光学稀疏孔径成像复合孔径阵列结构研究

对环型、Y型和Golay6等典型的光学稀疏孔径成像系统,给出了最大和最小填充因子,结果表明,最大填充因子只与子孔径的数目有关.提出一种建立在典型光学稀疏孔径阵型基础上的复合孔径阵列结构,给出了3种不同复合孔径阵列结构形式,在填充因子相同的情况下,用计算机仿真子孔径间距变化、子阵列旋转对调制传递函数(MTF)的影响,并对系统模拟成像及噪后的图像进行重构,使用相关系数对图像质量进行评价.结果表明,这种复合孔径阵列结构通过复制子阵列能够扩大系统的口径,而且具有易于加工、装调方便的特点.     

光学稀疏孔径系统复合阵列构造对系统成像的影响

复合孔径阵列结构是通过复制子孔径来扩展阵列大小以得到甚高分辨率的一种有效手段.针对光学稀疏孔径系统的成像特征给出一种改进的信噪比(SNR)评价方法.在典型环形、典型Golay-6型和典型Y型阵列结构的基础上,研究了两种不同的复合孔径阵列构造方式.分析了6种复合阵列结构的调制传递函数,并以遥感影像为扩展物体进行光学成像实验,最后运用相关系数和改良后的信噪比对成像结果进行评价.结果表明,主阵列的结构决定了系统成像质量的好坏,子阵列构造方式只能在有限程度上改善图像质量.对不同类型的复合孔径主阵列,子阵列构造方式对成像质量的影响是不同的,并不具有一致规律.应针对主阵列结构的特征去选择其子阵列的构造方式,做到阵列优化.     

两种稀疏孔径光学成像的图像恢复算法研究

根据稀疏孔径光学系统成像的图像恢复模型,分析维纳滤波和最小二乘方滤波图像恢复算法的适用条件.针对存在噪声干扰的稀疏孔径光学系统,维纳滤波的理论推导能够达到最优.通过实验对比,指出噪声功率谱未知情况,最小二乘方滤波的恢复结果优于维纳滤波结果.     

雷达成像中稀疏孔径外推新算法

该文提出一种由稀疏孔径数据外推全孔径估计算法,这种算法对于稀疏孔径存在大的空缺的情况,可以利用已知稀疏孔径用参数化方法得到准确的稀疏孔径频域能量分布估计,把稀疏孔径功率谱估计作为先验信息,以最小加权范数为约束进行外推估计空缺孔径,得到完整孔径估计。该算法可有效应用于合成孔径雷达稀疏孔径成像,仿真与实际数据处理结果证实算法的有效性。     

稀疏孔径系统的成像和图像复原

介绍复合三子镜和Golay6稀疏孔径系统的结构和调制传递函数(MTF),给出复合三子镜的MTF解析表达式,分析和比较两种稀疏孔径系统的MTF分布,并计算它们在不同填充因子下对应的最大截止频率和等效直径,并对复合三子镜和Golay6稀疏孔径系统进行模拟成像。MTF分析和模拟成像结果表明:稀疏孔径系统由于通光面积减少,在截止频率区域内MTF明显下降,图像清晰度下降。因此,图像复原是稀疏孔径系统的关键环节。进一步阐述Wiener滤波图像复原的原理,并给出应用修正Wiener滤波技术进行加噪图像复原的结果。     

基于稀疏综合孔径天线的艇载成像雷达研究

 基于稀疏综合孔径天线概念,研究了平流层飞艇载对地观测成像雷达系统中的重要问题.提出了稀疏阵时分多相位中心孔径综合方法,该方法使得综合后的相位中心在数量上和分布情况上与满阵天线相同,从而避免了稀疏阵旁瓣较高的问题;利用模拟退火算法对阵列进行了优化,以使实际使用的阵元最少;为提高系统作用距离,采用多频正交信号形成多发多收的工作模式,通过频率拼接提高距离分辨率;由于综合孔径天线阵列长度远小于场景宽度,系统采用了子孔径成像方法,并将曲线拟合和自聚焦处理相结合,解决了存在阵列形变误差时的精确成像问题.仿真结果表明了本文方法的有效性.     

