基于分块相位梯度算法的多舰船尾迹自动识别

提出一种基于分块相位梯度算法(PGA)的多舰船尾迹合成孔径雷达(SAR)图像自动识别方法。首先在多结构形态学滤波和自适应阈值(OTSU)分割的基础上,利用分块PGA算法消除运动舰船的位置偏移和像元模糊,还原舰船实际信息;利用改进的局部Hough变换对分块图像进行检测和识别,根据识别出的尾迹坐标和角度反演运动舰船位置和航向信息。检测结果表明,该算法可准确检测SAR图像中舰船的实际位置和航向,识别准确度高,抗干扰性强。

一种改进选点及加窗处理的相位梯度自聚焦算法

相位梯度自聚焦(Phase Gradient Autofocus,PGA)算法被广泛应用于补偿合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像的相位误差。PGA算法的处理流程中,选点和加窗这两步操作对于算法性能的影响非常大。传统的PGA算法常因选点质量不佳或窗宽估计有误而导致聚焦效果变差,收敛速度变慢。本文提出一种基于能量-信杂比最大准则的强点选择方法和一种自适应窗宽估计方法。利用能量和信杂比两个维度从图像数据中筛选出理想的孤立强散射点,结合并改进两种传统加窗方法自适应地估计窗宽,实现算法稳定性和收敛速度的提升。仿真和实测数据处理结果证实了本文算法的有效性。

一种改进的相位梯度自聚焦算法

当相位梯度算法挑选的散射点不是孤立散射点时,导致相位误差估计的准确性下降.对相位梯度算法中特显点的选取方法进行了改进,提出了一种基于自适应孤立特显点选择的相位梯度方法.该方法首先利用方位滑窗对各像素点进行质量评估,从而挑选出质量最好的孤立特显点用于相位误差估计,接着利用质量评估值指导多个特显点的加权综合以进一步提高相位误差估计的精度.分析和实测数据表明,对于强散射点不孤立的场景,该方法的适用性更好.

相位梯度自聚焦算法在条带模式SAR中的应用

相位梯度自聚焦 ( PGA)算法是一种稳健的高分辨 SAR相位校正方法 ,在 SAR领域得到广泛应用。但PGA是对聚束模式成像提出的 ,不能直接用于条带模式。本文利用两种模式之间的内在联系 ,将条带模式 SAR数据分块处理 ,等效成聚束模式数据。然后 ,用聚束照射 SAR成像算法实现成像 ,此时就可以利用 PGA完成各块子图像的自聚焦过程 ,最后将各子图像适当拼接 ,从而实现条带模式 SAR的 PGA处理 ,外场数据的处理证实了本文方法的可行性 ,同时 ,分块处理条带 SAR数据实现了聚束照射 SAR与条带模式 SAR成像算法上的统一。

FMCW SAR相位梯度自聚焦算法研究

调频连续波合成孔径雷达(FMCW SAR)是一种新近提出来的成像雷达体制,它结合调频连续波与合成孔径成像技术,具有体积小、重量轻、成本低、分辨率高等一系列优点。在SAR成像中,相位误差是成像质量下降的主要原因。针对FMCW SAR的特点,分析了二阶相位误差对成像质量的影响,然后以二阶相位误差为例建立了存在相位误差的FMCW SAR信号模型,研究了适合于FMCW SAR的相位梯度自聚焦算法,仿真结果表明该算法能够校正相位误差的影响,提高了成像精度。

相位梯度自聚焦算法在机载合成孔径雷达运动补偿中的应用

研究了机载合成孔径雷达运动补偿中可以补偿任意阶相位误差的相位梯度自聚焦(PGA)算法,提出一种PGA快速算法。与雷达成像算法结合后,图像测量精度得到提高。

对海面重拖尾杂波下相位梯度自聚焦算法的改进

由于海杂波的随机动态特性,用合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)对海面上的舰船目标成像时,相位梯度自聚焦算法(Phase Gradient Autofocus,PGA)的聚焦效果变差.在统计海杂波的分布特性之后,在大多数情况下可以用α-stable分布模型比较好地描述海杂波的幅度特性,尤其对于拖尾较大的海杂波.用分数低阶统计模型和相位梯度自聚焦算法结合起来(PGA-FLOS),可以有效地改善海面上舰船目标的成像效果.仿真和对实测海面数据处理都证明了文中算法的有效性.

基于子孔径相位误差拼接的相位梯度自聚焦算法

随着雷达技术的发展,合成孔径雷达的成像精度也得到了大幅提升,与之相匹配的,也需要能更精确地进行运动补偿的算法。由于惯导精度无法满足需求,如果仅使用惯导数据对运动误差进行补偿,补偿的结果中含有残余的距离单元徙动,这会损失图像的精度。本文首先分析了残余的距离单元徙动对快速分解后向投影成像算法和相位梯度自聚焦算法的影响,再将用于聚束SAR相位误差补偿的相位梯度自聚焦算法进行优化,提出了基于子孔径相位误差拼接的相位梯度自聚焦算法,使其可以对残余的距离单元徙动进行补偿,并可以将其应用到条带SAR的运动补偿中,最后利用Ku波段雷达的实测数据验证算法的有效性。

