基于极化干涉互相关矩阵的林高估计方法

基于噪声影响较小的极化干涉数据的互相关矩阵,提出了一种新的林高估计方法.该方法使用互相关矩阵的奇异值分解代替ESPRIT方法中相干矩阵的特征分解,获取森林散射中心的干涉相位信息,再由森林散射中心的干涉相位差估计森林高度.该方法不但能抑制噪声对森林散射中心干涉相位估计的影响,还提高了运算效率.L波段松树林极化干涉仿真数据验证该方法的有效性.     

一种基于CLEAN的SAR图像旁瓣抑制方法

把通常用于图像处理的CLEAN算法引入到SAR成像处理中,提出一种基于CLEAN的SAR图像旁瓣抑制方法.分析算法流程,比较点目标仿真结果和RADARSAT-1海洋稀疏目标场景成像结果,表明该方法在保证成像分辨率的同时,能够有效地抑制合成孔径雷达图像的旁瓣.     

基于FPGA多带宽合成孔径雷达系统的数字接收技术

针对传统多带宽合成孔径雷达系统需要多个滤波器和多种采样时钟等问题,提出一种新的数字处理方法,并详细介绍了算法方案、仿真结果和基于现场可编程门阵列(FPGA)的算法实现.该方法仅需一个最高频率的采样时钟获取离散化数据,通过对数据的插值得到其他较低时钟频率的数据,而对不同带宽信号的滤波由数字滤波器来实现.这种方法简化了系统设计,提高了系统可靠性.     

星载SAR原始数据实用化数据域压缩算法量化与饱和误差解析

给出了实用化压缩算法(分块自适应算法及截取高位算法)数据域量化与饱和误差的解析表达式,建立了实用化压缩算法数据域信噪比与回波信号标准差之间的关系.最后,将理论推导结果与数据仿真结果、实测数据结果相比较,验证了理论推导结果的正确性,该方法为星载SAR原始数据压缩比选取提供了理论指导.     

条带式VideoSAR参数依赖关系的推导及应用

VideoSAR是一种新的成像模式,使观测者在一段观测时间内,得到目标场景的图像序列,并以类似电影的方式再现场景信息.本文分别推导条带模式下,以无重叠和有重叠两种方式提取每帧数据时,帧率、分辨率和雷达工作频率的依赖关系式,为开发VideoSAR系统的参数设计提供参考.通过对静止和匀速运动点目标进行帧率为37.50 fps的VideoSAR模型仿真,验证了本文推导的正确性,以及条带式VideoSAR的可行性.     

深度卷积神经网络在迁移学习模式下的SAR目标识别

合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）自动目标识别过程主要包括目标特征提取和分类器训练两个步骤。提出一种基于深度卷积神经网络（deep convolutional neural networks,DNNs）的SAR自动目标识别方法,使用一类优化的DNNs网络结构对SAR图像目标进行分类训练。该网络结构自动提取目标类别特征,避免人工预选取特征方法带来的不标准性。在DNNs网络模型训练过程中引入迁移学习的概念,以防止结果陷入局部最优解和加快模型参数的训练。最后使用美国运动和静止目标获取与识别MSTAR数据集进行试验,给出该方法与其他分类方法结果的对比,证明其取得较高的分类正确率。     

一种多通道InSAR干涉图的仿真方法

为了简化多通道InSAR数据仿真的步骤,给多通道InSAR技术的研究提供参数可控的仿真数据,提出一种多通道InSAR干涉图的仿真方法.方法由已知的数字高程模型(DEM)和系统参数计算得到每个干涉通道的真实干涉相位,并根据各种噪声引起的去相关计算相应的相干系数,然后利用舍选法生成相应的相位噪声加入到真实干涉相位中,这样便得到所需的多通道InSAR干涉图.分析和仿真结果表明,该方法简便易行,且严格考虑了干涉相位噪声的概率密度函数,为各种多通道InSAR技术的性能对比和定量分析提供合适的仿真数据.     

多通道SAR空时二维杂波模拟研究

多通道合成孔径雷达（SAR）空时自适应处理是抑制地面杂波的有效方法,而空时二维滤波器的权值求取离不开杂波协方差矩阵的估计。从多通道SAR回波模型出发,提出了一种基于二维FFT的多通道SAR原始数据频域模拟方法,并根据该方法模拟出的多通道数据对空时二维协方差矩阵进行了估计。仿真结果显示,该方法在有效降低运算量的情况下保持了数据的真实性,良好地反映了多通道SAR的空时二维杂波特性。     

基于分类的极化干涉SAR数据相干斑滤波方法

提出一种极化干涉SAR数据滤波方法.通过结合最优干涉相干系数和Freeman-Durden分解的非监督分类方法,利用干涉信息对极化信息不敏感的体散射区域进行进一步的划分;再选择与中心像素同类且干涉相位相近的像素参与滤波,达到在滤波的同时更好地保护数据极化信息和干涉信息的目的.利用ESAR数据进行实验,证明2种改进算法在抑制相干斑的同时,能有效保持目标散射特性、数据极化信息和干涉信息.     

矩孔夫琅禾费衍射图样的仿真研究

根据惠更斯-菲涅尔原理,应用Matlab软件编程,模拟了矩孔夫琅禾费衍射的图样分布,通过改变方孔的大小、矩孔的边长以及棱形小孔的形状等参数,观察到矩孔衍射图样的相应变化,得出衍射图样与孔的形状基本一致,而且孔径越大,其衍射条纹越密,这与光学理论相符合。这种方法作为辅助教学手段,有助于学生更加深刻地理解矩孔夫琅禾费衍射的特征和规律,提高教学质量。