典型地形SAR回波模拟与SAR图像仿真

SAR成像算法的验证需要相应的回波数据, 同时SAR图像目标识别算法的检验需要大量的SAR图像, 针对这一要求, 提出了一种典型地形SAR回波模拟与图像仿真的方法。首先分析了分形布朗曲面及其水平集的特征。在此基础上, 运用中点位移法生成了描述山脉地形的数字高程数据, 提出了生成海岸地形(“归零法”)及河流沟壑地形(“归零取反法”)的新方法。引入电磁散射模型, 计算了每个分辨单元的后向散射系数。给出了基于二维快速傅立叶变换的SAR回波模拟算法的推导过程及相应的仿真结果, 并对结果进行了分析和讨论, 证明了该方法的正确性。     

星载极化SAR数据模拟

介绍了自行开发的星载极化SAR数据计算机模拟系统，此系统采用的模拟方法遵循了星载极化SAR系统实际运行的情况，按发射脉冲时间序列，分别依次计算各发射脉冲相应的回波数据，与常用的以点目标为基础逐点模拟方法相比，计算效率高，现贴近实际系统，便于模拟各种误差的影响和保持其对所有目标回波影响的一致性和相关性。给出了星载极化SAR数据模拟的实例。     

一种基于曲线SAR的三维目标特征提取与自聚焦新算法

曲线合成孔径雷达（Curvilinear Synthetic Aperture Radar,简称曲线SAR）是一种新的三维成像模式，通过让载机作曲线飞行，曲线SAR系统能同时在方位维和高度维形成大的合成孔径。本文提出一种曲线SAR的三维目标特征提取和自聚焦新方法。新方法是建立在一种灵活的接收数据模型之上的参数化的新方法。仿真实验证明了所提方法的有效性。     

基于DEM的SAR图像模拟

针对SAR图像模拟方法进行了深入研究,提出了一种新的SAR图像模拟方法.该方法引入并改进信号模拟中经常使用的小面单元模型,并对SAR图像的阴影特征进行了分析;给出了一种高效判断阴影区域的算法.使用该方法对某一山地区域的DEM数据进行了SAR图像的模拟实验.实验结果表明:模拟的SAR图像和真实SAR图像纹理一致,很好地反映了起伏地区SAR图像的几何特征,取得了理想的效果.     

基于影像模拟的SAR几何校正准自动方法

合成孔径雷达影像的几何校正是许多微波遥感应用中必须解决的问题，当无法获得准确的轨道数据时，这个问题变得非常困难。本文提出了利用合成孔径雷达模拟影像进行准确的几何校正的原理及方法，并以RADARSAT SAR影像进行了实验。该方法利用不准确的轨道数据及数字高程模型生成模拟的SAR影像，用影像匹配的方法自动获取模拟影像与真实影像之间同名点的坐标差值，而这个差值信息正好提供了对不准确轨道数据的控制。本方法无须地面控制点，并基本上可以自动进行，是解决目前SAR几何校正问题的有效方法。     

基于DEM的SAR图像模拟

针对SAR图像模拟方法进行了深入研究,提出了一种新的SAR图像模拟方法。该方法引入并改进信号模拟中经常使用的小面单元模型,并对SAR图像的阴影特征进行了分析;给出了一种高效判断阴影区域的算法。使用该方法对某一山地区域的DEM数据进行了SAR图像的模拟实验。实验结果表明:模拟的SAR图像和真实SAR图像纹理一致,很好地反映了起伏地区SAR图像的几何特征,取得了理想的效果。     

基于DEM的SAR图像模拟

首先阐述了研究基于数字高程模型(DEM)的SAR图像模拟的重要性。然后针对SAR图像的几何特点,并顾及地面坡度、成像距离等因素对雷达波后向散射强度的影响,设计了基于强度积分的SAR图像模拟方案。根据Leberl构像模型计算SAR图像的像点坐标,采用强度积分策略对各点处的强度进行模拟,并进行归一化处理。通过仿真实验得到了满意的SAR模拟图像,验证了该模拟方案的正确性和有效性。     

基于DEM的SAR图像模拟

首先阐述了研究基于数字高程模型(DEM)的SAR图像模拟的重要性.然后针对SAR图像的几何特点,并顾及地面坡度、成像距离等因素对雷达波后向散射强度的影响,设计了基于强度积分的SAR图像模拟方案.根据Leberl构像模型计算SAR图像的像点坐标,采用强度积分策略对各点处的强度进行模拟,并进行归一化处理.通过仿真实验得到了满意的SAR模拟图像,验证了该模拟方案的正确性和有效性.     

