基于实数编码遗传算法的超宽带波形设计

采用实数编码的遗传算法对超宽带(UWB)波形进行了独特设计。以正弦高斯脉冲作为基函数,提出了一种新的适应度函数表示方法,应用此方法设计出了更符合美国联邦通信委员会(FCC)提出的辐射掩蔽特性要求的脉冲波形,并对设计脉冲进行了链路预算。仿真结果表明:采用实数编码的遗传算法优化设计得到的超宽带波形效果好且仿真时间复杂度低;与随机组合脉冲相比,设计出的脉冲在信号传输性能方面更具优势。     

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。     

正弦高斯组合的UWB脉冲波形设计

针对美国FCC关于超宽带传输系统提出的辐射掩蔽特性,提出了一种基于正弦高斯组合的UWB脉冲波形设计新方案。以一组正弦高斯脉冲为基函数,利用最小均方误差准则(LSE)选取加权系数对基函数进行线性组合,通过调整基函数的载波频率和脉冲形成因子,对波形进一步优化。分析了TH-PPM UWB多用户系统的误码率性能。仿真结果表明,与高斯二阶微分脉冲、随机系数组合脉冲相比,基于正弦高斯组合脉冲具有更高的频谱利用率,误码性能更优。     

基于结构相似度的SAR干扰效果评估方法

传统的合成孔径雷达(SAR)图像质量评价指标没有考虑像素点间的相关性和人眼视觉系统感知特性,导致主客观不一致的现象时有发生。提出了一种主客观相结合评估方法,该方法不仅巧妙地利用了结构相似度(SSIM)作为主客观评价的连接纽带,而且结合局部方差相似度与图像高频信息相对应的特点,通过非线性合并得到了结构相似度的修正模型。仿真结果表明,该方法较之传统评估手段具有明显的优势,不仅能够更好地反映出干扰对图像细节的影响,而且能够与人类视觉系统保持高度一致,进一步提升了整套评估系统的效率和准确率。     

地球自转对分布式星载SAR-GMTI的影响

地球自转对分布式星载SAR-GMTI的影响主要体现在两个方面:(1)受测绘带地形起伏和杂波抑制手段的制约,星间基线应平行于地面波束足迹方向,编队卫星轨道参数必须保持一定的关系;(2)地杂波多普勒与距离有关,必须采取适当措施以克服杂波凹口形变及展宽。在综合上述两个影响的基础上,设计了由3颗小卫星编队构成的分布式星载SAR-GMTI系统,并以信杂噪比损失为指标,衡量该系统在X和L两个波段下能够达到的理论性能上限。     

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。     

SAR图像中道路的检测

提出一种两步算法用于从合成孔径雷达 (SAR)图像中无监督地提取线性特征 ,特别是提取公路网。第一步利用局部线特征检测算子提取线基元 ,为此提出一种改进的均值比率 (RoA)算子 ,应用SAR图像的内在统计特性 ,保证较高的准确率 ;第二步引入公路结构特征的先验信息 ,对提取的线基元进行组织 ,获得比较宏观的线性结构。文中的方法通过ERS -1图像加以验证。     

星载寄生式SAR系统干涉信号模型与相对高程测量性能分析

以星载寄生式SAR系统成像信号模型为基础,给出了该系统的干涉模型,分析了其特点和限制条件,提出了距离向有效基线和方位向有效基线的新概念。以Cartwheel和Pendulum两种编队构形为实例,分析了寄生式SAR系统有效基线的限制和相对高程测量的性能,结果表明:编队形式固有的基线耦合给性能造成不利影响,在这方面Pendulum编队优于Cartwheel编队构形;距离向和方位向预滤波处理可提高图像对的相关性,但并不能完全去除几何去相关对性能的影响。     

一种基于自适应阈值估计算法的SAR图像去噪方法

为去除乘性相干斑噪声对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像的影响,将小波域去噪和二维平移不变去噪算法进行有效结合,提出一种新的自适应阈值估计算法.基于概率密度函数和贝叶斯估计理论,可以得到子带阈值.通过对数变换,将算法应用于含相干斑噪声的SAR图像去噪.理论分析和实验结果表明该算...     

基于SAR图像的目标散射中心特征提取方法研究

针对SARATR需要,基于属性散射中心模型,研究了从SAR图像提取目标散射中心特征的方法。该方法首先从SAR图像分割出包括单个散射中心响应的目标区域,然后判断该区域对应的散射中心的类型,最后再采用相应的参数模型进行参数初值选择和数字优化,从而得到对应该区域的目标散射中心特征。通过循环执行上面的步骤,就可以从SAR图像提取出目标所有散射中心特征。仿真结果表明,该算法具有良好的估计性能。