改进的相位梯度法解电离层相位污染的方法

为了修正由电离层时变特性而引起电波信号相位的污染,研究人员开发了大量的算法对回波信号进行去污染。相位梯度法解相位污染是目前一种主要的解电离层相位污染的算法,但是该算法在提取一阶Bragg峰的问题上缺乏自适应的提取算法。在相位梯度法的基础上利用局部熵最小算法和基于功率比的滑窗自适应信号提取算法来其进行优化,利用仿真信号对两种改进算法和原有相位梯度算法进行验证比较。结果表明两种改进后的算法提升了解电离层相位污染的性能,同时提升了整个解相位污染方法的自适应性。此外,根据仿真实验的结果,当信号离Bragg峰更近时,功率比算法优于局部最小熵算法,当信号远离Bragg峰时,两者效果基本一致。

基于ECS+PGA的机载SAR运动补偿算法

提出了一种基于ECS+PGA的高精度机载SAR运动补偿算法。该算法利用ECS算法来实现成像处理,利用PGA算法实现相位误差估计与补偿。由于ECS算法利用部分孔径数据进行成像,不仅能够减小运动误差的影响,并且可以有效地减小数据处理的运算量。而PGA处理则进一步补偿了剩余的相位误差,实现精确聚焦。通过对真实的机载SAR数据的处理结果验证了文中提出的运动补偿算法的有效性。

基于SPGA算法的低频超宽带SAR运动补偿方法

对已经初步聚焦的低频超宽带(ultra-wideband,UWB)合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像进行基于图像域的相位误差补偿,可进一步提高图像聚焦质量。依据UWB SAR运动误差模型,提出了基于条带式相位梯度自聚焦(strip phase gradient autofocus,SPGA)算法的相位误差补偿方法。该方法有效地补偿大合成孔径、宽测绘带低频UWB SAR图像中的二维空变相位误差。仿真和实测数据处理结果验证了所提方法的有效性。

一种可用于实时成像的改进PGA算法

相位梯度自聚焦算法(Phase Gradient Autofocus,PGA)可有效补偿高次相位误差,对实时成像系统获取高分辨图像有重要意义。但是该算法一般需要迭代多次,运算耗时,且在不同场景的应用中算法的聚焦性能不够稳定,这些严重限制了PGA算法在实时处理中的应用。选点和加窗是PGA算法的两个关键步骤,该文提出一种基于数据均值的选点方法和一种基于脉冲包络的窗宽估计方法,这两种方法对数据的自适应能力较强,可使算法获得稳定的聚焦性能,并有效减少迭代次数。实测数据处理结果证实改进的PGA算法可用于实时成像。

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。

用SAR原始数据对雷达脉冲信号失真的校正

该文提出了一种对雷达发射脉冲进行相位估计的算法。该算法利用Chirp Scaling原理对SAR信号进行距离迁移校正,但仅在方位向波束锐化,然后利用自聚焦的方法(Map Drift,PGA),在距离向进行自聚焦处理,提取距离向的相位误差信息。文中分析了影响相位估计精度的各种因素,并在算法中加入了迭代补偿方法,仿真结果验证了算法的正确性。

高频地波雷达稀疏频率波形优化设计

高频地波雷达(High Frequency Surface Wave Radar,HFSWR)面临多种无线通讯系统的同频窄带干扰,发射具有频域稀疏的优化波形能够有效抑制干扰,改善HFSWR的检测性能。针对最优干扰抑制稀疏频率波形旁瓣较高及传统波形优化设计算法收敛速度较慢的问题,该文提出一种基于旁瓣约束的稀疏频率波形快速优化设计方法。首先建立了联合优化功率谱密度(Power Spectrum Density,PSD)和积分旁瓣电平(Integrated Sidelobe Level,ISL)的波形设计目标函数。随后提出了一种循环相位共轭梯度最优波形快速求解算法,该算法收敛速度快,运算量低。优化波形能够有效抑制同频窄带干扰,且旁瓣较低,有较强的战场环境适应能力。仿真结果表明了该方法的优越性。

一种基于钟摆模型的舰船目标成像方法

舰船目标受海浪的影响而呈现多倍周期和随机性的摆动。针对这种情况,提出了一种基于钟摆模型的成像 方法。该方法利用每个距离单元的相位历程中所含大幅度的线性调频分量进行成像。为了补偿实际目标转动过程中 因不完全符合钟摆转动模型而引起的三阶及更高阶的相位误差,在一阶相位误差估计算法的基础上得出了二阶相位 误差估计方法,并结合Radon-wigner算法以及“CLEAN”法得出了比较稳健的相位自聚焦方法。实测数据处理结 果证实了该方法的有效性。

合成孔径雷达多普勒调频斜率估计方法及计算机仿真

讨论了基于相位梯度算法和相位差算法的多普勒调频斜率的估计方法,并与子图相关自聚焦估计算法进行了较全面的比较。给出计算机仿真的参数条件及仿真图象。

大气湍流下合成孔径激光雷达成像数值模拟及PGA补偿

为研究大气湍流对合成孔径激光雷达(SAL)的成像影响,采用谱反演法对符合Kolmogorov谱的大气随机相位屏进行了数值模拟,给出了单层及多层叠加的随机相位屏图像;然后以多层随机相位屏叠加方式模拟实际大气湍流,计算了无湍流、弱湍流、中等湍流和强湍流等情况下理想机载单站聚束式SAL对点目标以及扩展目标的成像,模拟成像表明大气湍流对SAL成像的方位分辨率有严重影响,湍流越强,图像方位向分辨率越差;针对湍流造成的SAL图像方位向分辨率降低,采用相位梯度自聚焦(PGA)算法对SAL图像进行了方位向补偿,结果有效地改善了图像的聚焦效果,提高了成像质量。