LFMCW雷达中频接收机的设计与实现

针对一种线性调频连续波(LFMCW)雷达系统结构,提出一种中频接收机硬件平台的设计方案。该方案采用AD8347正交解调器做I/Q下变频,AD9248模数转换器做采样,EP3C80 FPGA做数字信号处理,PCI9054做PCI接口,并给出了系统软件的设计方法。实现了对线性调频连续波雷达中频信号的接收、处理和存储。通过测试,该接收机能够准确测量出目标信号的频率信息,可为雷达成像提供原始数据。     

基于贝叶斯匹配追踪的SAR图像重构

结合稀疏贝叶斯学习和压缩感知(CS)理论,提出了一种基于贝叶斯匹配追踪的SAR图像重构的新方法。该方法将SAR图像的重构过程看做是一个线性回归问题,而待重建的图像是该回归模型中的未知权值参数。利用高斯混合参数对未知权值参数赋予确定的先验条件概率分布,用于限制权值参数的稀疏性。该方法能够得到重建图像所需要的一组具有较高后验概率密度的模型,从而实现图像在最小均方误差(MMSE)意义下的重构;对于高斯混合模型中参数未知的情况,可以采用基于EM的最大似然估计方法估计。实验结果表明,基于贝叶斯匹配追踪的SAR图像重构方法能够获得精确的重建图像,并且能够有效地保持图像的细节特征。     

星载前视SAR系统的信号分析

针对星载SAR前视模式与一般正侧视模式存在的明显不同,详细分析了前视SAR的多普勒特性,即多普勒频率、多普勒带宽;指出前视SAR的方位分辨率与天线的孔径长度无关,而是与载波频率、雷达平台高度、方位向地面距离等因数有关,并仔细讨论了各因数对方位分辨率的影响以及前视SAR成像对系统参数脉冲重复频率、波束投射角的限制,说明了前视SAR的高分辨成像区域及前视SAR高分辨成像对平台高度的要求.     

逆合成孔径雷达（ISAR）干扰仿真研究

目前逆合成孔径雷达（ISAR）在军事上的作用越来越突出，是目标分类、辨识和战场上敌我识别以及精确制导强有力的手段，在未来防空和导弹防御系统中具有十分重要的作用。本文分析了ISAR成像原理，建立了ISAR系统的仿真模型，并在此基础上对几种干扰技术进行了仿真。     

一种基于G0分布的水平集SAR图像分割方法

G0分布是一种性能优良的概率统计模型,能够精确描述SAR图像中均匀区域、不均匀区域以及极不均匀区域的统计特性.文中基于G0分布提出了一种基于概率统计模型的变分水平集SAR图像分割方法.该方法通过引入G0分布统计模型,定义了一种更加适用于SAR图像分割的能量泛函.利用基于Mellin变换的G0分布的参数估计方法估计各个区域内最优的分布参数,并且通过水平集方法进行偏微分方程的数值求解,实现了SAR图像的区域和目标分割.由于G0分布的采用,使得该方法能够适用于多种SAR图像的分割.利用模拟和真实SAR图像上的分割实验验证了该方法的有效性.     

基于非负矩阵分解的SAR图像目标识别

 特征提取是合成孔径雷达自动目标识别的关键技术,同时也是难点问题之一。本文提出了一种基于非负矩阵分解算法与Fisher线性判别方法的合成孔径雷达图像目标识别的方法,通过基于基向量非负加权组合的形式构建SAR目标图像,能充分利用目标的局部空间结构信息提取目标特征信息实现目标识别。首先将水平集分割预处理后的SAR目标图像样本构成初始矩阵,然后利用非负矩阵分解后得到的权向量作为目标图像的特征向量,再通过依据Fisher线性判别构成的分类器,实现对MSTAR数据中3类目标的识别,并与目前已有的几种典型方案进行对比。试验结果表明该方法是可行且有效的,并能够明显提高对目标识别的稳定性和正确率。     

基于独立分量分析的极化SAR图像非监督分类方法

提出了一种针对极化合成孔径雷达(SAR)图像的新的分类方法--基于独立分量分析(ICA)的非监督分类方法.该方法将ICA和基于模糊集理论的非监督分类方法结合起来.用ICA方法对原始极化SAR图像进行特征提取,并用模糊C均值(FCM)算法对提取出的独立分量图像进行分类.该算法可对极化SAR图像进行自动分类,并减少由相干斑噪声所引起的分类错误,且其收敛速度快、稳定性高.采用SIR-C/X-SAR数据的试验证明了该算法的有效性.     

噪声干扰对逆合成孔径雷达成像的影响分析

逆合成孔径雷达(ISAR)能够对运动目标进行成像,是军事目标识别尤其是空中运动目标识别的强有力手段,在未来防空和导弹防御系统中具有十分重要的作用。本文建立了ISAR系统的仿真模型,并在此基础上研究有效的干扰技术。     

极化SAR相干斑抑制极化白化滤波器

相干斑抑制是合成孔径雷达(SAR)图像和极化SAR图像后处理的首要问题。该文针对最优的极化相干斑抑制滤波器极化白化滤波器(PWF)仅输出一个强度图像的缺陷,对 PWF进行了改进,得到了各个极化通道的强度图像。     

用一种新的独立分量分析算法实现极化SAR图像相干斑抑制

极化SAR图像为雷达图像中的信息处理和获取提供了更为便捷的途径。本文在研究极化SAR成像特点的基础上，介绍了用一种新的独立分量分析(ICA)方法—Infomax算法来进行相干斑抑制，完成了从极化SAR图像中分离相干斑噪声的仿真试验。实验表明，Infomax算法收敛速度较慢，但稳健性好。经ICA处理后的图像其相干斑噪声得到了有效的抑制，具有较低的相干斑指数，明显地改善了图像的质量。