遥感影像中采用多维特征的目标定位检测

给出一种在复杂场景的遥感影像中定位人造目标的方法,通过提取多种有利于检测人造目标的特征,并将其组合成特征矢量,采用非参数的均值漂移聚类方法进行分割,从而把目标从复杂场景中分离出来,通过检测影像中的房屋建筑物,结果表明该方法具有很好的稳健性和自动性。     

基于相关熵的MACH滤波器

最大平均相关高度(MACH:Maximum Average Correlation Height)滤波器是一种重要的基于相关的模式识别方法。滤波器由训练数据线性构造而成,具有良好的畸变容忍能力,在线性高斯噪声条件下具有理论最优性。为将算法适用于广泛的非线性、非高斯情形,本文引入一种新的度量函数相关熵,可隐性地将输入数据通过非线性变换映射到特征空间;并在新的空间中提出了基于相关熵的MACH滤波器构造方法。最后将此方法应用于合成孔径雷达(SAR:Synthetic Aperture Radar)图像目标分类进行了实验,在接收机工作性能曲线和峰值旁瓣比的比对中,本文算法的性能均有所提升。     

超宽带雷达回波的双谱分析方法

谱分析是雷达信号处理的重要组成部分,对目标分类、特征检测均有重要意义。高阶谱所具有的特殊性质,有助于人们从新的角度对雷达回波进行分析。本文提出了一种双谱分析双（Ｑ,Ｋ）方法。仿真结果表明,本文提出的方法与其它的双谱估计算法相比估计精度更高。最后给出了应用实例     

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。     

基于小波变换的探地雷达随机RFI抑制方法

针对探地雷达(Ground Penetrating Radar, GPR)与移动通信系统终端存在的频谱共用的电磁兼容性问题,着重分析了GPR接收中随机性射频干扰(Radio Frequency Interference, RFI)的性质,以及该类RFI与GPR目标回波信号在小波多尺度分解中分布的差异性,并基于此分析,提出了基于小波变换域的GPR随机RFI抑制算法,利用两种实测实验数据进行验证,结果表明,该方法能较好地抑制GPR的随机性RFI.     

一种新的MIMO雷达DOA估计方法

多输入多输出(MIMO)雷达通过分布式布阵可以获得空间分集增益,抑制目标闪烁,但过大的阵元间隔不利于DOA估计.采用发射阵列分布式布阵,接收阵列密布阵的收发分置系统,通过发射正交信号,在接收端经匹配滤波信号分选后构造虚拟子阵,提出了一种子阵优选算法,抑制目标闪烁,实现多目标超分辨.对子阵优选算法在MIMO二维空间定位中进行扩展,使MIMO同时具备抑制目标闪烁和提高自由度的特点.最后仿真实验表明了该算法的有效性.