基于最小熵准则的弹载SAR成像算法

针对空对舰导弹的工作特点,研究了一种将自聚焦技术用于弹载合成孔径制导雷达成像的改进算法.弹载SAR录取数据的模式是聚束式,且斜视角较大.在各种聚束式SAR成像算法中,由于对距离迁移的补偿性能欠佳,使图像质量难以保证.本文以距离多普勒(RD)算法为例,利用基于最小熵准则的SAR图像自聚焦算法完成相位误差校正,改善聚焦质量以提高打击精度.仿真结果证明了该方法的有效性.     

一种高精度聚束式SAR成像算法

针对聚束式SAR通常采用的接收去斜率技术必然会带来残留视频相位误差 ,以及常用的极坐标格式算法忽略了距离弯曲的影响 ,从而引起图像几何失真和成像区大小受限制这一问题 ,给出了一种精确的高分辨率聚束式SAR成像算法 ,消除了图像几何失真和成像区大小受限制的问题 ,适合于大区域高精度聚束式SAR成像处理     

基于条带式SAR与聚束式SAR内在联系的SAR成像研究

针对条带式合成孔径雷达（stripmap sar）与聚束式合成孔径雷达（spotlight sar）的方位向频谱结构,讨论了两种模式SAR之间的区别与联系,利用两者之间的内在联系,提出斜视条件下将条带式SAR数据分块,进行聚束式处理的方法,并对聚束式成像区域大小参数的选择进行了分析.对于相同尺寸的成像区域,对条带式SAR进行聚束式处理可以减小运算量.采用空间频率插值成像算法实现了条带式SAR与聚束式SAR成像算法上的统一,最后应用外场实测数据完成成像,成像结果证实了理论分析的正确性.     

一种基于RELAX的SAR自聚焦算法

该文提出了一种基于RELAX的自聚焦算法。根据多个特显点和杂波同时存在的模型,该算法交替迭代地进行相位校正和散射点参数估计,在精确估计出散射点子回波参数的同时估计出自聚焦所需的相位误差。由于该算法未对杂波和噪声模型作任何假设,可应用于绝大多数成像场景,同时该算法可用于估计任何类型的相位误差,因此是一种稳健的自聚焦算法。实际数据处理结果表明该方法是有效的。     

ISAR成像快速最小熵相位补偿方法

针对逆合成孔径雷达(ISAR)成像,该文提出一种快速运动补偿算法,该算法基于二维图像熵,并通过相位补偿的快速迭代,使图像熵逐渐达到最小,从而实现雷达像的自聚焦.实测数据处理结果表明,同现有方法相比,该方法不仅保证熵意义上的最佳聚焦效果,而且还具有较高收敛速度。     

一种应用于条带SAR的改进PGA算法

相位梯度自聚焦（PGA）算法被广泛应用于SAR成像过程中，具有很好的聚焦性和稳健性。文中在对聚束SAR中的标准PGA算法进行分析的基础上，根据聚束SAR与条带SAR回波信号的不同特点，提出了适用于条带SAR的PGA算法。该算法通过选取更为合适的特显点目标及以特显点位置作为分段的依据，在条带SAR的仿真和实际成像过程中取得了良好的聚焦效果，并且具有较快的收敛速度。     

基于自适应动量估计优化器与空变最小熵准则的SAR图像船舶目标自聚焦算法

在SAR散焦船舶图像中,部分船舶目标的散焦现象具有沿距离向空变的特性.针对此类散焦船舶目标,该文提出了一种基于自适应动量估计优化器与空变最小熵准则的SAR图像船舶目标自聚焦算法,该算法直接对复图像进行处理,可以实现对任意阶次相位误差的补偿.在仿真数据和GF-3数据上的实验结果表明,所提算法可以有效地实现SAR图像空变散...     

基于最小全变差的SAR图像自聚焦算法

该文分析了方位一维图像的全变差范数随二次相位误差的变化情况,得到全变差范数是二次相位误差的单峰函数的结论,且在二次相位误差等于零时全变差范数最小。从而利用全变差范数作为性能函数,采用黄金分割最优化算法,通过循环迭代得到自聚焦的SAR图像。实验结果表明此算法在处理二次相位误差时优于相位梯度自聚焦算法。通过算法复杂度的分析表明该算法的计算量约为相位梯度自聚焦的二分之一。     

基于级数反演的弹载SAR下降段CZT成像算法

导弹下降段飞行速度快、飞行轨迹复杂,并且弹上成像实时性要求较高,给弹载SAR成像算法提出了新的要求。针对上述问题,该文提出了基于级数反演的CZT成像算法。文中首先给出了下降段点目标斜距表达式,并用泰勒级数对斜距进行高阶展开,接着用级数反演法得到了信号2维频谱高阶近似表达式,然后详细分析了频谱中各项的空变性对成像的影响,并在此基础上推导了改进的CZT成像算法并分析了其运算量。该算法能够精确校正空变的距离徙动,所有操作都由快速傅里叶变换和相位点乘完成,具有较高的效率。仿真结果证明,该文算法能够在下降段实现全孔径高精度成像。     

