基于AM-LFM和IRT的旋转微动目标成像算法

在雷达成像中,基于CS的方法因其压缩采样的特性而在高分辨雷达成像中得到广泛应用。然而由于其是一种基于参数化的成像方法,对观测位置误差特别敏感。在实际中,一般无法知道精确的观测位置。观测位置的误差会造成成像结果位置的偏离、散焦以及无法聚焦。针对基于压缩感知的成像算法存在的观测位置依赖性问题,提出了一种基于调幅-线性调频(AM-LFM)分解和逆Radon变换(IRT)的微动目标成像算法。该方法根据分解后信号调频率分离目标微动信号与主体信号,再进行IRT成像。仿真及实验结果验证了算法的可行性和有效性。     

一种新的星载高分辨宽测绘带SAR运动目标检测与参数估计方法

针对星载多通道高分辨宽测绘带合成孔径雷达系统,提出了一种地面运动目标检测和参数估计方法,该方法利用空时自适应处理进行杂波抑制,采用传统SAR成像处理得到模糊的运动目标图像,接着利用恒虚警检测技术检测出所有运动目标,包括真实目标和由于多普勒模糊引起的虚假目标,再根据模糊图像的空间位置关系,从所有成像目标中检测出运动目标的真实成像位置,根据运动目标的斜距历程得到因运动目标速度引起的图像位置偏移,由此估计得到运动目标速度。该方法具有运算量小、检测精度高等优点,星载仿真数据验证了本文方法有效性。     

浙江某预备役师研发使用多功能应急指挥车 打通“最后一公里”的前进指挥所

前方侦察图像实时传输到指挥所;通信中断后及时实现无线覆盖;自带太阳能设备持续为供电系统充电……国庆节前夕,浙江某预备役师自行研发的多功能应急指挥车,再次驰骋演练场,成为畅通无阻的前进指挥所。     

车载InSAR前视三维成像技术

野外和非结构化环境下的障碍探测是无人驾驶车(UGV)环境感知的难题之一。基于高度识别障碍是一种有效的解决途径,提出了干涉合成孔径雷达(In SAR)的三维障碍物成像策略,研究了In SAR信息处理流程,分析了干涉基线和运动误差对车载In SAR高程测量精度的影响,仿真了无人车前场景存在遮挡时的In SAR高程测量,证明了In SAR用于UGV前方环境感知的可行性。     

一种高分辨率SAR图像水上桥梁目标识别新方法

首先采用灰度均值和方差二维特征模糊分割SAR图像,其次基于8邻域链码跟踪边界法剔除植被、阴影等虚警,然后通过水体轮廓搜索潜在桥梁ROI点并进行直线拟合、线段连接和线段延拓,消除河心洲、船只和条纹干扰等影响确定疑似桥梁ROI,最后采用双参CFAR检测法分割桥梁ROI,根据目标主轴方向和周长等特征消除桥梁ROI内的虚假目标,识别和定位桥梁。实验表明,该算法能够准确识别水上桥梁目标,对条纹干扰的桥梁和灰度梯度较弱的桥梁同样有效。     

基于改进OTSU算法的红外图像分割

红外图像分割是红外目标检测与识别领域研究中的一项重要内容。针对经典OTSU阈值分割算法无法适应目标模糊、对比度低的红外图像的缺陷,提出了一种改进的OTSU红外图像分割算法。该算法首先对红外图像进行预处理操作,再利用非线性平均灰度值的权重计算方法,克服了因目标靶面面积过小造成的阈值偏移。实验表明该改进方法较传统OTSU算法有更好的分割效果。     

卷积调制的SAR雷达二维间歇采样转发干扰技术

SAR雷达二维间歇采样转发干扰可以在距离向和方位向同时形成假目标串,对SAR雷达具有良好的欺骗干扰效果,但该方法存在间歇采样转发干扰共同缺陷。针对SAR雷达二维间歇采样转发干扰的缺陷,提出了基于卷积调制的SAR雷达二维间歇采样转发干扰方法,即对二维间歇转发干扰信号进行距离向和方位向的二维卷积调制,通过选择参与卷积调制信号的形式,可以产生灵活可控的干扰效果,能够有效克服间歇采样转发干扰的缺陷,理论分析和仿真实验证明了该方法的可行性、有效性。     

两向二维NFA及其在SAR目标识别中的应用

通过对传统线性鉴别分析局限性的分析,提出一种基于两向二维非参数特征分析((2D)2NFA)的SAR图像目标识别方法,该方法有效克服了线性鉴别分析的固有缺陷并且运算量也大大降低。首先,定义一种图像矩阵的近邻样本选取方法,继而利用k近邻样本构造(2D)2NFA的类间散度矩阵和类内散度矩阵,然后使用(2D)2NFA提取样本的特征,最后在特征空间中使用简单的最近邻分类器进行待识别测试目标的分类识别。用美国运动和静止目标获取与识别(MSTAR)计划录取的SAR图像数据进行了仿真实验,实验结果表明(2D)2NFA增强了提取特征的可鉴别性,能够获得更高的识别率,而且减小了特征维数。     

一种基于Canny算子的红外图像边缘检测算法

边缘检测是图像特征提取的关键技术。传统的Canny边缘检测算法中高斯滤波方差不具备自适应性,并且不能有效滤除红外图像特有的噪声,对红外图像的边缘提取存在局限性。深入研究了Canny边缘检测算法,并分析了红外图像噪声类型,针对高斯滤波影响红外图像去噪和边缘保持效果的问题,提出了用形态学滤波代替高斯滤波的改进的Canny算法。经过仿真实验,验证了本方法的有效性。改进算法能有效提取含噪红外图像的边缘,较好地保持了红外图像的边缘强度和细节。     

基于视频图像的目标识别与跟踪算法

研究了基于视频图像的目标识别与跟踪算法。主要应用了Hog特征和支持向量机(SVM)分类器设计完成对目标的侦察识别。当侦察到目标时,采用高斯模型对目标和背景建模,结合卡尔曼滤波预测估计方法和均值漂移(mean-shift)理论,实现目标跟踪和定位功能。最后通过缩微环境中的案例演示,验证了所提算法的可行性。