匹配傅里叶变换的SAR多普勒参数估计

讨论了SAR的基本信号模型,针对这一模型提出了应用匹配傅里叶变换估计SAR多普勒参数的新方法。文中给出了理论分析和仿真,并用机载SAR回波实际数据进行了多普勒参数估计,根据估计的多普勒参数给出了成像结果,表明了该方法可对SAR数据进行盲处理估计出多普勒参数,且精度高。

用匹配傅里叶变换估计星载SAR多普勒参数

讨论了星载合成孔径雷达(SAR)的基本信号模型,针对这一模型提出了应用匹配傅里叶变换估计SAR多普勒参数的新方法。文中给出了理论分析和仿真,并用星载SAR回波实际数据进行了多普勒参数估计,根据估计的多普勒参数给出了成像结果,表明了用该方法对SAR数据进行处理可估计出多普勒参数,且精度高。

一种新的变换——匹配傅里叶变换

本文提出了非线性调制信号处理的新方法———匹配傅里叶变换 .匹配傅里叶变换是对傅里叶变换的新发展 ,是对变采样率处理技术的概括 .文中对匹配傅里叶变换进行了理论分析 ,论述了其与变采样率处理技术之间的关系 .最后 ,进行了计算机仿真 ,仿真结果表明 。

基于离散匹配傅里叶变换的高速运动目标逆合成孔径雷达距离像补偿

本文分析了高速运动目标的逆合成孔径雷达 (ISAR)回波信号模型 ,讨论了目标高速运动特征对ISAR信号处理的影响。结果表明 ,高速运动特征会导致目标一维距离像的畸变和二维像的模糊。因此 ,必须对高速运动目标的距离像进行有效的补偿以消除距离像的畸变。针对高速运动目标的ISAR回波信号模型 ,本文提出了一种基于离散匹配傅里叶变换 (DMFT)的高速运动目标距离像补偿算法。该算法采用DMFT谱包络最小Shannon熵准则进行参数估计 ,可解决幅度最大准则下参数估计性能恶化的问题。

基于匹配傅里叶变换的匀加速旋转目标成像

机动目标存在非匀速转动甚至是三维转动,其多普勒曲线相对复杂,经典的距离-多普勒(RD)ISAR成像算法性能急剧下降。针对匀加速旋转目标,本文提出了一种基于离散匹配傅里叶变换(DMFT)的成像方法。该方法利用了匀加速旋转目标的回波特点,直接完成横向聚焦,而无需对调频斜率不同的各散射点回波逐个补偿。仿真试验证明了该方法的有效性。

匹配傅里叶变换的分辨力

分析了匹配傅里叶变换对线性调频信号的分辨能力 ,研究了傅里叶频率对分辨的影响 ;最后 ,进行了仿真分析 ,仿真结果表明理论分析是正确的 ,在某些条件下 ,可以得到比较高的分辨力。还对在有噪声条件下的情况进行了仿真 ,仿真表明噪声影响匹配傅里叶变换分辨力 。

基于匹配傅里叶变换的相位解污染算法

电离层的不稳定性会造成天波雷达回波信号频谱扩展,进行相干积累之前需要进行电离层相位解污染处理,抑制回波频谱展宽。传统的HRR(Hankel Rank Reduction)算法解污染算法需要已知回波中的信号成分,由于实际信号的复杂性,获得该先验知识比较困难,先验信息不足时估计效果不好。注意到接收回波中杂波噪声比很高,可以直接采用三次相位函数来分段拟合回波信号,然后基于匹配傅里叶变换估计相位污染函数,能获得准确的估计结果。仿真结果表明,相比传统的HRR算法,该算法不需要已知回波信号成分,具有更好的电离层相位解污染效果。

基于匹配傅里叶变换舰船回波参数估计方法研究

针对ISAR对非合作机动舰船目标的成像问题,将回波作多分量线性调频信号近似.依据匹配傅里叶变换理论,分析基于匹配傅里叶变换的多分量线性调频信号参数估计的统计特性.研究表明幅值、初始频率和调频率3个参量估计的均方误差均接近Cramer-Rao下界,通过蒙特卡罗仿真实验验证了理论推导的正确性.采用匹配傅里叶变换进行舰船目标回波多普勒参数估计,利用运动补偿完成瞬时成像,获得不同时刻的目标像及目标的运动姿态,实测数据验证方法的有效性.

