基于精确距离模型的改进R-D算法

本文利用合成孔径雷达(SAR)最为精确的标准斜视距离模型,推导出了一种适合斜视SAR精确成像的改进距离-多普勒(R-D)算法。文章进一步分析了SAR的四种距离模型,将已有的三种R-D算法以及本文提出的改进R-D算法和四种距离模型之间建立了一一映射,指出了四种R-D算法之间的本质区别。最后对四种R-D算法进行了仿真,结果表明本文给出的改进R-D算法最能够适应斜视情况下的精确成像。     

基于测量数据的机载三维SAR横滚角运动误差补偿

机载三维SAR通过天线阵列、合成孔径和宽带信号实现三维成像,但平台的平动误差和姿态角误差会影响成像质量。不同阵元间的平动误差一致,可通过单天线SAR运动补偿方法去除,但姿态角误差改变阵元间相对位置关系,影响复杂,其中,横滚角误差影响最大,目前尚没有基于测量数据的补偿方法。本文建立了阵列天线SAR三维成像模型,分析了横滚角误差影响及横滚角误差与跨航向波数之间的关系,提出了波数域子孔径补偿方法,仿真结果证明该方法可有效补偿横滚角运动误差影响。     

机载双基地SAR实测数据成像

建立双基地SAR的单基地等效模型,分析了系统时间同步误差的机理;提出了双基地SAR回波中的直达波数据进行时间同步误差校正的算法;在双基地SAR单站等效模型的基础上,利用时变阶梯变换算法进行成像处理。经过理论分析,实测数据处理验证,这一算法是有效的,能够校正双基地SAR时间同步误差,较好地进行实测数据的成像处理。     

机载SAR影像距离-斜视角模型立体定位

在考虑SAR成像过程中斜距矢量与航向的夹角的情况下,分析了SAR影像距离-斜视角模型,推导了其线性化形式,设计了相应的定向参数解算和立体定位方案。利用机载SAR影像进行立体定位实验,结果表明:距离-斜视角模型立体定位精度优于F.Leberl模型立体定位精度。     

基于à trous小波分解的SAR图像噪声滤除方法

合成孔径雷达(SAR)以其特有的全天时、全天候成像能力,在对地观测领域中发挥着重要的作用。由于雷达回波的相干性,SAR图像上存在着斑点噪声,为消除这种噪声,提出了一种基于à trous小波算法的组合滤波方法,该方法首先将SAR图像分解至静态小波域,然后对噪声的小波系数进行基于中值的平滑处理,最后对低频信号进行均值滤波。将此算法应用于新疆库车县的一幅RADARSAT图像进行斑点噪声滤波,并与另外3种典型的SAR图像滤波算法进行比较,结果表明,该方法不仅可以有效地去除斑点噪声,并且可以保持SAR图像的精细纹理结构。     

MIMO下视阵列SAR倾角误差补偿算法

结合POS真实数据形式,引入传统光学摄影测量的外方位元素,提出了基于倾角误差的MIMO下视阵列SAR误差补偿方法。该方法首先在三维空域补偿与波束无关的相位误差;其次将补偿后的回波数据变换到航迹向-跨航向二维波数域,并沿航迹向和跨航向均匀分为M和N段,获得MN个子块,每个子块补零并扩展到原尺寸后,将回波变换到航迹向-跨航向二维空域、距离向波数域,补偿与波数相关的相位误差;再次转换到三维空域,把每个子块补偿的数据直接相加,得到最终回波;最后使用三维RD成像算法得到聚焦正确的三维成像结果。通过仿真试验验证了方法的有效性。     

