组正交性好且距离旁瓣低的相位编码信号,雷达在每次发射时从这组波形中随机选取一个波形进行发射,接收端已知该发射信号波形并基于该波形对接收信号进行脉冲压缩,最后对多次相邻脉冲的回波信号进行相干积累。理论分析和仿真结果均表明,距离主瓣信号能够有效积累,而距离旁瓣信号近似白化,因而脉冲积累后可明显降低系统的最大距离旁瓣电平。     

一种合成孔径雷达图像特征提取与目标识别的新方法

该文提出了一种利用小波域主成分分析和支持向量机进行的合成孔径雷达图像特征提取与目标识别的新方法。该方法对图像小波分解后提取低频子带图像的主成分分量作为目标的特征,利用支持向量机进行分类完成目标识别。实验结果表明,该方法可以明显提高目标的正确识别率,是一种有效的合成孔径雷达图像特征提取和目标识别方法。     

PCI接口卡硬件与驱动程序设计

介绍了一种较为通用的PCI接口卡的硬件结构,说明了硬件设计的几种可行性方案和硬件设计时需要注意的问题,同时详细地阐述了PCI设备WDM驱动程序开发的基本方法,比较了几种常用开发工具的优缺点,并对驱动程序中的PCI设备I／O端口与存储器的读写、中断处理以及应用程序与驱动程序之间多种通信方式作了详细的介绍。     

基于稳健深层网络的雷达高分辨距离像目标特征提取算法

特征提取是雷达高分辨距离像(HRRP)目标识别的核心技术。传统的特征提取算法多采用浅层的模型结构,容易忽视样本的内在结构,不利于学习有效的分类特征。针对这一问题,该文利用多层非线性网络实现特征学习,构建了基于深层网络的雷达HRRP目标识别框架。利用平均像在散射点不发生越距离单元走动的方位帧内具有稳健物理特性的性质,提出了堆栈联合稳健自编码器。该网络由一系列联合稳健自编码器堆栈化实现,在匹配原始HRRP样本的同时,约束同帧样本趋近于平均像,并将网络的最终输出作为分类器的特征输入。基于实测HRRP数据的实验结果验证了所提算法的有效性。     

基于互谱测度法的多通道SAR散射波干扰抑制研究

散射波干扰极大地破坏了合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)对地物目标的识别,利用快时间STAP(Space Fast-time Adaptive Processing)可以对散射波干扰进行有效抑制。该文针对多通道SAR, 讨论了互谱测度法在散射波干扰抑制中的应用,分析了干扰加噪声协方差矩阵的互谱,仿真讨论了互谱测度法求解的加权矢量对散射波干扰抑制性能的影响,并和基于主分量分析的散射波干扰抑制算法性能进行了比较。仿真结果表明在同样的自由度下,互谱测度法较主分量分析法可以取得较优的散射波干扰抑制性能。     

基于鲁棒Capon波束形成的探地雷达成像算法

传统的探地雷达(Ground Penetrating Radar, GPR)成像算法属于非自适应方法,其成像结果中存在较强的旁瓣和杂波干扰,而自适应方法具有很强的干扰抑制能力。该文利用鲁棒Capon波束形成(Robust Capon Beamforming, RCB)理论,提出了一种自适应的基于RCB的GPR成像算法,不仅考虑了GPR工作场景下电磁波折射现象,同时研究了适用于GPR成像的协方差矩阵构造方法。所提算法可大幅降低成像结果中旁瓣和杂波能量,并在一定程度上提高成像分辨率,实测数据的实验结果证明了算法的有效性。