合成孔径雷达散射波干扰模型

由于缺少SAR散射波干扰真实数据,建立了SAR散射波干扰的物理模型,分析了地面散射点的分布特征,给出了仿真结果.结果表明,对于极度粗糙地表和中等粗糙地表,散射波干扰充斥于SAR的整个波束,不能采用空间滤波的方式进行干扰抑制;对于中等粗糙地表,增加快时间采样点数,可以增加相关散射点的数量,因此可以用空间-快时间自适应滤波的方法提高干扰抑制性能.     

基于雷达成像的熵函数优化方法(英文)

对ISAR成像的最小熵自聚焦(MEA)算法进行了收敛性分析. 仿真结果表明, MEA算法存在局部最优问题, 作为其代价函数的ISAR像熵函数并非多维补偿相位的下凸函数. 只有当该补偿相位矢量的初值选取合适, 使其处于像熵函数的全局最小点附近时, MEA算法才能收敛到全局最优解. 针对MEA算法的最优化问题, 给出了一种基于雷达成像的熵函数优化方法. 该方法首先采用改进的多普勒中心跟踪法估计补偿相位初值. 该初值是最大似然准则下的估计结果, 可以使初始相位位于最优解附近. 然后, 利用快速MEA 算法进行局部搜索, 得到全局最优解. 仿真结果表明, 该算法不仅实现了MEA算法的全局最优求解, 还可避免步长、阈值等参数的选择与调整.     

一种干涉条纹快速滤波算法

提出了一种快速干涉滤波算法,解决了传统干涉滤波方法速度较慢的问题.首先对2天线的单视复图像共轭相乘产生干涉复数据,进而对该数据进行方位向多视处理,并对实部和虚部分别快速均值滤波产生干涉条纹,最后对干涉条纹进行快速准中值和均值滤波.在滤波过程中,充分利用了相邻像素滤波时的窗口信息来最大程度减少运算量进而提高滤波速度,保证了滤波质量.通过对实测数据滤波结果的分析比较,证明了该算法的有效性.     

斜视滑动聚束SAR成像的ECS算法

建立典型滑动聚束SAR(合成孔径雷达)斜视成像模型.在考虑不同方位目标回波信号多普勒空变性的情况下,详细分析两步算法方位滤波恢复滑动聚束SAR方位欠采样信号的原理.对结合两步算法和传统CS算法的ECS算法进行了在斜视成像模型下的修正.针对滑动聚束工作模式的特点,讨论其中关键处理参数的选择问题,给出算法的处理流程.最后,用计算机仿真实验验证了方法的有效性.     

阵列天线微波成像多通道相位误差校正方法

采用阵列天线的微波成像系统会产生多通道幅相不一致性问题.针对使用阵列天线进行微波成像的应用,将回波模型中的多通道相位误差分为距离偏移误差和残余常数相位误差,并分析其对成像造成的影响,研究了使用回波中选定参考点目标进行相位误差校正的方法.最后通过微波成像国家重点实验室开发的地基实验系统数据验证了我们的分析和结论.     

一种C波段宽带二维扫描固态有源相控阵天线设计与实现

基于机载合成孔径雷达系统的具体应用,给出一种C波段宽带二维扫描固态有源相控阵天线的设计与实现方案. 该天线辐射阵面采用双层矩形微带贴片,由宽带偶极子激励. 通过增加金属隔墙和金属接地螺钉的加载来降低天线单元间互耦,实现了宽带二维相控扫描. 测试结果表明,辐射单元阵中驻波带宽(VSWR<1.6) 达到800 MHz(相对带宽约15%).     

一种适用于双天线InSAR系统的成像定位算法

针对机载双天线InSAR系统实用化测图问题,提出一种将目标定位至数据获取几何的成像算法.该算法可以高效结合自配准处理.相对于将目标定位至零多普勒几何的传统算法,该算法优势在于减少了后续干涉处理过程三维定位的计算量,且成像算法效率与传统算法一致.该算法尤其适用于实用化机载双天线InSAR系统.     

圆迹SAR模式DEM提取方法

给出一种在圆迹合成孔径雷达模式下直接获取DEM的方法,将360°雷达平台轨迹圆环划分为多段圆弧,对每段圆弧分割为多个子孔径,利用子孔径图像间的相似性,通过相关系数最大法,在其他子孔径图像上寻找与中心图像匹配的像素点,得到二者的位置偏移,进而提取地面场景的DEM.最后,通过微波暗室实验验证了该方法的有效性.     

一种小波域K-Means遥感图像分类标注算法

由于合成孔径雷达图像（遥感）的相干斑噪声数据丰富,导致传统的遥感图像分割方法分割效果不佳,采用学习理论和神经网络改善图像处理性能。根据图像统计特征,采取神经网络语义提出一种高效的图像纹理特征分割方法。首先,利用K-means聚类提取遥感图像的纹理特征,然后根据遥感图像在小波域中的分布特征对其进行滤波,最后利用语义对滤波后的遥感图像纹理特征和灰度组成的矢量进行分割归类,在遥感图像分割中快速标注分类以便于视觉分析。利用区域一致性分割分类,由聚类样本特征匹配进行图像分类标注,对变化检测进行统计分析,过分割或欠分割误差聚类样本不做标注,选取最佳样本聚类k值标注分类结果。     

基于定标器高程差的InSAR参数定标

现有InSAR参数定标都是基于定标器的绝对高程,因此定标器的绝对高程测量精度是影响参数定标精度的重要因素之一。绝对高程测量方法受各种因素的影响,高精度测量的成本高、难度大,但视距内的定标器高程差测量相对容易、成本低、精度高,因此本文提出了利用定标器高程差进行参数定标的算法,不仅避免了定标器绝对高程的高精度测量问题,还能改善定标敏感度矩阵的病态性,并针对此方法给出了定标器的布放规则。仿真结果证明了该方法的有效性,同时重建出精确的相对地形高程。