雷达图像幅值空间变迹算法

针对旁瓣抑制,给出了一种幅值空间变迹算法。该算法与一般空间变迹法不同,主要通过每一像素点幅值与相邻两个Nyquist采样点幅值之和做比较来判别该点处于主瓣还是旁瓣,来加以不同处理。在整数倍Nyquist采样的情况下,这种算法不仅压低旁瓣还使主瓣变窄,能得到比传统SVA更高的分辨率,在非整数倍Nyquist采样的情况下也比SVA具有更好的稳健性。对此进行了实验研究,结果证实了该算法的有效性。

约束优化的空间变迹算法的旁瓣抑制应用

合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)回波信号具有很高的动态范围,会导致强目标的旁瓣覆盖临近较弱目标的主瓣,造成漏检。传统的加窗方法在消除旁瓣的同时会导致分辨率的下降和目标主瓣能量的降低,空间变迹(spatially variant apodization, SVA)算法的提出有效解决了这个矛盾。然而,现有的各种SVA改进算法在有效抑制旁瓣的同时却导致了主瓣能量的降低。因此,本文提出了一种基于约束优化的改进的SVA算法。通过严格约束滤波器的单调性和有效点的选取,有效解决了主瓣能量降低的问题,可以在有效抑制旁瓣的同时保留图像的细节信息,有利于对图像目标进一步的检测与识别。