地震损毁建筑物的高分辨率SAR图像模拟与分析

为了分析汶川地震震后高分辨率合成孔径(SAR)图像的城区建筑物特征,基于实际获取的机载X波段SAR图像,采用电磁模拟方法进行分析和研究.通过对城区的完整建筑和毁损建筑进行三维建模,采用射线跟踪的电磁计算方法和图像域积分的成像模拟方法得到不同受灾程度的建筑物SAR模拟图像.与真实SAR图像对比分析,提出的算法能够分析建筑物结构变化对SAR图像的影响,模拟主要的强散射点,能有效辅助SAR图像进行城区特征分析.     

双通道SAR振动目标快速检测

目标的振动会对雷达回波产生特殊的相位调制,称为微多普勒效应,能够提供对微动目标检测的有利信息,因此对提高SAR(Synthetic Aperture Radar)系统性能具有重要意义。然而,已有的检测算法存在运算量大、抗杂波噪声能力弱和无法适应多振动目标等问题。针对这些问题,本文提出一种对振动目标检测的新算法。该算法利用相位中心天线偏置DPCA(Displaced Phase Center Antenna )对消技术消除杂波,并沿方位向累加DPCA信号来提高算法的抗噪声能力。由于振动目标SAR方位回波的频谱与脉冲序列具有高度相似性,本文算法选择了检测重复脉冲序列的脉冲重复频率PRI(Pulse Repetition Interval )变换法来实现振动目标的检测。仿真实验表明,本文算法能够在强杂波噪声条件下检测振动目标,同时具有准确振动频率估计性能,甚至当同一个单元存在多个振动目标时,本文算法依然适用。仿真中振动目标检测的计算机运行总时间不超过0.6 s,说明本文算法适用于实时检测,通过与GLRT算法和Hough变换算法运算量的比较,证明了本文算法相比于经典算法具有运算量小,检测速度快的优点。     

基于图像特征的星载SAR图像模拟研究

SAR图像模拟技术被广泛应用于SAR系统的设计和验证、SAR图像的正射纠正、雷达图像解译和目标识别等。随着星载SAR的发展,必然面临着对星载SAR图像模拟的大量需求。本文首先从SAR图像的几何特征和辐射特征出发,探讨了SAR图像模拟技术的原理,分析了RD（Rang Doppler）模型,后向散射模型和斑噪模型。在传统RD模型的基础上,根据不同地形特征（起伏地形和平坦地形）考虑不同的后向散射模型。特别强调了在平坦地形情况下,需要地物分类数据的参与,并利用Ulaby和Dobson的后向散射模型。另外,在SAR图像统计特征的基础上,进行SAR图像的乘性噪声模拟,可以满足更逼真的SAR场景需求。然后,给出了图像模拟的算法流程,并对关键步骤的算法做了分析。最后,在实现基于图像特征的星载SAR图像场景模拟算法的基础上,选择新疆窝依牙地区和天津地区分别进行起伏地形和平坦地形的模拟试验,实验结果证明了本文模拟算法的有效性。     

快速的Otsu双阈值SAR图像分割法

提出了一种结合规则划分和M-H（Metropolis-Hastings）算法的SAR图像分割方法。首先,利用规则划分将图像域划分成子块,并假设每个子块内像素服从同一独立的Gamma分布;根据贝叶斯定理,构建基于子块的图像分割模型;然后,利用M-H算法模拟该分割模型,实现SAR图像分割及模型参数估计。在M-H算法中,设计了改变参数矢量、改变标号场及分裂或合并子块三个移动操作。为了验证提出的分割方法,分别对真实及模拟SAR图像进行分割实验。定性及定量评价结果表明了本文方法的可行性及有效性。     

基于影像模拟的星载SAR影像正射纠正

对山地和高山地等选点困难地区的星载SAR影像进行正射纠正时,通常采用距离多普勒模型进行影像模拟纠正。但由于每类星载SAR影像辅助数据不同,所建立的距离多普勒模型均不相同,从而导致针对每类星载SAR影像需要采用不同的软件模块进行模拟和正射纠正。针对该缺点,采用RPC模型代替距离多普勒模型并利用改进的模拟影像灰度确定方式进行星载SAR影像模拟,在此基础上建立模拟影像和真实SAR影像之间关系进行正射纠正。采用四川某地区的TerraSAR-X影像,将正射纠正的实际精度和理论精度进行对比,验证本文提出的理论和方法。     