直接形成图像的望远镜多孔径合成系统（上）

在单独望远镜多孔径合成系统(MCT)构思的基础上规定得到由若干个望远镜“合成的”图像组合的原则，这些望远镜安装在单独的基座上或在总装中组合成单一的“多块式的”结构。根据总的孔径稀疏的程度和MCT系统形成图像的形式(按照组元望远镜的数目和不同的分布)又分成两种。     

基于稀疏贝叶斯学习的超材料孔径计算微波成像系统离网格成像方法

基于超材料孔径的计算微波成像可以看作微波压缩感知成像。这种成像方式的成像效果受网格失配误差的严重影响。该文针对超材料孔径计算微波成像系统对2维场景的重构过程进行分析,构建了一种基于Sinc插值函数的2维离网格(Off-grid)观测模型,并在此基础上提出一种基于稀疏贝叶斯学习的Sinc插值离网格成像方法(OGSISBL)。在期望最大化算法的框架下,恢复散射体回波的幅值和位置,同时校准网格失配误差。通过对超材料孔径计算微波成像系统的仿真数据进行成像处理验证所提算法的性能,结果表明所提算法具有很强的鲁棒性。     

光学综合孔径成像系统探测器采样研究

基于探测器采样原理,从空间域和频率域详细研究了探测器采样对光学综合孔径(OSA)成像质量的影响。在空间域,研究了OSA成像系统点扩散函数分布与探测器采样误差的关系;在频率域,基于探测器采样与光学传递函数的关系,研究了采样频率对OSA成像系统截止频率的影响,分析了成像系统欠采样的产生并进行了欠采样图像恢复仿真。实验结果表明,在OSA成像系统的设计中,要将探测器与光学系统适当匹配,才能获得最佳的图像性能。     

红外成像系统图像空间噪声分析与估计

分析当对晴朗天空背景中的弱小目标进行探测的情况下红外成像系统的各种噪声源,给出各噪声源引入的噪声均方值与工作环境温度和背景红外辐射特性的定性关系,然后对图像空间噪声的靶场测量以及估计方法进行讨论.     

基于CV-FISTA网络的稀疏孔径ISAR成像方法

逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar,ISAR)在雷达目标识别、空间监视和弹道导弹防御等领域发挥着重要作用。针对传统稀疏孔径ISAR成像算法对参数敏感和收敛速度慢的问题,提出一种基于复值快速迭代收缩阈值算法网络的稀疏孔径ISAR成像恢复方法。将加速近端梯度方法引入稀疏重构算法中,并将其迭代步骤构建为深度展开网络的隐藏层,构建初始参数相同的随机散射点和飞机散射点的数据集,将复值一维距离像作为网络的输入,利用ISAR像对应的标签对网络进行训练和验证。该方法直接处理复数数据替代传统的分实虚部两路计算方法,显著减少了计算负担。仿真实验表明,相较于传统模型驱动算法,通过对网络进行训练避免了手动调参过程,收敛速度更快,成像质量更高,而且对于特征差异较大的数据具有更好的泛化能力。     

稀疏MIMO雷达实孔径三维成像技术

针对任意的多输入多输出(multiple-input multiple-output, MIMO)稀疏阵列提出了MIMO单快拍成像模式和相控阵多帧联合成像模式两种三维成像方法,并对两种模式下角度分辨率及信噪比(signal noise ratio, SNR) 进行了对比. MIMO单快拍成像模式角度分辨率等价于收发联合等效阵列;相控阵多帧联合成像模式的方向图等于发射方向图与接收方向图的乘积,同样也能获得收发联合等效阵列的角度分辨率;相控阵多帧联合成像模式与MIMO单快拍成像模式的SNR的比值为发射阵列数量. 讨论了稀疏阵列与均匀满阵之间的区别与联系,稀疏阵列的波束方向图等价于均匀满阵的二维加窗快速傅里叶变换(fast Fourier transform, FFT),加窗使稀疏阵列方向图展宽. MIMO单块拍成像模式适用于对实时性要求高的应用场景,相控阵多帧联合成像模式适用于对SNR要求高的应用场景.     

Golay3稀疏孔径光学系统调制传递函数分析和成像研究

给出Golay3稀疏孔径光学系统的光瞳结构,分析其调制传递函数（MTF）特点。对不同填充因子的Golay3稀疏孔径光学系统模拟成像,并用几何均值滤波进行图像复原,以相关系数评价模拟成像质量和图像复原效果。结果表明：模拟成像和图像复原结果与调制传递函数分析结果一致;经几何均值滤波后,图像质量得到改善：图像复原效果随填充因子增大而提高。     

稀疏孔径下的运动补偿及快速超分辨成像方法

针对稀疏孔径条件下目标运动补偿难和方位稀疏成像算法效率低、分辨率差等问题,本文提出了一种稀疏孔径下的运动补偿和快速超分辨成像方法.首先,通过将运动补偿问题转换为距离频域内的多参数估计问题,基于黄金分割法实现参数的快速估计后同时实现包络对齐和相位校正,从而完成运动补偿;其次,针对补偿后不同距离单元ISAR回波的特征,为实现快速的方位成像,本文提出矩阵形式的Nesterov线性Bregman迭代算法（Matrix form of Nesterov Linearized Bregman Iteration,MNLBI）算法,分析了该算法的基本迭代格式,讨论了加快收敛的原因,并详细分析了该算法的运算量,仿真与实测数据结果验证了本文方法的有效性.     

