相位梯度法计算近场角闪烁的解析式

角闪烁作为重要的目标特征信号,对雷达系统的影响主要发生在目标近场,而目前的角闪烁预估大多基于远场假设,针对这一现实问题,提出了一种基于散射中心模型的近场角闪烁预估技术.首先基于散射中心模型表示近场散射,然后通过直接求解相位函数的空间导数,得到了近场条件下相位梯度法的严格解析式,最后结合末制导条件给出了相应的简化公式.结论表明:黄培康等人《雷达目标特征信号》一书中的相位梯度法仅是本文在特定极化方式下的远场近似,而且在末制导距离范围内,所给出的近似式具有良好的精度,这些结果为近场角闪烁预估及其特性研究提供了理论依据.

基于最优对比度准则的SAR图像相位梯度自聚焦算法

相位梯度自聚焦(PGA)算法是SAR图像自聚焦领域的经典算法。在分析经典PGA算法性能的基础上,提出了基于最优对比度准则的SAR图像相位梯度自聚焦算法。该算法改进了PGA算法的加窗方法和迭代终止条件,提高了PGA算法的鲁棒性和实时应用性能。理论分析和实验结果证明了该算法的有效性。

一种适用于机载/固定站构型BiSAR成像的改进相位梯度自聚焦方法

在机载/固定站构型双站合成孔径雷达(Airborne/Stationary Bistatic Synthetic Aperture Radar,A/S-BiSAR)成像中,回波信号方位不变性的假设不再成立;完成距离徙动校正和距离压缩之后,同一距离单元处信号的多普勒调频率具有沿方位向变化的特性。该信号特性导致了传统的相位梯度自聚焦(Phase Gradient Autofocus,PGA)方法对相位误差的估计精度显著下降。针对该问题,该文提出了一种改进PGA方法。与传统PGA方法相比,该方法通过增加对样本信号的剩余二次相位补偿,有效减小了变化的多普勒调频率对相位误差估计的影响,从而提高了对相位误差的提取精度;此外,该方法考虑了对距离空变相位误差的估计和补偿,使之适用于宽测绘带条件下的A/S-BiSAR成像。实测数据的处理和分析验证了该文方法的有效性。

基于梯度下降法的ISAR最小熵相位校正算法

最小熵相位校正算法是一种非常有潜力的ISAR相位校正算法,有多种不同的方法可以实现最小熵相位校正算法,如定点迭代法即是一种典型的最小熵相位校正算法。文中运用梯度下降法来实现最小熵相位校正的方法,并且通过对实测数据的ISAR成像,将梯度下降法与其他方法的收敛速度进行了比较,同时讨论了如何对梯度下降法步长参数进行选择。

PGA算法解相位污染虚假目标问题的研究

电离层相位污染使天波超视距雷达(OTHR)回波信号的多普勒谱展宽,从而严重影响了雷达对目标的检测性能。相位梯度法(PGA)是现有的一种性能较好的解污染算法,但是当Bragg峰附近存在目标时,解污染后的回波谱会出现虚假目标,这严重影响了PGA算法的实际应用。本文从理论上分析了虚假目标的成因,提出采取分别利用正负Bragg峰进行PGA处理的方法,从而能有效地检测出这种情况下的真实目标。最后,本文给出了仿真结果,证明了该方法的有效性。

基于Rademacher测量的相位恢复SAF算法

研究了在Rademacher测量下的相位恢复SAF算法。数值实验表明,在给定m≥4n测量值的情况下,SAF算法具有良好的经验成功率和鲁棒性。

基于卷积神经网络去噪正则化的相位恢复算法

相位恢复问题是指仅从幅值测量中恢复原始信号.由于幅值测量中缺少相位信息,精确恢复原始信号困难,因此需要加入正则化项确保高精度重建原始信号.结合交替投影和卷积神经网络提出了基于卷积神经网络去噪正则化的相位恢复算法(NrPR_DnCNN).所提算法将相位恢复问题转化为去噪和约束优化两个子问题,并利用l 1正则化快速梯度下降法交替求解.仿真结果表明:与BM3D_PRGAMP算法相比,所提算法重构图像的峰值信噪比在二种高斯噪声水平上分别提高了2.08 dB和3.20 dB,验证了所提算法的有效性和鲁棒性;误差-迭代仿真结果验证了所提算法具有良好的收敛性.

