雷达高分辨距离像子带融合识别算法

针对雷达高分辨距离像(HRRP)目标识别问题,对目标回波进行子带划分,分别进行幂变换预处理获得子带距离像,通过实验证明HRRP不同频段的子带距离像均含有目标信息,可以从中提取特征信息用于目标识别。提出一种相关系数相加法子带融合识别算法,由于该方法充分利用了回波信息,因而能获得更好的识别性能,实验仿真验证了这一结论,分析表明算法具有计算复杂度低的优点,因此可实际应用于雷达自动目标识别。

基于高分辨距离像子带融合的目标识别新算法

针对雷达高分辨距离像(HRRP)目标识别问题,提出一种最大相关系数投票准则子带融合识别算法。对目标回波进行子带划分,分别进行幂变换预处理获得子带距离像,通过实验证明HRRP不同频段的子带距离像均含有目标信息,可以从中提取特征信息用于目标识别。理论分析表明新算法计算复杂度低,可实际应用于雷达自动目标识别。实验仿真显示,新方法不仅能够利用回波信息提高识别率,还具有拒判功能,可提高目标识别的准确度。

无源声呐水下多目标融合跟踪方法

针对海洋环境噪声导致弱目标在不同子频带检测结果差异较大,致使以全频带探测结果为输入的跟踪算法出现性能退化的问题,提出一种子带融合跟踪方法。该方法利用改进的高斯混合概率假设密度滤波器对各频率子带输出的方位估计结果进行跟踪,并采用广义协方差交集准则对子带跟踪结果进行融合,以获得综合各子带信息的跟踪结果。仿真结果表明,所提方法可以提高弱目标在各子带信噪比不均衡情况下的跟踪能力,且运算时间与对比方法较为接近。海试数据处理结果进一步验证了所提方法的有效性。

基于虚拟孔径扩展的子带信息融合宽带DOA估计

如何有效地利用宽带信号各频点所提供的信息实现高精度波达角(direction of arrival,DOA)估计一直是热点问题,针对宽带DOA估计问题,提出一种基于孔径扩展的子带信息融合(subband information fusion,SIF)DOA估计方法。该方法在宽带信号的频域模型基础上,结合虚拟阵列方法实现孔径扩展,并联合各子带信息统一处理,从而提高DOA估计的精度。与其他SIF方法相比,该方法利用二阶统计量将数据转化为单快拍模型,不仅提高了可估计信源数目,而且极大程度地降低了运算复杂度,同时在小快拍、低信噪比条件下仍能得到DOA估计结果。仿真实验验证了所提方法的有效性。

基于SSR子带信息融合的波达方向宽带估计算法

针对SIF方法在进行带宽DOA估计时,共同利用所有频点信息来弥补单个稀疏信号表示向量(SIV)的问题,基于多个频率测量向量的单稀疏表示信号,提出了一种新的子带信息融合算法(SIF).SIF方法属于稀疏信号表示域,它会受到代数混淆和空间混叠2个模糊性因素的影响.组合所有频率成分可以减小这2个模糊性因素的影响,通过SIV对SIF算法进行了弥补.通过大量的模拟仿真结果表明,与W-CMSR算法相比,基于稀疏信号SIF方法的波达方向宽带估计算法具有更加优越的性能.

非下采样Contourlet变换耦合锐度制约的遥感图像融合

当前多数遥感图像融合算法主要是依靠比值法选取全色图像或多光谱图像中的其中一个高频子带作为高频融合系数,忽略了另一个高频系数所包含的信息,易导致融合图像出现模糊以及光谱失真等不足.对此,本文提出了基于非下采样Contourlet变换与锐度制约模型的遥感图像融合算法.通过亮度-色调-饱和度(IHS)变换,获取多光谱图像的I,H,S分量,利用非下采样Contourlet变换对多光谱图像的I分量以及全色图像进行多尺度精细分解,得到相应的低频子带与高频子带;利用像素点邻域的像素值之差构造锐度制约模型,完成低频子带的融合.考虑多光谱图像中I分量与全色图像的高频子带特征,构造高频子带融合模型,完成高频子带的融合;将融合后的高频子带与低频子带通过非下采样Contourlet逆变换,输出融合图像的亮度分量珔I,将珔I与H,S分量进行IHS逆变换,形成最终的融合图像.仿真实验显示,与当前遥感图像融合方法相比,所提方法的融合图像具有更高的视觉质量,可保留更多的光谱以及边缘等图像细节信息.

基于IHS变换与自适应区域特征的遥感图像融合算法

当前较多遥感图像融合算法主要通过独立像素点的像素特征来完成图像子带的融合,忽略了图像子带的区域相关性,导致融合图像存在不连续以及模糊效应等不足。因此,设计了IHS变换耦合自适应区域特征的遥感图像融合算法。引入IHS(intensity, hue, saturation)变换,对多光谱(MS)图像进行分解获取强度分量,将其与全色(PAN)图像进行融合。再通过非下采样Contourlet变换(NSCT)对PAN图像与强度分量进行子带分解,获取高、低频子带信息。并利用图像的区域能量以及区域空间特征,对低频子带融合模型的调节因子进行自适应整定,使得融合低频子带能够包含更多的空间信息。基于图像的区域方差特征来构建高频子带融合模型,使得融合高频子带能够包含更多的纹理信息。实验结果表明,与当前遥感图像融合算法相比,所提算法的融合图像具有更好地光谱特性以及空间特性。