基于二尺度模型的星载SAR海面场景成像仿真

根据海浪随机理论进行了粗糙海面建模,利用海面的二尺度模型,构造了包含涌浪在内的随机粗糙海面,同时考虑了不同尺度波浪对海面的影响.基于此海面模型,利用Bragg散射模型和Kirchhoff近似并考虑海面运动所产生的速度聚速效应,模拟了不同情况下海浪的极化SAR图像.最后对海浪参数与SAR参数对极化图像的影响做了分析,证明...     

增强型Shearlet域SAR图像去噪

针对合成孔径雷达(SAR)图像固有的相干斑噪声,提出了一种增强型Shearlet域SAR图像滤波去噪算法。该算法首先分析SAR图像的局部特性,利用局部特性,将图像分成均质区域、非均质区域和边缘区域。对均质区域,用均值滤波器进行滤波去噪;对非均质区域,用Shearlet变换处理去噪;对边缘区域,进行直接保留。实验结果证明,该算法不仅能够显著消除相干斑噪声,明显的提高视觉效果,而且能够很好的保持边缘细节和纹理信息。     

基于ROEWA与Hough变换的SAR图像边缘检测

指数加权平均比率(ROEWA)算子是SAR图像常用多边缘检测算子之一,但该算子只能检测图像的边缘强度,无法得到边缘的方向。为此利用Hough变换优秀的抗噪性能和方向选择性,提出了一种基于Hough变换的SAR图像边缘方向计算方法。首先使用ROEWA算子对SAR图像进行边缘检测,然后在传统非极值抑制定位方法的基础上,进一步细化边缘,最后利用Hough变换对细化后图像计算边缘方向。SAR图像对比实验结果表明,该方法能够更准确地计算边缘位置与边缘方向,为SAR图像线性目标检测提供了一条有效途径。     

一种新的基于小波变换的SAR图像相干斑噪声抑制方法

本文从SAR图像相干斑噪声的产生机理出发,分析了各种滤波方法的优缺点后,在传统小波去噪的基础上提出了一种新的基于小波变换的SAR图像相干斑噪声抑制方法。该方法通过对小波分解后的高频区域进行二阈值分割,结合高频区域的方向特性和中值滤波方法,引入方向滤波窗口对不同分区进行不同的噪声抑制处理。实验结果证明了该方法的有效性,即此方法不仅拥有良好的去噪能力,而且能够很好的保持原图像的边缘信息.     

多视极化白化滤波器参数估计方法的改进

多视极化白化滤波器(MPWF)是一种专门应用于极化SAR图像降噪的有效方法,其中,滤波器参数估计的精确度直接决定了其滤波性能的好坏。本文通过对全极化SAR噪声模型的介绍和几种典型的参数估计方法的比较,针对传统方法的缺陷,提出基于无监督分类的自适应参数估计方法。此方法以分类图像作为对象;在滑动矩形窗内以中心像素作为参照物,自动搜索与其同类的像素并用于降噪。实验结果表明,该法不仅有效地抑制了相干斑,而且对图像的纹理信息具有很好的保持能力。     

地波雷达在海面风场探测的应用

高频地波雷达是获取海洋气象探测资料的重要设备.详细介绍了高频地波雷达探测中的几个关键理论,对雷达的探测原理进行了阐述.高频电波可以在地表进行远距离传播,具有垂直极化特征的高频电波能够最大程度抑制传播过程的衰减,使电波能够进行远距离探测.海浪的动力主要来源于风,而海浪具有布拉格散射特性.海面传播的高频电波被海浪后向散射,对散射波进行反演能够得到海面风场的信息.地波雷达能够探测大范围,远距离的海面风向风速资料,并且不受恶劣海况的影响,因此地波雷达将作为一种不可替代的探测数据来源发挥重要作用.     

基于非线性尺度空间SIFT的SAR图像特征点提取

针对SAR图像特征提取中的相干斑问题,提出一类非线性尺度空间的构造方法,用于提取具有尺度不变特性的特征点。首先,利用SAR图像特有的频域多视处理,代替尺度空间中的空域降采样,构造多分辨率图像,提高了辐射分辨率,抑制了相干斑。其次,基于改进的增强Lee滤波,建立非线性尺度空间,在保留特征细节的同时,进一步抑制了相干斑。 实验结果表明,该方法相比典型的高斯尺度空间和一般的非线性尺度空间,能更好的抑制相干斑噪声,提高了特征点提取数量和正确匹配点数量。     

结合属性散射中心模型和空间变 迹法的 SAR 图像旁瓣抑制方法

针对合成孔径雷达( synthetic aperture radar,SAR) 图像旁瓣抑制问题,提出结合属性散射中心模型和空间变迹法 (spatially variant apodization, SVA)的新途径。 空间变迹法作为一种经典超分辨率图像处理技术,能在抑制旁瓣的同时保持良 好的主瓣分辨率。 属性散射中心可以很好地描述目标在高频区的电磁散射特性,是分析 SAR 图像的有力工具。 基于属性散射 模型的参数估计得到的先验知识再利用空间变迹法处理 SAR 图像,达到抑制旁瓣的目的。 实验结果表明,该方法可以有效抑 制 SAR 图像旁瓣。     

改进的基于curvelet域的SAR图像降斑方法

为克服curvelet硬阈值SAR图像降斑方法的不足,本文提出一种结合图像边缘方向特性的降斑方法。该方法利用曲波域内同一位置处不同方向上的curvelet系数提取图像的边缘方向特征,在curvelet硬阈值方法基础上做基于边缘方向特性的去噪处理,进一步抑制残余的噪声系数。为防止破坏图像中弱的细节边缘,引入一种边缘保持机制。实验结果表明,同curvelet硬阈值方法相比,本文的改进算法在提高SAR图像斑噪抑制能力的同时较好地保持了图像的边缘特征。     