匹配傅里叶变换技术的研究与应用

首先分析匹配傅里叶变换的特点,阐述了将匹配傅里叶变换应用于线性调频信号的优点,将其与传统的傅里叶变换进行比较,说明匹配傅里叶变换是线性的。最后将匹配傅里叶变换应用于高动态信号多普勒频率偏移的仿真中,实验结果表明了此算法能够更好地去除混合信号中的噪声,准确地估计出信号的频偏。

匹配傅里叶变换检测SAR中的运动目标

该文介绍了应用匹配傅里叶变换检测SAR中运动目标的方法.文中讨论了信号模型、检测方法,并进行了仿真研究.仿真和实际的SAR数据中运动目标检测处理结果表明:在雷达平台运动速度被补偿,且脉冲压缩之后,再应用匹配傅里叶变换进行运动目标检测是比较好的检测方法;在一定的条件下,也可以比较相邻SAR图像中强点间相对位置的变化来判断运动目标.

匹配傅里叶变换及其应用

介绍了匹配傅里叶正、反变换的含义,讨论了它与傅里叶变换的区别;给出了匹配傅里叶变换在检测线性调频信号参数、地面动目标检测以及噪声抑制等方面的应用,并进行了仿真.从仿真结果可以看出,匹配傅里叶变换在以上3方面具有很好的处理效果和较好的应用前景.

匹配傅里叶变换快速算法及在雷达信号处理中应用

为了减小匹配傅里叶变换分析的计算量,提出了一种基于快速傅里叶变换的快速算法。根据匹配傅里叶变换的分解将积分形式转化为离散形式,推导出快速算法表达式。该算法与直接的数值离散匹配傅里叶变换算法相比较,计算量大大减少。同时给出了其在雷达信号处理中线性调频信号的检测与参数估计的应用。理论及计算机仿真结果表明了该算法的有效性和精确性,有良好的工程应用前景。

利用匹配傅里叶变换的直扩信号捕获算法

针对临近空间超高速接收机在高动态环境下存在码片效应和多普勒效应,进而导致直扩信号能量累积受限的问题,提出一种基于粒子群快速离散匹配傅里叶变换的双块补零快速捕获算法.该算法在双块补零算法的基础上引入快速离散匹配傅里叶变换对码片效应和多普勒效应进行联合补偿,并通过粒子群算法进一步优化匹配傅里叶变换的迭代过程.仿真及理论分析表明,该算法能有效解决高动态所造成的累积增益损失,提升双块补零算法在低信噪比时的捕获概率和捕获精度且同时具有较低的运算量.当累积时间为10ms时,运算量为同类算法的46%.

加权匹配追踪傅里叶规则化技术在大连片地震资料处理中的应用

大连片地震资料是由多区块新老资料拼接而成,其观测系统、覆盖次数、偏移距等有很大差异,严重影响成像质量和效率,对不规则连片地震资料进行规则化处理是非常重要的。目前匹配追踪傅里叶规则化是常见的规则化方法,其具有稀疏性不足以及处理空间假频能力不足等问题,在处理观测系统差异非常大以及海量数据的大连片地震资料时,传统匹配追踪傅里叶规则化方法很难准确选取有效的傅里叶谱分量且会出现很多问题。而加权匹配追踪傅里叶规则化方法能够提高压制假频的能力和解决上述问题,为后续的保真成像处理提供良好的借鉴和指导。