一种天波超视距雷达电离层相位污染联合校正方法

天波超视距雷达(OTHR)利用电离层的反射实现远距离探测。由于受到电离层时变因素的影响,在长相干积累时间条件下,回波谱会发生展宽,严重影响OTHR对舰船等低速目标的检测能力。针对OTHR回波受到电离层相位污染后正负Bragg展宽峰发生交叠的情况,该文提出了一种联合短时MUSIC变换(STMT)和改进相位梯度(PGA)法的校正方法(即ST_IPGA法)。该方法首先利用STMT变换得到相位污染的粗估计,对污染回波进行初步补偿;然后采用自适应滑窗滤波器提取纯净且完整的海杂波标校信号;最后利用改进的PGA法估计出剩余相位污染,对污染回波进行精确校正。理论分析和仿真结果表明该方法对于校正严重电离层相位污染导致的正负Bragg展宽峰发生交叠的情况具有明显的效果。

PGA算法在条带式SAS场景目标成像中的应用

本文针对条带式合成孔径声呐(SAS)对场景目标成像应用中面临的方位向残余相位误差导致成像质量降低的问题,探讨了相位梯度自聚焦(PGA)算法在条带式SAS成像方位向相位误差估计和补偿中的应用方法,通过自适应的选点及窗宽估计处理以提高算法对场景目标的适应性,最后通过对场景目标成像的实际湖试数据进行处理和分析,结果验证了该算法改善条带式SAS对场景目标成像质量的有效性。

UWB SAR图像的非均匀分段PGA算法

在超宽带合成孔径雷达(UWB SAR)成像过程中,由于载机偏航所导致的相位误差具有严重的距离向空变性,因此需要沿距离向分段应用相位梯度自聚焦(PGA)算法以改善PGA算法的聚焦性能。本文分析了载机空间偏航位置与相位误差空变特性之间的关系,提出了图像非均匀分段PGA(NUSPGA)算法,并从理论上对算法进行了推导。文中还提出了参考点对齐法以校正分段聚焦后子图像间的平移失真问题。最后由实测数据验证了本文所提算法的有效性。

无相位近场测量和全息诊断中基于泛函极值的相位恢复方法

相位恢复是无相位近场测量和全息诊断的关键技术.本文考虑探头修正,构造加权目标泛函,给出避免局部极值的无相位测量条件.为提高计算效率和工程实用性,对Fletcher-Reeves共轭梯度法采取再开始技术、FFT算法和构造迭代初值等改进措施.数值模拟表明,应利用有关天线和近场测量的先验信息,选取尽量少的搜索变量.实验结果验证了本文方法的正确性和有效性.

基于信号相位搜索的WSN节点定位算法

节点定位是无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)研究的热点问题之一,基于信号相位信息与物理距离间的关系提出了基于信号相位搜索的WSN节点定位算法。该算法首先根据节点间信号相位信息,基于余弦相似性算法原理构建目标函数,将WSN节点定位问题转换为目标函数最优解搜索问题;然后基于质心定位算法原理确定搜索初始像素单元;最后利用梯度下降法替代逐像素单元的遍历搜索,在不影响定位精度情况下进一步提高定位效率,减小定位功耗。仿真实验结果表明,该算法的各项指标良好,适用于WSN的节点定位。

天线相位中心的精确优化算法

天线相位中心对于天线的定位和高精度测量影响很大,为此,笔者提出一种计算天线相位中心的优化方法.先假定相位中心在某个坐标点,再以该点为球心作一个投影球面,根据测量点的相位推测其在投影面上的相位,将所有投影相位与其平均值差值的平方和作为目标函数,最后通过共轭梯度法或者遗传算法等优化出相位中心的精确坐标.该方法不需要反复测量天线相位,一次测量后即可准确求出相位中心的坐标,通过一个对称振子天线和一个喇叭天线的数值结果验证了该方法的准确性.