基于Voronoi几何划分和EM/MPM算法的多视SAR图像分割

基于区域和统计的SAR分割方法,提出一种结合Voronoi划分技术、最大期望值EM(Expectation Maximization)和最大边缘概率MPM(Maximization of the Posterior Marginal)算法的多视SAR图像分割方法。首先利用Voronoi划分将图像域划分成不同的子区域,而每个子区域可以被看成待分割同质区域的一个组成部分,并假设每个子区域内的像素满足同一独立的Gamma分布,从而建立多视SAR图像模型,并在贝叶斯理论架构下建立图像分割模型,然后结合EM/MPM算法进行图像分割和模型参数估计。该方法将基于像元的马尔可夫随机场(Markov Random Field,MRF)模型扩展到基于区域的MRF模型,并且能同时有效地获取模型参数估计和基于区域的SAR图像最优分割。采用本文算法,分别对RADARSAT-Ⅰ/ⅡSAR强度图像和合成SAR强度图像进行了分割实验,定性和定量的测试结果验证了本文方法的有效性、可靠性和准确性。     

高分辨率机载SAR影像抑制噪声算法比较研究

SAR影像噪声抑制一直是学术界重要的研究课题,SAR影像由于其自身的成像原理不可避免地存在着斑点噪声,极大地干扰了地物信息的检测、分类和识别,影响SAR影像的解译和地物信息的判读。因此,进行噪声抑制处理具有重要的现实意义。本文介绍了四种高效的SAR影像抑制噪声的算法,针对这几种降噪算法进行了对比试验,并通过定量的评价指标来分析并验证这四种降噪算法在抑制斑点噪声的同时保持影像边缘细节的能力。结果显示:空间域均值滤波和自适应中值滤波纹理特征保持能力强,处理之后的SAR影像更清晰,而频率域滤波算法抑制噪声能力虽强但纹理特征保持能力弱,处理之后的SAR影像会丢失地物特征信息,清晰度会降低。综合分析表明,自适应中值滤波对机载SAR影像噪声抑制作用要优于其他三种滤波算法。     

利用SAR图像计算内波深度和振幅的可行性研究

根据星载合成孔径雷达(SAR)内波成像机理,建立了包括KdV方程、作用量谱平衡方程和Bragg散射模型在内的内波深度和振幅探测模型,更为严谨地推导出用SAR图像计算内波深度的方法,并首次推导出内波振幅的计算方法.利用该方法对台湾东北部海域的两幅ERS-1 SAR内波图像进行了实例研究,结果表明,该方法是合理且可行的.     

SAR 图像中不同特性条纹噪声的滤除

分析Burst工作模式星载SAR 系统中, 采用全孔径成像算法会产生周期性明暗条纹噪声的原因, 提出一种简单高效的一维频域滤除算法, 并给出包含该操作的改进距离多普勒成像算法流程。对于因雷达系统本身原因而产生的一些非周期不规则条纹噪声进行讨论, 针对此类噪声提出一种二维频域区域滤波的算法。通过对实际星载SAR 数据的处理, 验证算法的有效性。     

A Chirp Transform Algorithm for Processing Squint Mode FMCW SAR Data

Frequency-modulated continuous-wave (FMCW) synthetic aperture radar (SAR) is a lightweight cost-effective high-resolution airborne imaging radar. In squint case, the frequency scaling algorithm, which is suitable for processing nonchirped raw data, cannot be used directly in FMCW SAR data processing because of low system sampling frequency. On the other hand, the continuous antenna motion of FMCW SAR can cause serious distortions in the reconstructed images. In this letter, an improved algorithm called the chirp transform algorithm is proposed. When the effects of the residual video phase are negligible, the algorithm uses a chirp transform to perform the time scaling operation to alleviate the sampling frequency problem. It requires only fast Fourier transforms and multiplications. The range cell migration introduced by the continuous motion is also compensated completely in range-Doppler domain. The algorithm performances are analyzed and are supported by point target simulation experiments.     

