基于非参估计的局部滑窗双参CFAR目标检测

针对特定杂波概率模型不能有效的描述SAR图像背景杂波这一问题,提出了一种基于非参估计的局部滑窗双参CFAR目标检测算法。该方法首先用非参估计方法逼近SAR图像局部背景,完成对局部背景的精确建模;在此基础上,理论推导了局部双参CFAR检测算法的阈值,设计了阈值求解的数值算法。对典型目标图像进行实验,结果表明,该方法检测速度较快、精度较高。     

基于Hough变换的高分辨SAR图像道路目标检测

给出了一种检测高分辨率SAR图像道路目标的方法。该方法首先对原始图像进行一系列的预处理,然后利用Hough变换识别道路。在提取感兴趣区域时,该算法采用了高斯概率迭代方法代替了一般的CFAR检测或阈值分割;在进行Hough变换时,该算法用平均Hough变换代替一般的Hough变换;在检测变换域峰值点时,采用了结合全局CFAR检测的最大值点搜索的方法;最后对检测出来的准道路,该算法根据道路的独具性质进行鉴别,以确定其是否确实为道路。使用MSTARRedstone实测杂波图进行实验,取得了满意的效果。     

基于局部双参数估计的SAR图像CFAR目标检测技术

提出了在背景杂波呈现Weibull分布条件下的SAR图像恒虚警目标检测方法.从统计分析观点,推导了基于局部窗口的Weibull分布参数估计和自适应CFAR目标检测阈值的计算公式;对检测后的图像进行形态滤波处理以消除检测中的虚假目标;最后提出了应适当选择恒虚警率.仿真结果表明该方法的有效性.     

一种新的高分辨率SAR图像目标自动鉴别方法

目标鉴别是SAR图像目标识别系统的关键环节,用以消除预筛选阶段因异常检测产生的大量虚假的感兴趣区域切片。针对目标鉴别问题,提出了一种新的目标自动鉴别方法,首先对CFAR检测的结果做基于面积特征的预鉴别处理,而后对获得的ROI目标切片提取鉴别特征,并在特征分析的基础上设定特征判决阈值,实现序贯鉴别处理。利用X波段SAR图像数据检验了上述方法,给出了鉴别输出的ROI切片。     

基于频域CFAR方法的SAR图像自动目标检测

针对机载合成孔径雷达中常见的图像目标,以基于对比度的目标检测方法为根本出发点,简单介绍了频域恒虚警检测方法以及SAR图像自动目标CFAR检测原理.重点分析了均值类恒虚警检测器的基本原理与处理过程,最后以模拟点目标为例进行方案验证,实现了频域中不同CFAR处理方法对于SAR图像中异质区域的MATLAB仿真,并对仿真性能进行了深入分析,证明了频域恒虚警处理在SAR图像自动目标检测处理中的可行性和有效性.     

基于目标先验知识的二次CFAR检测算法

舰船检测与监视有着广泛的军事和民用意义,而SAR图像是舰船检测的有效手段。针对双参数CFAR算法存在的问题,本文提出了一种基于目标先验知识的二次恒虚警检测(CFAR)算法,能自适应的调整检测窗口的大小,有效提高算法的效率。实验证明,该算法在效率和精度方面都有较大提高。     

一种基于最大选择的Switching-CFAR检测器

针对传统CFAR(Constant False Alarm Rate)检测器不能同时适应于均匀和非均匀杂波背景的问题,提出了一种改进的CFAR检测器,即IEGOS(Iterative Excision Greatest of Switching)-CFAR检测器。在迭代删除的基础上,采用Switching方法,利用检测单元幅度自适应选择参考单元,得到前后滑窗的局部杂波功率估计,然后取二者中的最大值作为总的杂波功率估计,实现恒虚警检测。在SwerlingⅡ型目标和瑞利包络杂波分布的假设下,推导证明了IEGOS的恒虚警性,与CA、GO、SO、OS和EXS算法的对比分析表明IEGOS在均匀杂波、多目标干扰和杂波边缘中均拥有较好的性能,且该算法无需排序,便于工程实现。     