采用光学处理方法的被动太赫兹波综合孔径成像

综合孔径技术对于提高被动太赫(THz)成像系统的分辨率、减小系统体积有着重要的意义.研究了一种基于电光调制和空间光干涉成像的THz综合孔径成像技术.在该成像方法中,天线阵列接收目标辐射的THz信号,通过混频和电光调制将信号振幅和相位信息加栽到激光载波上,由光纤传输该激光信号并在光纤末端形成天线缩比阵列结构,最终利用光纤阵列输出光束的空间互相干在透镜焦平面上获得目标成像.分析了该成像方法的原理,以及成像中的信号变换与光学干涉处理的关键技术,并利用0.5 THz超导体一绝缘体一超导体(SIS)接收机进行了电光调制和干涉实验.结果表明:该方法能够应用于被动THz综合孔径成像.     

基于稀疏孔径的联合稀疏约束干涉ISAR机动目标三维成像

InISAR系统能够实现对目标的3维几何估计,更加有利于目标的分类和识别。同时多功能ISAR/InISAR系统针对的多是机动性很强的目标,在某些情况下对单个目标仅能获取稀疏孔径观测,尤其是在目标存在机动特性的情况下,更是增加了ISAR成像的难度,这些对传统的ISAR成像算法提出了挑战。为了解决上述这些问题,该文针对机动目标提出一种基于稀疏孔径的联合稀疏约束InISAR 3维成像方法。对匀加速转动的目标,回波的多普勒调制可以建模成线性调频的形式,并用chirp-傅里叶字典来表征其机动性。接着将联合的多通道InISAR 2维成像转化为联合稀疏约束的最优化求解问题,并用改进的OMP算法进行求解。然后利用各个通道估计的ISAR图像和调频参数实现对目标的3维几何重构。相比于单通道独立成像,联合多通道稀疏约束成像能获得更好的2维和3维成像结果。最后,进行实测数据实验以验证该文算法的有效性。     

基于稀疏孔径干涉ISAR技术的复杂运动舰船目标三维坐标恢复方法

基于正交双基线的3维干涉逆合成孔径雷达(ISAR)成像技术可获得目标的3维坐标信息,这对目标的分类与识别是非常有利的。然而,实际情况下回波数据一般都是稀疏的,这对传统的干涉成像技术带来一定的挑战。该文提出一种稀疏孔径情况下的舰船目标3维干涉成像算法,并采用最小熵方法实现回波数据的运动补偿与图像配准,同时基于梯度算子实现对稀疏数据的精确恢复。通过对方位向数据进行参数估计与压缩处理,可获得目标的2维ISAR成像结果,进而基于干涉技术实现对复杂运动舰船目标的3维成像。仿真数据验证了文中方法的有效性。      

一种基于压缩感知的稀疏孔径SAR成像方法

 高分辨大场景合成孔径雷达(SAR)成像给数据存储和传输系统带来沉重负担.本文针对条带式SAR成像,提出一种基于压缩感知技术的稀疏孔径SAR成像方法.该方法沿方位向以部分子孔径采样的方式获取降采样的原始数据,然后在距离向采用传统匹配滤波方法实现脉冲压缩处理,在方位向则利用小波基作为场景散射系数的稀疏基,并通过求解最小l₁范数优化问题重构方位向散射系数.该方法在存在多普勒参数误差情况下,能够有效实现多普勒参数估计,具有良好稳健性.仿真和实测数据成像结果表明所提算法在方位向严重降采样条件下仍能够实现无模糊的SAR成像,具有较强的有效性与实用性.     

稀疏孔径望远系统的装调检测与模拟分析

针对一个Golay3结构的稀疏孔径望远系统,结合其总体结构及各部分组成光路的特点,提出了一种全光学系统装调方法,首先利用数值计算方法分析了光学系统各组成部分装调误差引起的系统像差,确定了影响装调质量的误差分布情况,并在此基础上,规划了整个稀疏孔径系统装调步骤。装调完成后,利用干涉仪进行了检测,结果显示该系统各组成部分的波前误差RMS值均优于λ/8(λ=633 nm),装调结果表明该稀疏孔径望远系统满足理论设计指标,能够达到工作要求。     

计算成像系统中的低信噪比图像重构研究

针对当前计算成像系统生成原始图信噪比低、清晰度不够等缺陷,为此提出稀疏先验自适应的计算成像系统低信噪比图像重建方法。首先估计模糊后图像的信噪比,采用贝叶斯构建低信噪比图像自适应重建的稀疏先验约束条件,采用可变参数的稀疏先验约束正则化算法优化稀疏正则化约束项,采用特定参数控制图像梯度排列稀疏度,得到贝叶斯后验概率上限,然后采用迭代加权最小二乘算法优化低信噪比图像重建结果,采用幅值投影算子限制不同颜色通道图像信号幅值,获取约束重构彩色图像。测试结果显示,重建后的图像峰值信噪比与结构自相似度均有大幅度提升,低信噪比图像重建效果优于同类型方法。