2种多通道SAR/GMTI相位误差估计方法

针对多通道合成孔径雷达(SAR)和地面运动目标检测(GMTI)系统,提出了2种通道相位误差估计方法:a)利用杂波的信号特征向量与其导向矢量的线性关系直接进行通道误差估计;b)通过对回波数据进行方位重采样,然后利用杂波信号特征向量张成的空间(即信号子空间)与真实导向矢量张成的空间相同的原理进行误差估计。实验证明,2种方法均能有效地进行通道相位误差估计,并且方法 b)具有更高的估计精确度。     

一种单星方位多通道高分辨率宽测绘带SAR系统通道相位偏差时域估计新方法

方位多通道合成孔径雷达(SAR)可有效抑制多普勒模糊以实现高分辨率宽测绘带(High-Resolution Wide-Swath, HRWS)成像。通道间的幅相误差以及位置测量误差都将影响多普勒模糊抑制性能。通过分析单星方位多通道SAR系统的通道相位误差特性,该文提出一种基于回波数据的通道相位误差时域估计方法。该方法首先利用相邻通道间的回波数据进行干涉处理,其干涉相位包含回波多普勒中心信息以及相邻通道间的相位偏差信息。然后利用循环相消方法消除通道间相位偏差的影响,提取出原始回波的多普勒中心。最后,通过对去除多普勒中心分量后的通道间干涉相位进行积分,即可得到各通道相对于参考通道的相位误差。该文方法不仅可以有效地估计通道间的相对相位偏差,还可对原始回波的多普勒中心进行有效地估计。仿真实验验证了该文算法的有效性。     

星载多通道高分辨率宽测绘带SAR系统运动目标检测方法

该文针对星载多通道高分辨率宽测绘带合成孔径雷达系统,提出一种新的运动目标检测方法。该方法首先利用波束形成方法进行杂波抑制,然后对运动目标的斜距历程进行拟合得到运动目标的运动方向。接着对杂波抑制后的数据进行聚焦处理,得到模糊的运动目标图像,并利用恒虚警检测技术检测得到所有的模糊运动目标。最后根据模糊图像的空间关系和估计出的运动方向检测出真实目标。星载仿真数据验证了该方法的有效性。     

形式背景下的学习路径与技能评估

在认知学习过程中,学习者可能学习并掌握某些技能,但知识状态却无法发生改变.在此情形下,根据学习者知识状态的改变不足以对其技能进行准确评估,因此,文中基于技能函数,运用形式概念分析的方法寻找学习路径并进行技能评估.首先,介绍后继状态、有效技能和良好技能函数的概念.然后,基于形式背景,在两种情形下讨论技能函数满足良好性的条件,得到满足良好性条件下可进行逐步有效学习和有效评估的结果,并设计获取良好技能背景、良好技能函数及寻找学习路径的算法.最后,在两个数据集上进行实验分析,验证文中算法的有效性,并且得出如下结论:基于良好技能函数得到的学习路径图,不仅可有效指导学习者进行学习,还可根据学习者知识状态的变化评估其是否掌握相应的有效技能.     

基于技能构建知识结构的两种变精度模型与技能子集约简

在现存构建知识结构的模型中,以同一知识结构评价个体的知识掌握情况并不合理．为此,文中主要针对如下两个问题展开研究:技能映射通过析取模型、合取模型与能力模型诱导知识结构的条件过于宽松或苛刻,不同技能子集在同一模型下可能诱导相同知识状态．首先,介绍技能包含度和能力包含度的概念,建立构建知识结构的变精度α-模型和变精度α-能力模型．再讨论诱导良级知识结构时技能映射需满足的条件,得到良好技能映射诱导的知识结构均为良级知识结构的结果．然后,针对技能映射和技能函数存在等价技能子集的情况,分别考虑保持知识结构不变的技能子集约简及学习路径选择的问题,并给出获取极小技能子集族和知识结构的算法．最后,在6个数据集上的实验验证文中算法的可行性和有效性．     