炮射子母弹对均匀分布集群目标射击效率计算

将子弹均匀散布椭圆区域等效转换为均匀散布矩形区域,在适宽射向射击条件下,通过对单个目标条件毁伤概率的分析,导出了子母弹对矩形地段上均匀分布的集群目标射击效率计算数学模型。为提高计算效率,采用积分变量代换方法,将子母弹对集群目标射击效率计算由四重积分转化为二重积分。在将母弹散布近似看成正态散布和均匀散布下,给出了射击效率计算的两种对应的近似计算方法。算例表明,模型与方法计算精度较高。     

基于目标特征的光学遥感图像舰船检测方法

针对在大场景、高分辨率的光学遥感图像舰船目标检测中,传统的阈值检测方法效果不佳,而恒虚警法计算量大的缺点,研究一种根据检测舰船目标的特征,对每个可能的目标区域,快速计算检测阈值的方法。同时,研究基于RNN网络及信噪比的特征选择方法,对目标的特征进行优选并对候选目标进行鉴别。实验结果表明,采用本文方法进行舰船目标检测能获得较好的检测结果.     

海杂波背景中的一种恒虚警率检测方法

提出了一种适用于机载预警(AEW)雷达海杂波背景中目标检测的双参数有序统计恒虚警(CFAR)处理方法———BOS CFAR方法,并对该方法在非高斯海杂波背景、多脉冲非相参积累和多目标干扰环境下的检测性能进行了讨论和分析。理论分析和仿真结果表明,该方法能有效地提高AEW雷达海杂波背景中的CFAR检测性能。     

规整化SAR图像特征提取

SAR成像算法通常都基于FFT运算,图像分辨率要受到瑞利限的制约。为了提高图像分辨率,目前常用的SAR/ISAR超分辨成像算法大多借助于现代谱估计技术。从解方程的角度考虑,认为有限长数据的高分辨率谱估计是一个欠定方程问题,估计的结果存在"病态"性。在Bayes估计准则下,把信号谱的先验概率密度作为规整项包含进信号频谱的最大后验概率估计中,提高谱估计的分辨率。将这种方法用于SAR图像峰值特征提取,提高了图像分辨率。     

SAR图像目标分割与方位角估计

图像分割和目标方位角估计是进行SAR (SyntheticApertureRadar)图像自动目标识别的重要步骤。文章提出了一种基于MRF (MarkovRandomfield)模型的SAR图像分割算法 ,利用ICM (IterativeConditionalMode)局部优化方法 ,获得MAP (maximumaposteriori)准则下的图像分割结果 ,将图像分割为目标、阴影、背景三部分。然后确定目标离雷达最近的点 ,从而得到目标的主导边界 ,并估计出目标的方位角。用MSTAR (MovingandStationaryTargetAcquisitionandRecognition)数据进行实验 ,估计方位角的准确性与现有算法的结果相比 ,具有明显提高     

高分辨率UAV SAR的三维运动误差分离与补偿

在基于SAR回波的数据处理中,多普勒调频率具有很高的估计精度且对场景的依赖性很小,可以更广泛地用于自聚焦处理。基于多普勒调频率参数估计,针对回波包络及相位分别提出了误差提取模型,并通过包络误差校正和相位误差补偿两个步骤实现了高精度的运动补偿处理。实测数据表明,本文方法可以在低精度导航信息情况下获取高分辨率雷达图像。     

基于小波域隐Markov模型的SAR图像滤波方法

在小波域隐Markov模型(HMM)的基础上提出一种新的合成孔径雷达(SAR)图像的滤波方法。首先根据小波变换的内在特征,建立小波域的隐Markov树(HMT)模型,通过EM算法可以获得该HMT模型的参数估计。然后根据SAR图像的统计性质,将SAR图像的乘法斑点杂噪声在局部范围内近似为加性白高斯噪声,通过最小均方差(MMSE)估计可以获得信号的小波变换值。通过对真实SAR图像的应用,结果说明该方法可以在保存图像细节特征的情况下有效地抑制图像的噪声。     