基于小波域马尔可夫随机场模型的SAR图像相干斑抑制算法

相干斑噪声是SAR图像的固有特点。对相干斑抑制的要求是在平滑噪声的同时,尽量保持原始图像的结构信息。现有的许多相干斑抑制方法各有优点和不足,没有普遍的适用性。基于图像在小波域的马尔可夫随机场模型(MRF)结构,结合SAR图像中相干斑噪声的统计特性,本文提出了一种新的小波域相干斑抑制方法。仿真及实测数据处理结果表明,该方法在有效抑制相干斑的同时,更好地保持了边缘结构。与小波域软阈值去噪方法和Lee滤波器相比,该方法在噪声平滑及边缘保持上都取得了较大的改进,并得到了较好的视觉效果。     

基于SVA的斜视SAR图像旁瓣抑制算法

针对已有的空变切趾滤波(SVA)算法不能有效抑制斜视合成孔径雷达(SAR)图像旁瓣的问题,提出一种基于斜视谱矫正的斜视SVA算法,提高了SVA算法对斜视SAR图像的旁瓣抑制效果.首先分析了斜视SAR图像的频域支撑形状,给出SVA算法对于斜视SAR图像旁瓣抑制效果不良的原因;然后提出了斜视SVA算法,该算法通过斜视SAR图像的频谱矫正,将方位向旁瓣矫正到与雷达运动方向平行的轴向上,分别对距离向和方位向旁瓣进行SVA处理,得到旁瓣抑制之后的结果;最后通过仿真数据处理结果的验证了斜视SVA算法的有效性.     

基于改进Kalmus滤波的悬停无人机检测技术

针对复杂杂波环境下悬停无人机检测问题，提出了一种改进的Kalmus滤波 剩余回波时域均值相消 自适应CFAR联合处理算法，对无人机微多普勒检测，实现空管监视目的。通过改进的Kalmus滤波器进行频域滤波，同时对目标回波高频信号和零频信号抑制，并提高零频附近微多普勒信号增益。采用剩余回波均值相消进行二次滤波，提高无人机高速旋翼的多普勒特征信号信噪比，采用短时傅里叶算法检测目标区域多普勒变化，最后通过恒虚警处理，进一步抑制杂波，提取微多普勒信息。试验结果表明本文算法可以对悬停无人机的旋翼多普勒特征进行有效检测，目标多普勒信号幅值提升了约20 dB，实现低空监视管控目的。     

基于MEMS惯性传感器的波浪测量系统设计与实现

波浪测量系统能够在固定海域、全天候、全天时地自动监测海洋的波高、周期和波向。设计了基于STM32F429处理器和MTI-3-8A7G6T惯性传感器的波浪测量系统。完成波浪测量系统的算法及软件设计,其中波高和波周期的测量采用在频域内对加速度进行二次积分,可以有效避免直流分量对积分结果的影响,同时在频域内进行数字滤波,滤除加速度计零偏误差和低频随机噪声;波向的测量是利用水平合成加速度与磁航向的夹角获得。通过软件设计将测波算法成功移植到STM32F429处理器中,实现波浪测量功能。经实验验证,针对不同波高和波周期的波浪,波浪测量系统的测量误差都在规定范围内。系统对波浪特征值解算准确,长时间运行稳定,满足高精度和高可靠性的测量要求。     

一种新的SAR窄带干扰抑制方法

合成孔径雷达易受电视网、通信网等无线设备的电磁干扰,严重影响成像质量。本文在分析SAR受到的干扰特点和信号模型的基础上,提出了一种基于压缩感知的SAR窄带干扰抑制方法。该方法根据SAR回波信号和窄带干扰信号在Chirplet字典上的调频斜率参数不同,在SAR回波信号重构过程中对干扰信号进行筛选并抑制,再把去除干扰后的压缩数据利用常规SAR成像算法进行成像。仿真结果表明,该方法不仅能有效抑制窄带干扰,而且大大减少了SAR系统成像处理的数据量,验证了本文所提方法的有效性。     

基于DBF-SCORE的Ka SAR-GMTI信号处理方法研究*

在SAR信号处理中为增大接收增益,提高系统回波的信噪比,可利用数字波束形成(DBF)技术(扫描接收技术)生成灵活控制的高增益窄波用于多通道接收、处理回波信号。分析并推导了距离向多通道的回波信号,然后详细分析了基于偏置相位中心天线（DPCA）的SAR GMTI处理方法。在此基础上给出了一种使用DPCA杂波抑制技术处理基于时变加权DBF SCORE回波的Ka SAR GMTI处理方法,并给出了系统实现原理。与其他SAR GMTI处理方法相比较,使用DBF技术可以提升系统信噪比,有助于改善杂波抑制性能。通过仿真,验证了用DPCA技术处理基于DBF动目标回波的有效性。     

基于压缩感知的SAR宽带干扰抑制方法

压缩感知合成孔径雷达成像能够利用较少的观测数据清晰的恢复目标图像,但当回波中存在宽带压制干扰时,会严重破坏场景稀疏性,造成成像质量恶化。研究了一种基于选择性测量的自适应压缩感知宽带压制干扰抑制方法,通过构造一种压缩域投影滤波器并结合噪声联合检测算法,自适应感知干扰的位置信息,对合成孔径雷达（SAR）回波信号进行选择性测量,从“源头”上避免了干扰对SAR目标回波信号稀疏性的影响。仿真结果表明,该方法在减少SAR系统处理数据量的同时,使SAR成像质量明显提高,证明了该方法的有效性。