通道频率特性差异对高分辨率参数估计算法MUSIC的影响

本文分析了高分辨率参数估计算法-MUSIC在通过频率响应不一致（通道失配）情况下的统计性能，推导了通道失配对空间港的影响以及失配方差和分辨能力的关系表达式．理论表明：通道先配会引起空间谱误差并降低其分辨能力。计算机仿真结果证明了理论结果的有效性。

基于参数估计的高分辨率SAR运动目标距离徙动校正方法

距离徙动校正(RCMC)是机载单天线高分辨率合成孔径雷达(SAR)实现运动目标聚焦成像的关键环节。针对现有方法运算量大、精度低的缺点,该文提出一种结合参数估计分4步完成的RCMC方法。该方法首先通过结合能量均衡法的Hough变换估计距离向速度并校正距离走动,然后以初始方位向调频率校正距离弯曲,再采用Map-drift估计精确的方位向调频率,最后校正残余距离弯曲。与传统方法相比,该方法计算量较小,性能稳定,并能够校正高分辨率下不可忽略的残余距离弯曲。该文给出新方法的数学模型,并通过仿真和实际数据处理验证了该方法的有效性。

高分辨率星载SAR起伏运动目标精细聚焦与参数估计方法

高分辨率星载SAR图像中目标的复杂运动将引起不可忽视的散焦现象,影响目标识别和解译。该文对高分辨率星载SAR中目标起伏运动引入的误差进行了定量化分析,并仿真了其在SAR图像中的成像特点,提出了一种基于星载复图像数据进行运动误差补偿和精细聚焦处理的方法,同时估计得到目标的运动参数和海浪信息。仿真实验和Terra SAR-X港口区域实际数据实验验证了该方法的有效性和正确性。

一种高分辨率谱估计与数据外推的快速算法

利用信号频谱幅度分布的先验信息 ,对短时数据序列信号提出了一种实现高分辨率谱估计和数据序列外推的快速算法。该算法利用了算子矩阵的特殊结构 ,采用简单、快速的矩阵求逆算法 ,使算法的运算量和数据存储容量大幅度下降。给出了算法在高分辨率谱估计及数据序列外推中的应用实例和仿真结果 ,证实了该算法的优良性能。

高分辨率地震勘探数据的噪声抑制算法研究

近年来,随着地震勘探技术的发展,高分辨率地震勘探数据成为地震勘探的重要数据源,这些数据提供了更细致、更清晰的地下结构信息,对于提高资源勘探的精度和效率具有重要意义。然而,在地震数据处理过程中,不可避免地存在噪声,严重影响了地震数据的分辨率和准确性。因此,为获得高分辨率地震数据,噪声抑制的重要性显而易见。基于此,详细讨论各类噪声的特性,探讨当前主要噪声抑制算法,比较这些算法的性能,对提高高分辨率地震勘探数据的质量,进一步揭示地下复杂结构信息,提高地震勘探和资源勘查准确性具有重要意义。

Non-local频率估计算法及其在城区高分辨率InSAR数据处理中的应用

随着TerraSAR-X等高分辨率数据的广泛应用,InSAR影像的分辨率已能达到米级甚至亚米级。分辨率的提高丰富了影像的细节信息,拓展了数据应用的途径,但同时也增加了数据处理的难度。特别是在覆盖城市区域的影像中,大量的建筑物和人造物在干涉影像中都得到了具体体现。这些复杂的高密度干涉条纹不仅包含了我们所需要提取的相关信息,同时还伴随着严重的几何畸变。

SαS分布噪声环境下高分辨率二维DOA估计算法及快速实现

本文设计出一种针对脉冲噪声的二维鲁棒高分辨率波达方向(DOA,Direction of Arrival)估计算法,以解决雷达、声纳等无线通信领域中脉冲噪声环境下IAA(Iterative Adaptive Approach)无法准确估计出DOA的问题.该算法中,用最小p阶范数代替WLS(Weighted Least Squares)作为最优化求解的代价函数.此外,根据Toeplitz-Block-Toeplitz(TBT)矩阵性质和FFT简化计算过程,提出该算法的快速实现方法,提高算法的计算效率.该算法在对称α-稳定(SαS,Symmetric Alpha-Stable)分布噪声环境下建模,仿真结果表明:与CRCO-MUSIC(Co Rrentropy based COrrelationMUltiple Signal Classification)算法和MUSIC-FLOM(MUltiple Signal Classification-Fractional Lower-Order Moment)算法相比,二维lp-IAA算法可以在低信噪比、单快拍条件下有效分辨出相邻多目标信号;快速算法可以在保证高分辨率的前提下,算法平均运算时间降低至原来的约1/40.

