基于球面散射相似性的POLSAR图像分类方法

针对基于H-Alpha平面的目标分类方法运算量偏大的问题,本文研究了基于散射相似性的极化合成孔径雷达（POLSAR）图像分类。首先在分析现有目标散射相似性度量参数的不足基础上,利用目标相干矩阵定义了目标散射相似性的新度量参数。该参数综合考虑了目标主散射机制、次要散射机制与规范目标的相似性,以及不同散射机制对应的发生概率,因而它能准确反映目标与规范目标的散射相似程度。接着,考虑到表面散射在自然界中是一种普遍的散射类型,利用新参数提取了表面散射相似性参数,并从理论上分析了该参数表征目标散射类型的可行性及它与平均Alpha角、极化散射熵的约束关系。最后,利用San Francisco地区AIRSAR极化数据验证了表面散射相似性替代平均Alpha角的有效性,并讨论了表面散射相似性参数分别与现有极化散射熵替代参数的组合分类效果。实验结果表明,基于简单线性近似参数+表面散射相似性的H-Alpha替代方法更具实用性。      

一种基于Freeman分解与散射熵的极化SAR图像迭代分类方法

该文提出了一种基于Freeman分解与散射熵的极化SAR图像迭代分类新方法。该方法首先通过Freeman分解提取3种散射机理成分的功率,同时通过H/ 分解提取地物的散射熵;再利用这4个表征地物特性的参数将极化SAR图像中的地物划分为9个初始类,最后使用Wishart分类器对初始类进行迭代分类得到最终的结果。该方法合理利用了地物的极化散射信息,能够取得较好的分类效果,同时运算量也比较小。实测极化SAR数据的实验结果验证了该方法的有效性。     

一种极化SAR目标Cameron分解的改进方法

Cameron分解是一种非常重要的极化SAR目标相干分解方法,在舰船及小型飞机检测等方面有着广泛的应用.但由于Cameron分解方法未考虑目标可能具有的非相干特性,对包含非相干目标的场景应用会导致不准确的分解结果,不利于进行后续的目标检测处理.为了解决问题,通过引入Touzi提出的目标相干性判定准则,在Cameron分解过程中对目标进行相干分类预处理,能够较好地将场景中包含的非相干目标分离出来,从而提高了Cameron分解结果的准确性,达到了改进Cameron分解的目的.使用实测L波段极化SAR数据进行实验,实验结果验证了改进方法的有效性.     

基于干涉图幅度和相位联合的双通道SAR地面慢动目标检测方法

提出了一种基于干涉图幅度和相位联合的双通道合成孔径雷达(SAR, Synthetic Aperture Radar)地面慢动目标检测方法.在干涉图幅度、相位统计特性分析基础上,充分利用动目标像素点和杂波干扰之间的散射特性差异,通过对干涉图相位进行函数变换,并联合干涉图幅度得到了一种新的动目标检测量,由该检测量并结合邻域平均处理可以较容易地实现动目标的快速精确检测.仿真实验表明:所提检测算法与经典的DPCA(Displaced Phase Center Antenna)、ATI(Along Track Interferometry)方法相比,具有杂波和噪声抑制能力强、稳健性高、适用范围广、可检测速度范围大、检测率高、虚警率低等特点,证明了算法的有效性.     

用于分布式目标最优极化求解的Lagrange乘因子法优化

目前拉格朗日乘因子法是求解分布式目标最优极化的主要算法.该算法需要计算一个以拉格朗日乘法因子为自变量的六次多项式方程.针对拉格朗日乘因子法在计算该多项式方程根时存在的问题,提出了一种优化求解法.在理论证明该方程最大根对应天线最大接收功率而最小根对应天线最小接收功率的基础上,该优化求解法通过缩小迭代搜索区间获取方程最大、最小根,然后利用这些根与天线极化之间的关系式求解目标最优极化.为了提高迭代收敛速度,通过理论分析确定了最小初始迭代搜索区间.实验结果表明, 该优化求解法消除了算法对于拉格朗日乘因子初始值的依赖,提高了算法的运算速度.     

