机动飞行条件下基于SIFFBP算法的机载UWB SAR成像

机动飞行条件下,运动误差的幅度较大,频域运动补偿精度难以满足机载超宽带合成孔径雷达(UWB SAR)高精度成像的要求,需要采用精确的时域后向投影(Back Projection,BP)算法,然而原始BP算法的巨大计算量限制了其实际应用。提出了一种基于子图像快速因式分解BP(Sub-image Fast Factorized BackProjection,SIFFBP)算法的机动飞行条件下机载UWB SAR成像方案,并对其子孔径和子图像划分的约束关系进行了推导,给出了算法步骤,并分析了算法的计算量。仿真和实测数据处理结果表明,SIFFBP算法能够在保证处理精度的同时,大幅度提高处理效率,非常适合于机动飞行条件下的机载UWB SAR成像处理。     

内编队地球重力场测量性能数值分析

内编队系统通过实现内卫星纯引力轨道环境和内卫星精密定轨,完成高精度地球重力场测量,实现了不依赖于加速度计的重力卫星实施新途径。针对内编队重力场测量性能难以解析分析的情况,基于MATLAB并行程序设计进行了重力场测量数值模拟,获得了内编队重力场测量的有效阶数及其精度。在内编队轨道高度为300km、内卫星干扰力为1.0×10-10m/s2、外卫星定轨精度为3cm、内外卫星相对状态测量精度为1mm的条件下,计算得到内编队测量重力场的有效阶数为72,相应的大地水准面累积误差为44cm,重力异常累积误差为4.5mGal,由此可知内编队测量重力场的有效阶数主要分布在低阶部分。     

基于联合相似测度的SAR图像边缘点特征配准方法

针对SAR图像配准过程中几何变换影响特征匹配稳健性和适应性的问题,提出了一种在特征匹配过程中直接解算几何变换模型的边缘点特征配准方法。利用SAR图像边缘点的梯度和方向特征,基于像素迁移思想,定义了图像匹配的联合相似度——联合特征均方和(SSJF),并建立了SAR图像边缘点集相似性匹配准则;基于方向模板提出了改进的ROEWA算子;利用改进的遗传算法(GA)来进行相似度的全局优化搜索,获取配准模型参数;利用多幅SAR图像的配准试验,对本文方法的性能进行了验证。     

层状磁电弹半柱中同轴界面上的裂纹相互作用规律

针对“磁电弹-正交基体-磁电弹”3层半柱结构中2个同轴界面同时开裂的问题,建立了其断裂力学理论模型.运用位错模拟法和Green函数法,推导了裂纹问题的奇异积分方程组,并得到了应力强度因子的数值解.基于参数分析,讨论了层厚和裂纹的环向相对位置对应力强度因子的影响规律,阐明了其中的刚性边界效应、自由边界效应、屏蔽效应和干涉效应,揭示了屏蔽与干涉相互竞争所引起的局部区域内应力强度因子的特殊振荡现象.相关结论可为层状磁电弹智能器件的防断裂优化设计提供理论参考.     

一种基于BP神经网络的极化干涉SAR植被高度反演方法

地面干涉相位估计偏差和植被散射模型偏差都将引起三阶段植被高度反演偏差,针对该问题,提出了基于BP神经网络的植被高度反演方法,该方法直接利用BP神经网络模拟极化复相关系数与植被高度之间的非线性映射关系,不仅可以避免地面干涉相位估计偏差导致的植被高度反演偏差,还能降低三阶段植被高度反演方法面临的散射模型偏差导致的植被高度反演偏差,具有比三阶段植被高度反演方法更高的反演精度。实验结果验证了新方法的优越性。     

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。     

空间谱估计在干涉测角中的应用

提出了一种利用空间谱估计对干涉测角系统进行解算的方法,该方法在多重信号分类(M USIC)算法的基础上,对协方差矩阵的估计、特征值分解、谱峰搜索等计算量较大的步骤进行了改进,提高了运算速度.并根据入射角连续的特点,提出了空域跟踪搜索的算法,进一步减小了计算量,同时提高了解模糊的正确率.     

Halo轨道的航天器编队构型设计

针对不同干涉基线约束下的最优Halo轨道编队构型设计方法展开研究。以Richardson关于Halo轨道的三阶近似解析解为基础建立同一轨道上两航天器编队的相对运动学模型;以平动点为质心的旋转坐标系为基准构造与编队主航天器和观测目标相关的旋转坐标系,并在此坐标系中给出不同于二体问题的干涉基线计算方法;以满足基线约束下观测时间最长为目标给出最优编队构型设计方法。最后,以绕日-地L2点的Halo轨道为例对上述编队构型设计方法的有效性进行了仿真验证。     

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。     

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。