三种聚束式SAR成像算法比较

首先建立了聚束式SAR成像的信号模型，阐述了聚束式SAR成像的基本原理。然后重点对三种聚束式SAR成像算法进行了讨论与比较，包括极坐标格式（PF）算法、线性一调频测绘（CS）算法和距离走动（RM）算法。最后给出了仿真实验及结论。     

基于最小熵的斜视SAR多普勒调频率估计

多普勒调频率是实现高分辨SAR成像的重要参数。机载SAR成像惯用的子孔径相关法(Map Drift,MD)是基于一个点目标回波数据模型提出的,与实际情况严重不符,且不适用于低对比度地域回波的参数估计,有时甚至完全失效。文中提出一种基于图像最小熵准则的多普勒调频率估计算法。该算法不基于任何回波数据模型,采用搜索方式实现最小熵准则解卷积,其突出优点是:鲁棒性强,其聚焦效果不依赖于回波数据,在无明显特征场景下尤为突出。实测数据的成像效果验证了该方法的可行性及有效性。     

基于最小误差熵的有源脉冲噪声控制算法

有源噪声控制(ANC)基于相消干涉的原理,能够有效降低低频噪声的影响。传统的ANC方法为滤波x最小均方(FxLMS)算法,该算法由于结构简单、易于实现,在实际中得到广泛应用。FxLMS假设环境中的噪声属于高斯噪声,但是许多实际环境中的噪声呈现脉冲噪声的特点。FxLMS方法利用二阶矩,但是在脉冲环境中由于误差的方差不存在,因此传统的FxLMS算法降噪性能下降,甚至造成系统的不稳定。最小误差熵(MEE)自适应滤波算法对脉冲信号鲁棒,将其应用到ANC系统,提出Fx MEE算法以应对环境中的脉冲噪声。仿真结果表明提出的方法在不同脉冲环境下相比于现有的算法均能实现较好的降噪性能。     

基于遗传算法的二维模糊C-划分最大熵SAR图像分割

在合成孔径雷达(SyntheticApertureRadar)自动目标识别中,图像分割的好坏直接影响目标的识别性能。本文将二维模糊最大熵方法应用于SAR图像,并根据SAR图像的特点,对其进行了改进。为了快速搜索到最优参数,采用了遗传算法和模拟退火方法进行全局寻优。实验结果表明,本文方法可有效地对SAR图像中的人造目标进行分割,并且具有执行时间短、鲁棒性强的优点。     

一种基于最小交叉熵的canny边缘检测算法

考虑传统Canny算子在边缘检测中的不足,提出一种融入最小交叉熵的Canny边缘检测算法.传统Canny算子的高低阈值一般人为地设定固定值,当一幅图像的灰度级集中在某一区域时,容易造成虚假边缘;利用最小交叉熵计算图像的高低阚值,可以得到理想的阈值;利用图像灰度的均值和方差计算Canny算子的高斯滤波参数.实验结果表明,算法较好地提取了图像的边缘信息,抑制噪声能力较强,有效地提高了边缘检测的鲁棒性.     

基于最小熵DCFT的双基地SAR多普勒参数估计

多普勒参数估计是SAR成像技术研究中的一项关键技术,多普勒参数估计精度将直接影响机载双基地SAR系统成像质量,为了实现对感兴趣目标区域有效地成像,需要对回波信号的参数进行准确估计。本文提出基于最小熵的离散调频傅里叶法(DCFT),该方法基于线性调频信号,可同时估计多普勒质心和多普勒斜率,并用RD算法对双基地SAR仿真数据成像,通过仿真验证了该方法的性能。     

SAR成像中一种改进的最小熵多普勒调频率估计算法

多普勒调频率是SAR高分辨成像中的重要参数。当波束宽度较窄时，最小熵法可以获得较好的效果。但在搜索最优多普勒调频率时，每搜索一次都要对整个数据矩阵进行方位压缩并求熵，计算量较大。本文提出了一种将距离压缩后的数据矩阵按照聚焦深度分块搜索最优多普勒调频率的方法，分别从降低计算量和提高不同距离单元多普勒调频率精度两个方面对该方法进行讨论。实测数据及仿真数据的成像结果证明了此方法的可行性。     

基于最小熵聚类的社团检测算法

提出一种基于最小熵的社团结构检测算法。首先用模糊关系表示交互网络,一种基于熵的测度来确定模糊关系的隶属度,且熵越小,节点越相似。然后提出一种新的模糊关系合成规则,通过应用该规则,模糊关系被转换为最小关系。最后,通过熵的值把这个最小模糊关系划分成一个个社团。在人工网络与真实网络中的测试结果表明,该算法可以有效地识别社团结构。     

基于最小熵的机动目标雷达检测

机动目标速度的不稳定会导致雷达回波产生时变的多普勒调制,即多普勒频率徙动（Doppler frequency migration, DFM）。在相参积累过程中,这将造成信号在多普勒维上散焦,积累增益降低,目标难以被检测。当前针对DFM的补偿研究大多集中于含有二阶速度分量的匀加速目标,对于含有三阶以及更高阶运动的补偿算法还需进一步完善。本文以最小熵为代价函数,利用迭代寻优的方式,提出了一种通用的高阶运动补偿算法。该算法通过仿真以及实测数据验证,被证明能够高效准确地估计出机动目标的高阶运动分量,从而有效补偿DFM引发的散焦问题,提高积累增益,完成机动目标的相参积累检测。