基于匹配傅里叶变换的舰船目标成像算法

为解决逆合成孔径雷达(ISAR)对非合作、机动目标成像时的散焦问题,提出利用瞬时多普勒参数估计补偿相位的成像方法.分析舰船目标的回波特性及其偏航、俯仰、侧摆等转动分量引起的多普勒非线性变化,将回波近似为噪声和杂波背景下的多分量线性调频信号.比较二阶、二步两种匹配傅里叶变换的多普勒参数估计精度.蒙特卡罗实验验证,二步匹配傅里叶变换均具有更好的多普勒分辨力,估计误差较小.利用匹配傅里叶变换估计多普勒频率完成瞬时成像的方法,去除了传统算法中的严重散焦现象,提高了聚焦性能,可获得舰船目标在观测时间内的姿态变化.仿真实验及实测结果验证了该方法的有效性.

基于匹配傅里叶变换的高动态载波捕获技术

文中根据高动态信号的特点,采用匹配傅里叶变换来估计载波的多普勒频偏和线性调频率。仿真结果和分析表明匹配傅里叶变换对高动态信号的捕获具有较好的效果,并进一步提出改进算法,采用变采样处理技术与"变中频滤波器"相结合的方法更快速、更准确地对高动态信号进行捕获。

快速傅里叶模板匹配算法及其在输电线中的应用

模板匹配是机器视觉和图像处理中一个基本的问题,即如何在给定图像里找出模板位置,其相关方法可用在输电线杆塔横担处的螺栓检测。为了将快速傅里叶模板匹配方法应用到输电线杆塔横担定位中,本文对其进行了深入而系统的研究。由于图像背景较为复杂,分两步提取感兴趣区域,第一步利用快速傅里叶模板匹配算法完成杆塔横担区域定位,第二步以改进的霍夫变换为核心提取精确的感兴趣区域。完成目标区域提取后,利用二值化去除横担背景,提取待检测的螺栓信息,用于检测螺栓是否平帽或者松动。

基于分段伪Keystone变换的快速旋转目标检测

对于高距离分辨雷达,快速复杂运动目标在相参积累时间内出现的越距离单元走动给检测与识别带来极大的困难.本文针对快速旋转目标越距离单元走动的问题,提出了一种新的分段伪Keystone变换方法,对越距离单元走动进行校正.该方法首先将数据按一定准则分段,每段数据用伪Keystone变换处理,校正目标的越距离单元走动,然后将每段数据"拼接"在一起,完成整个观测时间的距离像对齐,并在此基础上实现积累时间内的相参检测.采用离散匹配傅里叶变换实现了该变换的快速算法,仿真实验验证了算法的有效性.

机动目标双基地ISAR越距离单元徙动校正算法

逆合成孔径雷达(Inverse synthetic aperture radar,ISAR)使用距离多普勒算法成像时,当目标尺寸较大或转角过大,会发生越距离单元徙动(Migration through resolution cells,MTRC)现象,严重影响目标成像效果。基于双基地ISAR转台模型,针对成像的MTRC问题,对解线频调后的目标回波进行研究,分析了机动目标MTRC的产生机理,并将匹配傅里叶变换(Match Fourier transform,MFT)应用到MTRC的校正中,消除了快时间频率与慢时间的耦合项,有效解决了MTRC引起的ISAR图像散焦问题。仿真结果表明,基于MFT的双基地ISAR MTRC校正算法能够有效校正机动目标的距离徙动,提高ISAR成像质量。

匀加速旋转目标的压缩感知ISAR成像

针对基于傅里叶基的压缩感知(Compressive sensing,CS)ISAR成像方法在匀加速旋转模型下出现散焦甚至无法成像的问题,通过对回波信号的慢时间域分析,提出了一种匀加速旋转目标的CS ISAR成像方法。该方法首先通过运动补偿后的某一或几个距离单元观测数据实现角加速度和初始角速度比值的估计,并在此基础上构造基于匹配傅里叶的线性调频字典集;然后在方位向上采用相干投影提高观测数据的信噪比;最后采用CS恢复算法重构散射点信息实现高分辨ISAR成像。仿真实验表明,与传统的基于傅里叶字典集的CS ISAR成像相比,该方法的成像质量显著改善,且抗噪性较强。