条带式合成孔径雷达数字聚束算法

与聚束工作模式的合成孔径雷达 (SAR)相比 ,条带式SAR能够在相同时间内对更大范围的区域进行微波成像。但是在分析条带式SAR图像时 ,往往需要着重分析某些局部热点区域 (ROI ,Region-Of-Interest) ,而ROI外散射体的回波会降低ROI图像的对比度。本文的数字聚束 (Digitally -Spotlight)算法可以在成像前将ROI外的回波“过滤” ,实现等效的的聚束工作模式 ,从而提高SAR对比度。仿真验证了该算法的有效性。     

结合景象匹配与惯导信息的SAR平台定位方法

利用高度传感器提供高度信息,结合高精度异源图像匹配技术与惯导系统漂移修正方法实现SAR平台定位。根据成像中间时刻SAR平台与SAR图像中心线上物点在水平面的投影共线的特性,在单帧图像中心线上均匀选取若干点与光学基准图进行高精度景象匹配;计算平台在水平面上投影位置,并利用高度信息确定其空间位置;使用序列图像定位结果估计惯导系统漂移参数,对惯导系统输出的位置数据进行修正,实现高精度的SAR平台定位。对各误差因素的影响进行分析,推导了精度估计公式。仿真和实际序列图像实验结果表明,方法正确可行,具有较高的平台定位精度,具备一定工程实用价值。     

二次相位误差对FMCW SAR成像质量的影响

调频连续波合成孔径雷达(FMCW SAR)是一种新近提出来的成像雷达体制,在FMCW SAR成像中,相位误差是成像质量下降的主要原因,必须对相位误差进行消除.首先建立了存在二次相位误差的FMCW SAR的信号模型,然后分析了二次相位误差对成像质量的影响,提出了一种补偿二次相位误差的方法.此方法与存在二次相位误差时的成像结果相比较,有效地消除了二次相位误差的影响,成像质量大为提高.     

基于景象匹配与惯导信息的SAR平台定位方法

利用高度传感器提供高度信息,结合高精度异源图像匹配技术与惯导系统漂移修正方法实现了SAR平台定位。根据成像中间时刻SAR平台与SAR图像中心线上物点在水平面的投影共线的特性,在单帧图像中心线上均匀选取若干点与光学基准图进行高精度景象匹配,计算平台在水平面上投影位置,并利用高度信息确定其空间位置;再使用序列图像定位结果估计惯导系统漂移参数,对惯导系统输出的位置数据进行修正,实现高精度的SAR平台定位。对各误差因素的影响进行了分析,推导了精度估计公式。仿真和实际序列图像实验结果表明,方法正确可行,平台定位精度较高,具备一定工程实用价值。     

基于高精度景象匹配的SAR平台定位方法

提出一种利用SAR图像与光学基准图高精度匹配实现SAR平台定位的方法。利用成像中间时刻SAR平台与SAR图像中心线上物点在水平面的投影共线的特性,在图像中心线上均匀选取若干点作为匹配点,并与光学基准图进行高精度景象匹配获取它们的物点坐标;根据这些物点坐标估计出图像中心线在当地水平面投影的直线方程;利用直线信息和斜距高度信息计算SAR平台在水平面上的投影点位置,进而计算得到成像中间时刻SAR平台的空间位置。为了进一步提高匹配精度,分别提出对正侧视和斜视SAR图像匹配区域进行几何粗校正的方法。还分析了不同误差因素对平台定位精度的影响,并给出精度估计公式。仿真和实际图像实验结果表明,方法正确可行,具有较高的定位精度,具备工程实用价值。