Quartic-Phase Algorithm for Highly Squinted SAR Data Processing

In this letter, an algorithm based on a quartic-phase model is discussed for processing highly squinted synthetic aperture radar (SAR) data from a large range swath. In the algorithm, a precise quartic-phase model is adopted to describe a range-dependent property of the SAR signal; a constant factor and a secondary scaling process are introduced to make the algorithm easy to be utilized compared with traditional nonlinear chirp scaling algorithms. The novel algorithm can process SAR data under a squint angle above 50deg and achieve a focus depth over 60 km     

FAN模型的双种群差分进化光谱解混算法

双线性混合模型是近年来非线性光谱解混的研究重点之一,其克服了线性混合模型无法描述地物多重散射作用的缺陷,能够更精确地还原真实的地物光谱混合过程。然而,限于模型的复杂性,目前在缺乏准确的端元先验知识的条件下进行双线性光谱解混仍是一项具有挑战性的任务。差分进化算法(DE)是一种具有良好全局搜索能力的群智能优化算法,其优化求解过程无需进行复杂的数学推导,为双线性光谱解混问题提供了一种有效的解决途径。为此,本文以FAN双线性混合模型为例,提出了一种双种群机制的差分进化算法(记为DEFAN),实现非监督双线性光谱解混。DE-FAN算法通过建立端元与丰度两个种群的交替进化机制寻找最优解,同时在迭代中引入自适应重构策略增强种群多样性,降低算法陷入局部最优解的风险,最终实现端元与丰度的同时估计。通过模拟图像及真实图像的解混实验进行算法检验,证明DE-FAN算法较之传统非线性解混算法具有更高的解混精度及解混效率。     

A Novel Approach to Range Doppler SAR Processing Based on Legendre Orthogonal Polynomials

The range Doppler algorithm (RDA) is based on Taylor series expansion for the transfer function (TF) phase component, resulting in increasing phase error as the range frequency or the squint angle increases. We introduce Legendre orthogonal polynomials into synthetic aperture radar data processing steps to replace Taylor series expansion used in approximating the TF phase. A novel range Doppler imaging approach based on Legendre expansion is addressed with an extended RDA as example, and the analytical expressions of the new phase multiplication factors are then derived. The simulation results show that the proposed method provides better focusing performance than the conventional RDA in the same squint case and is more suitable for the large squint mode while there is negligible increment of computation load.     

加速迭代硬阈值ISAR稀疏成像

加速迭代硬阈值(AIHT)作为一种压缩感知(CS)算法,具有计算复杂度低、内存占用小的特点,在较小数目的观测下,经过有限次迭代便能获得较好的重建效果。因此,本文将该算法应用到逆合成孔径雷达(ISAR)稀疏成像,对该方法的具体特征和适用性进行了详细分析。仿真结果表明,在相同信噪比和回波脉冲数条件下,基于AIHT的ISAR成像方法,相比于稀疏贝叶斯算法(SBL),在重建时间上缩短了至少2个量级;相比于迭代加权最小二乘法(IRLS)和平滑l0范数算法,在重建质量上提高了约3倍。经实测数据处理结果验证,在1/4原始脉冲数条件下,该方法仍具有良好的聚焦性能和压低旁瓣效果。     

显著性权重RX高光谱异常点检测

高光谱图像异常点检测中,传统RX异常点检测算法忽略了空间相关性,背景估计不准确。本文提出了一种基于图像局部邻域光谱显著性分析的加权RX算法。该算法通过引入图像显著性分析,对基于概率密度为权重的图像背景建模进行改进,建立光谱显著性权重图,重新定义RX算法中的均值向量和协方差矩阵,并给不同的目标赋予不同的权值,达到优化背景估计的目的。利用合成高光谱数据和真实高光谱数据进行异常点检测实验,结果表明,对于同一组数据,本文算法检测到的异常点数比传统算法多,虚警率较低,有效地提高了检测率。     

Delaunay三角形构网的分治扫描线算法

Delaunay三角网作为一种主要的DTM表示法,具有极其广泛的用途。基于分治算法和逐点插入法的合成算法是目前研究较多的用于生成Delaunay三角网的合成算法。简要介绍和评价扫描线算法和分治算法后,提出一种新的基于这两种算法的合成算法。该方法兼顾空间与时间性能,稳定性较高,分别较扫描线算法和分治算法,运行效率和鲁棒性更优。