一种利用级联滤波和松弛法的SAR图像配准方法

提出了一种利用级联滤波和松弛法的SAR图像配准方法。首先利用基于Beltrami流的偏微分方程与增强Lee滤波的级联滤波算法去除SAR图像噪声,然后对滤波后的参考图像提取边缘,对边缘特征点采用松弛法特征匹配,同时应用金字塔分级匹配策略由粗到精增加匹配的正确性。实验证明,本方法具有较高的配准精度。     

一种高分辨率SAR图像快速目标检测算法

目标检测是自动目标识别(ATR)的第一个阶段。研究合成孔径雷达(SAR)图像目标检测问题,提出了一种基于Rayleigh分布的CFAR快速检测算法,将CFAR检测分成水平和垂直CFAR检测两步进行。利用相邻点参考窗口的重合及图像的分布特性,提高了参数估计的效率。算法同时利用目标方差特性以减少虚警率。对MSTAR数据进行实验,结果表明该算法具有较好的性能。     

基于粒子群算法的全极化SAR图像非监督分类算法研究

提出了一种基于H/α/A和粒子群优化(PSO)算法的全极化SAR数据非监督分类方法。该方法利用H/α/A对全极化SAR数据进行基于散射机理的初分类,计算各类别的聚类中心,并利用计算结果对PSO算法进行初始化,然后采用PSO对极化SAR数据进行迭代分类。在运算过程中,引入了基于最大似然准则的复Wishart距离,以提高分类器的性能。实验结果验证了该算法的有效性,所提出算法的分类结果优于传统的Wishart-H/α/A分类方法。     

合成孔径雷达空间变迹带宽外推超分辨算法

提出一种变迹法带宽外推合成孔径雷达(SAR)超分辨率成像算法,可以提高合成孔径雷达成像分辨率并抑制旁瓣。利用空间变迹法(SVA)处理后的带宽扩展效应,对频谱进行幅度均衡使有效带宽扩展,并利用非整数倍Nyquist采样率空间变迹法对外推后的旁瓣抑制,得到输出的高分辨率图像。仿真实验和定量分析验证了本文方法的有效性。     

基于希尔伯特-黄变换的合成孔径雷达内波参数提取新方法

基于希尔伯特-黄变换,发展了合成孔径雷达内波参数提取的新方法,解决了传统的傅里叶变换不能提取非线性内波群各个孤立子波信息的问题。利用该方法对巴士海峡附近的一幅ERS-1 SAR内波图像进行了内波参数提取。希尔伯特-黄变换对内波剖面数据进行了尺度分解,根据归一化方差最大来提取内波分量。该方法具有自适应性。结果表明,该方法获取的内波平均波长与傅里叶变换和小波分析具有较好的一致性,提取得到的反映各个孤立子波信息的波形比小波分析的要清晰,提高了数据的质量。通过提取的内波信号,利用极值序列计算了剖面线前后段平均波长大小,消除了谱分析当中的180°模糊问题。计算了明暗点的间隔,反演得到各个孤立子波的半振幅宽度。利用CTD数据获得的跃层深度,反演前导波振幅,与验证算例结果在量级上一致。     

一种基于退化模型的高分辨率SAR去噪算法

为了保持高分辨率合成孔径雷达（SAR）图像中的纹理结构，提出了一种基于高斯．马尔可夫模型（Gauss-Markov Model）的方法来抑制SAR图像的斑点噪声。通过引入贝叶斯分析框架，建立Markov随机场的退化图像恢复模型，从而将图像的恢复问题转化为求解最大后验概率（MAP）问题，并直接从噪声图像中估计随机场模型参数进行有效的噪声抑制。实验结果表明，对所研究的高分辨SAR图像，基于退化模型的去噪算法（RMBD）不论是在噪声的去除上还是在结构信息等细节的保持上均不同程度地优于其他常用斑点去噪方法。     

基于快速傅立叶变换的干涉SAR基线估计

首先论述干涉SAR初始基线估计的基本原理；接着对用2维快速傅立叶变换（FFT）功率谱进行干涉SAR初始基线估计的具体算法进行了详细阐述；最后，基于1994年10月9日和10日的SIR－C L波段单视复雷达数据，用该算法进行了干涉SAR初始基线的垂直分量估计，并结合用航天飞机轨道数据得到的初始基线平行分量估计值进行去平地相位的试验。将结果与只用航天飞机轨道数据得到的初始基线进行去平地相位的结果及本区域的地形图进行比较分析。