一种设计线性相位最小二乘逼近滤波器的方法

运用变分原理并结合数值分析的一些方法 ,给出了一种设计线性相位最小二乘滤波器的算法 。

融合多个面上光强信息的混合迭代相位恢复算法

在自适应光学、光学加工检测及激光光束质量检测等诸多领域,经常涉及到相位恢复问题。研究相位恢复的数值算法,具有较强的现实意义。文中给出了一种融合多个离焦面上的强度信息,以恢复输入面上相位分布的混合迭代算法。首先采用共轭梯度迭代方法求解,将所得结果设定为新的迭代初始值,并利用角谱法对此进行优化,以进一步提高相位恢复的精度。模拟实验表明,该算法具有良好的收敛性能和较高的相位恢复精度,且适用于输入面上振幅分布无法直接测得的场合。

基于相位共轭方法识别结构表面法向振速

基于相位共轭方法对平板和水下圆柱壳辐射声场的识别进行了数值仿真计算,得到结构表面声压分布后,通过两种方法识别结构的法向振速:一种方法给出结构在声场中的位置和尺寸,基于声压梯度计算法向振速;另一种方法根据结构表面阻抗关系计算法向振速。数值计算结果表明:基于声压梯度计算法向振速时,能得到法向振速幅值的大致分布,该方法计算简单,适用于无法得到声源表面阻抗关系的情况;而引入结构表面阻抗关系则能得到更加准确的识别结果。

梯度相位检测在医学图像小波边缘提取中的应用

针对小波变换不能涉及过多尺度的问题,分析了边缘类型对小波多尺度边缘提取的影响。并结合医学图像的特点,提出基于Canny算子的梯度相位法。梯度相位法认为边缘不只是在灰度发生突变的地方存在,如果某个区域,灰度沿某个方向缓慢变化,这个区域也存在边缘,只不过可以认为边缘比较粗。通过对人脑后颅骨的CT医学图像边缘提取的实验及结果定量和定性分析,证明此方法在医学图像边缘检测中是切实可行的。

一种用于条带式RD算法的组合实时PGA方法

随着合成孔径雷达(SAR)分辨率的提高,方位向相位误差的影响逐渐增大,传统的相位梯度自聚焦(PGA)方法虽然可以估计出高次误差,但是通常都需要迭代,给实时成像造成了很大困难。该文结合条带式RD算法和PGA自聚焦算法的特点,提出了一种组合的实时PGA方法。这种方法将频移相关距离门算法(SACGS)算法与PGA算法结合,不仅大大降低了计算量,可以不用迭代而达到良好的效果,而且降低了对运动初始参数的精度要求。仿真和实际数据均验证了这种方法的有效性。

光栅纹影偏折法测量二维层化流体密度梯度

提出了一种简单的流体密度梯度分布测量系统,该系统在传统纹影系统中引入计量光栅,将光线因流体密度变化引起的偏折转变为投影条纹图的变形,通过分析变形条纹图来提取流体密度梯度分布信息。在分析条纹图时,使用小波变换相位分析法,利用小波变换的局部化特性,有效消除无效数据的影响。实验结果表明:系统的密度梯度测量范围能够达到0.01 g/cm4,测量精度能够达到5×10-6g/cm4。系统装置简单,调节方便,适用于密度变化大的流体密度梯度测量。

基于改进PGA算法的机载条带式UWB SAR运动误差精补偿

传感器精度较低的情况下,单纯基于测量数据的运动补偿难以满足机载超宽带合成孔径雷达(UWB SAR)的聚焦精度,需要自聚焦算法对初步聚焦的图像进行精补偿。相位梯度自聚焦(PGA)是一种高效、稳健的自聚焦算法。文中研究了PGA算法在机载条带式UWB SAR中的应用,提出一种改进的三步选点策略以提高选点质量,然后对基于参考点对齐的子图像拼接方法进行了改进。实测P波段机载UWB SAR数据处理结果表明改进PGA算法精度高、收敛快,可有效校正残余相位误差,并完成较高精度的子图像拼接。