星载多站方位多通道高分辨宽测绘带SAR成像

结合数字波束形成技术,星载方位多通道合成孔径雷达(SAR)系统可以克服最小天线面积限制,实现高分辨宽测绘带(High Resolution and Wide Swath, HRWS)SAR成像。结合多站SAR系统即可实现高分辨干涉合成孔径雷达(Interferometric SAR, InSAR)地形测绘。该文通过分析星载多站模式下各接收通道接收回波的信号模型,推导得到了其相对于参考接收通道接收回波的通用相位补偿公式,该公式同时补偿了由沿航向和垂直航向基线引起的相位误差,然后对基于最优Capon法的多相位中心解模糊成像的保相性进行了分析证明,由此得到了解模糊后每个方位时刻回波所对应的卫星轨道信息,为后续干涉处理及目标定位等奠定基础,最后利用地球椭球模型仿真的星载双通道多普勒模糊回波数据验证了该文方法的有效性。     

一种基于相干系数的复数图像滤波方法

复数数据类型的图像具有较强的条纹性,其中最具代表性的是干涉合成孔径雷达(interferometric synthetic aperture radar,InSAR)图像。以复数图像处理为研究课题,针对现有滤波算法自适应性差,不适应复数数据处理,条纹连贯性低的缺点,提出了一种新的基于相干系数的滤波方法。从相干系数的选择和区域生长方法两个方面进行了改进。相干系数是复数图像对相似度的重要度量指标,该算法以相干系数作为滤波窗口选择的指标,并通过设定一定的阈值作为生长条件,形成滤波模板。由此得到的滤波窗口的形状、大小更为灵活,和实际条纹的相似度达到89%以上。经过该方法处理后的图像的边缘保持指数和等效视数均优于圆周期均值滤波、中值滤波,最小均方差滤等指标。可知相干系数滤波算法的滤波效果最好,图像条纹的连贯性得到有效的补偿。文中实现了复数图像中同质像素的选择,复数数据的处理以及相位保真的优化。     

两种星载高分辨宽测绘带SAR系统通道相位误差估计方法

 本文针对星载方位多通道高分辨宽测绘带(HRWS)合成孔径雷达(SAR)系统,提出了两种通道相位误差估计方法:信号子空间比较法和天线方向图法.信号子空间比较法基于信号特征向量张成的空间(即信号子空间)与真实导向矢量张成的空间相同这一特性,得到各通道间的相对相位误差,该方法适用范围广,估计精度高,对系统要求低,且运算量小.天线方向图法结合天线方向图,直接估计通道相位误差,无须特征分解,无须矩阵求逆,运算量小,主要适用于均匀分布的场景.最后利用实测地基数据验证了两种方法的有效性.     

步进调频SAR子带误差估计新方法

针对步进频线性调频信号合成大带宽信号时各子带间的不一致性,提出了一种子带误差估计方法．该方法通过对相邻子带间的重叠谱相位差进行拟合,得到子带幅相误差和延时误差．同时还提出对各子带回波进行加窗处理以消除因子带重叠引起的成对回波．仿真数据和地基实测数据实验验证了文中方法的有效性．     

模糊形式背景下的技能层约简与前级(后级)知识结构的充要条件

模糊技能映射为构建知识结构提供一个途径，但将基本局部独立模式应用于前级(后级)知识结构中会呈现不可识别问题，因此，在模糊技能映射的前提下，文中主要解决两个问题：技能约简耗时过长、寻找前级(后级)知识结构的充要条件.首先，基于模糊技能背景，构造一对算子，通过算子确定的模糊技能概念格直接获取简单闭包空间，同时获得每个知识状态对应的最小技能熟练程度.然后，提出技能层约简的概念，利用标记技能约简对冗余技能层进行约简，并给出技能层约简算法.同时给出模糊技能映射诱导前级(后级)简单闭包空间的充分必要条件，并提供获取前级问题集和后级问题集的算法.最后，在5个UCI数据集上的对比实验验证文中算法的可行性和有效性，同时获取前级问题集和后级问题集.