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.     

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。     

基于卷积注意力和胶囊网络的 SAR少样本目标识别方法

合成孔径雷达( SAR)目标识别在军事和民用领域都具有重要的研究价值。但由于SAR数据获取成本高、样本数目少,传统的卷积神经网络提取目标特征的能力不足,准确率低下。提出结合卷积注意力和胶囊网络的分类模型,利用胶囊网络中的多维向量神经元表示目标更多的特征;同时,考虑到少样本情况下目标特征信息缺乏,为提高神经网络的学习效率,对胶囊网络加入注意力机制,通过学习不同特征的重要程度,引导分类网络重点关注对分类结果贡献大的特征,弱化对分类结果贡献小的特征,提高神经网络的学习效率。针对MSTAR数据集和实测车辆数据集的实验结果表明,该算法的准确率高于传统的卷积神经网络和胶囊网络算法。     

星载双基InSAR系统中的电离层色散效应分析与校正

星载双基单次航过InSAR（interferometric synthetic aperture radar）系统由于2个SAR同时对成像区域成像,所以很长一段时间内学界均认为主辅图像中引入的电离层相位一致,经过干涉处理后可以相互抵消。然而,近几年的相关研究表明,星载双基单次航过InSAR系统仍然会受到电离层效应的影响,主要包括群延迟与相位超前、闪烁现象、法拉第旋转等。与单基InSAR系统不同的是,双基单次航过系统中电离层的影响主要是由于2个雷达之间微小的入射角差异及同一时刻下电离层分布梯度所导致的。本文对双基单次航过系统中的电离层色散效应进行分析,并对单基系统中提出的基于距离向频谱分割的电离层色散效应的校正方法在双基系统中的应用进行改进,同时利用仿真验证该方法的有效性,发现其能够较好地校正双基单次航过InSAR系统中的电离层相位误差。     

非洲菊切花衰老相关的生理指标变化与花瓣电镜扫描观察

测定了非洲菊花瓣自然衰老过程中几个与衰老相关的生理指标变化,并对花瓣进行了扫描电镜观察.结果显示,花径和鲜重、可溶性蛋白含量、超氧化物歧化酶（SOD）和过氧化物酶（POD）活性表现为前3d上升然后下降,游离脯氨酸、丙二醛（MDA）含量和细胞膜透性均表现为持续升高;花瓣上下表面条纹状皱褶弯曲程度逐渐增加,第5d开始严重弯曲,下表面气孔由张开逐渐关闭,第5d完全关闭并开始塌陷变形.表明花瓣上下表面的皱褶弯曲程度以及气孔开度与切花衰老指标变化正相关,且生理指标的衰老要早于形态变化2d左右.     

基于多角度合成SAR图像的目标识别性能分析

合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）在合成孔径累积时间内仅在小范围方位角获取目标的后向散射特性,导致SAR图像对观测方位向的变化极其敏感。通过图像非相干合成方法将不同方位向上的多幅同目标SAR图像合成单幅特征更明显的SAR图像,通过二维主成分分析方法提取特征和k-近邻分类方法实现目标识别。在两组不同数据集上对识别性能进行分析。实验结果表明,多角度SAR的识别率比单一角度更高。多角度SAR对观测平台俯视角的变化具有较强的鲁棒性。     

非线性ECS自配准成像算法中相位保持精度分析

为进一步提高InSAR系统的DEM精度,分析非线性ECS自配准成像算法中4个影响相位保持精度的因素。研究结果如下：雷达和散射体之间的相对速度等效误差非常小,可以忽略;当系统分辨率优于0.1 m时,非线性自配准中的二次近似误差会引起超过0.1个像素的误差,要考虑其影响;非线性变标中的二阶泰勒近似误差非常小,可以忽略;成像时采用的平地假设误差,主要会引起干涉运动补偿的轨迹误差和相位补偿误差,对于高精度InSAR系统（高程精度优于0.5 m时）,会造成一定的影响,要予以考虑。这些误差因素的分析,将为进一步优化提高InSAR成像处理中的相位保持精度及DEM精度提供一定的指导作用。     

贝塞尔—高斯光束圆孔衍射场的传播特性

用标量Kirchhoff-Huyghons衍射积分导出Bessel-Gauss光束，Bessel光束-Gaussial光束圆孔衍射场轴向及横向场强分布的解析表达式，比较了它们的传播特性，探讨了Bessel-Gauss光束在无衍射传播距离上其传播行为依赖于孔半径，束腰参数以及横向波数。