一种改进的基于波前重构的圆周SAR三维成像算法

与传统的直线SAR相比,圆周SAR(CSAR)具有对场景进行3维成像的能力。该文提出了一种基于波前重构的圆周SAR 3维成像的新方法,该算法通过补偿掉雷达运动轨迹引入的相位项的方法实现了图像的聚焦,避免了Hankel函数的计算,从而大大降低了算法实现的复杂度。仿真与实测CSAR数据成像结果验证了该算法的有效性。     

基于GL Studio的雷达显示器仿真

探讨应用GL Studio辅助开发仿真雷达显示器。首先直接对所要显示的图形符号及数字静态建模,然后对其中需要动态变化的部分调用API函数进行实时驱动,最终实现常规、偏心雷达平面位置显示器（PPI）的仿真。该雷达显示器仿真明显减少了直接从底层开发所需的工作量,仿真界面清晰,目标运动实时性好。     

闪烁噪声环境下的机载雷达对海跟踪研究

建立了闪烁噪声环境下,机载雷达对海跟踪模型,比较了代价函数修正法和粒子滤波算法在机载雷达对海跟踪中的滤波性能.仿真结果表明:粒子滤波算法具有更高的跟踪精度和更强的适应性,在得不到闪烁噪声准确先验信息的条件下,依然能保持较好的跟踪性能.     

星载-机载混合BiSAR方位向空变特性的分析

在非等速条件下,双基地SAR(BiSAR)在方位向具有空变的特点。首先,建立星载-机载混合BiSAR的几何模型。利用卫星、飞机和目标之间的运动关系,在时域上推导出方位向空变量的数学表达式。然后,运用Taylor多项式展开的分析方法,总的方位向空变量可以分解为4个空变分量之和。此外,还详细分析了各阶空变分量对点目标冲激响应函数的影响。仿真结果表明,零阶空变分量和一阶空变分量必须加以校正和补偿,才能得到与参考目标相同的成像效果;而二阶空变分量和三阶空变分量对距离压缩后信号的包络和相位的影响是可以忽略的。     

基于HAF-NM算法的PPS的极大似然参数估计

在加性高斯白噪声的背景下,建立了多项式相位信号的信号模型.在此基础上,推导了PPS极大似然参数估计的目标函数;给出了HAF与PPS相位系数之间的关系;阐述了Nelder-Mead单纯形数值优化算法的基本思想和实现步骤.仿真结果表明,当信噪比大于4 dB时,三次PPS各阶相位系数的估计性能均达到CRLB的下界.HAF-NM单纯形算法具有计算量适中,估计性能良好等特点.     

基于子孔径分析的极化散射机理研究

在用极化sAR数据研究极化散射机理时,利用的是大量不同方位观察角度下接收的目标散射数据,但通常极化散射特性随方位角的变化并未被考虑。文中提出利用子孔径分析方法研究极化散射机理。子孔径是在不同的方位观察角度下．对整个场景的响应。用子孔径方法分析高分辨率极化sAR图像,可以突出全孔径中雷达后向散射的瞬时变化．因此可用于各向异性特征和非平稳目标的检测。最后利用丹麦EMISAR获取的L波段极化SAR全孔径图像数据进行仿真验证,提出了一种计算相对标准偏差的方法来检测非平稳目标。     

基于混沌振子的微弱GPS信号检测算法

针对微弱GPS信号的高灵敏度检测算法是当前室内环境下,GPS接收机捕获信号亟待解决的问题。由于混沌振子具有对周期信号敏感,对噪声免疫的特性,相轨迹会因为同频率周期信号发生明显改变。本文将其应用于室内环境下检测GPS信号,提出了基于Duffing混沌振子的微弱GPS信号检测算法;采用Leyapunov指数判定相轨迹所处的临界状态,辅助测量GPS信号的存在;将数值迭代方法应用于算法的实现。仿真结果表明,与传统的GPS信号检测方法相比较,基于混沌振子的检测算法可以快速捕获极低信噪比条件下的GPS信号,有效提高了捕获率和检测性能。     

利用SPECAN算法的聚束SAR成像处理

讨论了距离向去调频聚束模式SAR信号的回波模型及特点,通过对聚束SAR信号的时、频域关系的分析,给出了适合去调频后的聚束SAR数据的成像算法。该算法结合了SPECAN算法高效和标准条带成像算法精确的优点,首先采用SPECAN算法对原始数据距离向去斜,其次采用距离-多普勒算法实现方位精确聚焦,与传统的距离-多普勒算法相比,成倍地降低处理的数据量,从而可实现聚束SAR的实时成像处理。对Ku波段实际飞行数据采用该算法压缩得到高分辨率的图像,验证了理论分析的正确性和所用方法的可行性。     

多路MPEG-2音视频采样压缩系统的实现

MPEG-2是针对大范围码率而定义的编码标准,最高速率可至80 Mb/s,压缩比已高达200∶1。作为一种成熟的音视频压缩标准,MPEG-2以其很高的可靠性和实用性已被广泛用于诸如DVD、数字电视、监控设备等。他可以有效利用传输带宽并且节省存储空间。提出一种方法,以实现将两路不同音视频信号的采集,压缩和复用集成在一块PCB板上。系统在安全监控领域有广泛用途。     

基于统计特征的GAC模型SAR图像分割

提出了一种基于统计特征定义边缘检测算子的测地活动轮廓（GAC）模型，并用于SAR图像分割中。首先，根据图像上每个点四个不同方向邻域统计特征的异同，计算边缘检测算子，得到GAC模型的能量泛函。其次，最小化能量泛函，得到曲线演化偏微分方程，水平集方法数值求解，最终完成SAR图像的分割。实验表明，与传统依赖图像梯度定义检测算子的GAC方法相比，文中的方法完全适用于SAR图像分割，不需要噪声的预处理过程，拓展了GAC模型的应用范围，提高了目标的正确识别率。