SAR图像乘性噪声模型分析

从SAR相干成像的物理散射机制出发,SAR乘性噪声模型认为SAR图像的每个分辨单元强度是由该单元中地物的RCS被一个强度服从单位均值(均值为1)指数分布的乘性噪声调制而成。即可以认为SAR图像是场景中地物的RCS和单位均值指数强度分布噪声的乘积。利用实测SAR图像数据库,首先证实了SAR图像中乘性噪声模型比加性噪声模型更合理。然后,在每个目标/姿态区间提取图像模板,估计每个目标切片对应的乘性噪声,对每类目标的乘性噪声分布进行直方图拟合,并采用拟合优度检验评估了拟合精度,结果表明:乘性噪声确实能用单位均值指数分布较精确描述,这也进一步证实了乘性噪声模型的正确性。最后,给出了分辨率变化(9.6m～0.3m不同)和视角变化(两种不同的视角)时单位均值指数分布对SAR乘性噪声直方图的拟合实验,结果表明单位均值指数分布对于分辨率参数和视角参数变化的情况下都是SAR乘性噪声的较精确模型。     

一种度量目标散射相似性的新参数

针对目标相似性参数度量分布式目标与典型目标散射相似程度不准确的问题,本文利用规范散射Pauli基矢量和分布式目标相干矩阵,定义了一个度量目标散射相似性程度的新参数--目标散射相似性.由于该参数综合考虑了分布式目标主散射机制、次要散射机制与规范散射的相似性,以及不同散射机制对廊的发生概率,因而它能准确反映分布式目标与规范目标散射的平均近似程度.与相似性参数一样,新参数具有目标旋转不变性、尺度无关性等特性.作为一种实际应用,给出了分布式目标与金属球、角反射器等典型目标的散射相似性.结合旧金山地区AIRSAR极化数据,讨论了这些相似性测度在地物分类方面的应用.     

基于自动筛选的POLSAR图像快速相干斑抑制算法

针对现有 POLSAR 图像相干斑抑制算法存在的问题,本文提出了一种基于像素筛选的快速类多视平均相干斑抑制新算法.该算法以一个矩形滑动窗对 POLSAR 图像进行逐点扫描,对每一个当前测试像素,首先判断它是否为点、线目标,若是则直接进入下一个测试像素;其次,若不是,则对当前滑动窗内像素进行筛选;最后,利用筛选出的与当前测试像素的主散射机制相同的均匀区像素来对当前测试像素进行 LLMMS 滤波.由于该算法基于最大似然(ML)纹理筛选均匀区像素,降低了相干斑噪声的影响;采用目标散射相似性对均匀区像素进行散射机制鉴别,保持了目标主散射机制.理论分析和实测数据的实验结果均验证了本文算法在兼顾算法运算效率、相干斑抑制效果和边缘纹理、小线目标、目标主散射机制等目标信息保持方面的有效性.     

细菌纤维素的合成原料多样性及其合成机制研究概况

概述了细菌纤维素合成原料的多样性、细菌纤维素的合成途径及其调控机制。综述了用于生产细菌纤维素的三种原材料及其研究现状,商业化碳源价格昂贵、大规模合成应优先考虑低廉的农副产品和工业副产物。阐述了细菌纤维素的合成是有多种相关酶参与的调控过程,主要包括糖的水解和转化,纤维素的合成以及最后的组装和分泌三个步骤。指出用低廉碳源物质作为原材料存在的问题及解决思路,并对细菌纤维素的大规模生产及开发应用进行了展望。     

基于"三步"解耦思想的分布式目标最优极化求解法

针对现有分布式目标天线接收功率优化求解运算量偏大、不易编程实现等不足,本文提出了一种基于"三步"解耦思想的分布式目标最优极化求解新方法.考虑到分布式目标的散射回波多为部分极化,文中首先讨论了部分极化波的天线最优接收,得到了部分极化波的天线接收失匹配条件及天线接收功率上下限,并给出了该上下限对应的发射天线最优极化数值求解.以此为基础,借鉴确定性目标"三步"解耦求解思路,给出了收发天线无约束情形的分布式目标最优极化求解具体步骤.算法关键是通过优化部分极化波天线失匹配接收条件下的天线接收功率得到发射天线最优极化,而不是通过优化目标散射回波功率得到.与现有算法相比,由于"三步"解耦思想简化了分布式目标天线接收功率优化求解,因而它较现有算法更具有实用性.旧金山地区的AIRSAR实测极化数据的实验结果验证了新方法的有效性.