一种新的并行多通道数据采集系统时序偏差校正技术

介绍了多通道并行采样技术在高速数据采集系统的应用和其局限性 ,然后给出了一种测量多通道系统各通道间时序偏差的方法 ;接着提出了一种在数字域校正通道间时序偏差的新方法 ,可以大大提高多通道并行采样技术的性能 ;最后对该方法进行了仿真以验证其可行性和性能。     

用线性规划法设计复系数FIR滤波器

讨论了在复Chebyshev逼近意义下设计复系数FIR滤波器问题。直接把复Chebyshev逼近问题离散化成有限维线性规划问题 ,再用单纯形法求解这种方法一直被认为只能设计实系数滤波器 ,而且计算量大、收敛速度慢。本文从直接离散化出发 ,推导出一种求解此问题的改进的单纯形算法 ,适用于设计复系数滤波器 ,极大地减小了计算量 ,提高了收敛速度。并证明了它与通过求解半无限线性规划的对偶问题而得到的改进的单纯形法是等价的。最后给出了算法的仿真结果     

基于高性能DSP实现的多普勒波束锐化实时成像处理

在简要介绍多普勒波束锐化 (DBS)成像原理和TMS32 0C6 2 0 1芯片特点的基础上 ,着重讨论了DBS成像算法基于DSP的实现。在实现过程中充分考虑了通用DSP完成非线性运算、除法运算耗时大以及存贮I/O操作耗时不能忽略等特点。最后分析了算法性能并给出了实验结果     

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。     

一种搜索鲁棒的中国余数定理的多基线相位解缠绕技术

多基线相位解缠绕的性能深受噪声水平制约，比如基于经典中国余数定理的相位解缠方法，由于其糟糕的抗噪声性能，限制了其在实际中的广泛运用。基于搜索鲁棒的余数定理，通过引入公因子，构建新的同余方程组，提出了一种搜索鲁棒的中国余数定理的相位解缠方法。仿真实验验证了该方法的有效性，并表明选择合理的公因子可以有效提高算法的抗噪声性能。     

车载UWB SAR干扰自适应抑制新方法

在分析车载超宽带合成孔径雷达(UWB SAR)探测系统中干扰类型及其产生机理的基础上,针对Tsaipei Wang等提出的批处理方法的局限性,提出一种基于迭代运算的图像域自适应干扰抑制方法.该方法利用基于韦布尔分布的恒虚警率(CFAR)检测器提高干扰信号估计的准确性;采用迭代方法在线估计和更新参数,实现干扰的自适应抑制.实测数据处理结果表明:该方法可有效抑制自信号干扰,且结构上适于实时处理,可满足车载UWB SAR探测系统对图像预处理的要求.     

凹障碍超宽带SAR图像特征分析

野外环境下的凹障碍感知一直是地面无人作战平台环境感知面临的难题,长期以来常规传感器,例如立体视觉、红外相机和激光雷达,都没有取得好的效果。超宽带合成孔径雷达作为一种全天时、全天候的高分辨率雷达,在目标感知方面得到了广泛的运用。基于超宽带合成孔径雷达感知凹障碍是一种有效的感知手段,阐述了凹障碍的雷达成像几何,利用MATLAB模拟仿真合成孔径雷达数据获得了凹障碍图像,分析得出了凹障碍在雷达图像表现出由阴影区和光亮区紧密相连的特征,并通过实测数据成像获得的凹障碍图像结果,对凹障碍雷达图像特征进行了进一步的验证。     

基于VFGPIR联合特征的决策级加权融合检测方法

车载前视地表成像雷达(VFGPIR)探测浅埋目标时面临虚警率过高问题,可利用序列图像特征的联合检测解决这一问题.首先利用Fisher鉴别比(FDR)定量评估从单帧和序列图像中提取的单个特征的鉴别能力;然后针对单个最优序列特征无法满足探测指标要求提出一种基于决策级加权融合的多特征联合检测方法;最后利用接收机工作特性(ROC)曲线来验证所提方法的有效性.试验结果表明:序列特征比单帧图像特征具有更好的鉴别能力;所提方法性能优于单个最优序列特征、特征向量和多数票融合准则对应的检测结果,有望满足实际探雷应用需求.     

阿基米德螺旋天线的群延迟和UWB-SAR系统延迟的补偿研究

将Archimedean天线的群延迟分为色散部分和非色散部分.利用Archimedean螺旋线的几何特性揭示了其固有的色散特性,有效地解决了该类天线群延迟未知情况下的补偿问题;将天线群延迟的非色散部分等效为附加系统延迟,利用定标体形成的曲线特征,提出了一种基于Hough变换(HT)的延迟系统估计方法,并利用曲线的对称性降低HT的维数,提高估计速度.轨道超宽带SAR数据的处理结果验证了所提方法的有效性.     

基于方位特征序列的地雷鉴别算法

在使用低频超宽带合成孔径雷达(UWB-SAR)对地雷进行探测的过程中,根据目标电磁散射随方位角和入射角的变化特性,提出一种利用双峰间距和频率凹点特征沿方位向变化的隐马尔科夫模型(HMM)鉴别算法。该算法首先针对目标感兴趣区域(ROI)图像估计其各方位回波响应,然后利用时频原子提取时域双峰间距和频率凹点,进而得到随方位角变化的特征序列,再通过SAR工作时方位角和入射角的变化特点以及训练样本确定HMM参数,并在此基础上计算疑似目标新的特征矢量,采用马氏距离进行判别。实验结果表明了本文所提方法在目标鉴别方面的有效性。