基于高分辨率再分析海流数据的三种涡旋识别方法在南海的评估

本文基于南海11 a逐日高分辨率再分析海流数据,利用三种涡旋识别方法——缠绕角(Winding Angle,WA)法、速度矢量几何(VectorGeometry,VG)法和OW(OkuboWeiss)参数法对南海中尺度涡进行识别和追踪,对比了三种方法对中尺度涡的探测能力,并分析了在高分辨率再分析产品中的适用性。研究表明,产品空间分辨率的提高能够放大OW方法的W参数噪声,使该方法存在涡旋过量检测和涡旋分割现象,导致识别的涡旋数量偏多、半径偏小,涡旋平均成功探测率最低(76.2%);与OW方法相比,WA方法在一定程度上降低了涡旋过量探测率和漏判率,涡旋平均成功探测率提高至85.1%,但涡旋识别时间较长;与前两种方法相比,VG方法的涡旋平均成功探测率可达93.2%,综合评估参数(过量探测率×漏判率÷成功探测率)优势显著(4.5%),且计算高效。因此,在基于高分辨率再分析产品进行中尺度涡识别时,VG方法具有更加合理的涡旋探测结果和更强的适用性。

结合空间像素模板和Adaboost算法的高分辨率遥感影像河流提取

充分有效地利用像素间的空间关系,是提高高分辨率遥感影像解译精度的关键之一。提出一种空间像素模板来获取空间邻域关系,并结合Adaboost集成学习算法来实现高分辨率影像上河流的精确提取。首先,基于过滤式特征选择方法自动生成像素模板,继而构建多维特征向量,然后利用Adaboost算法实现多特征的加权集成利用提取河流。相关试验结果表明,本文提出的方法河流提取结果面向对象特征显著,并且能够较好地将与河流具有光谱重叠的其他地物区分开。

基于改进Harris算法的高分辨率遥感影像建筑物角点检测研究

高分辨率影像具有空间分辨率高、光谱分辨率相对不足的特点,在多领域中具有广阔的应用前景。利用Google Earth高分辨率遥感影像作为数据源,对其红、绿、蓝通道图像,以及三通道取平均的全色通道图像进行建筑物角点检测,并根据建筑物在影像上具有几何角点的特点,对Harris算法的一阶梯度算子进行4种方向上的改进。对Google Earth的红、绿、蓝、全色4种图像进行试验,从4个检测方向上检测并累加,结果表明红色通道的图像检测效果较好。利用4种改进梯度算子进行累加的建筑物角点识别,识别正确率可到74.75%,识别效果较好。结果表明,该方法可以很好地实现高分辨率影像建筑物的角点检测,具有一定的理论研究和实际应用价值,可为建筑物自动识别提供技术参考。

高分辨率遥感影像特征分割及算法评价分析

图像分割一直是图像处理和计算机视觉领域中的一项关键技术。本文首先从遥感影像地学处理与应用的角度阐述了影像分割技术对于遥感信息提取和目标识别的重要性,然后提出了基于特征的高分辨率遥感影像信息提取技术框架,建立了一套基于特征的遥感影像分割方法及分类体系。同时,鉴于遥感影像分割方法评价的重要性, 阐述了一种高分辨率遥感影像分割方法评价的思路,并对几种典型的基于特征的遥感影像分割方法进行定性和定量的试验和评价,对其各自的性能和适用面进行对比分析。最后,指出了遥感影像特征分割方法所存在的问题及其发展趋势。

基于高分辨率瞬时信息与相干算法的低幅度构造识别

随着勘探程度的深入,隐蔽圈闭,尤其是低幅度构造油气藏逐渐受到关注,其在地震资料上表现为反射同相轴平直且变化幅度很小,不易识别.利用相干算法识别低幅度构造,确定出了薄互层低幅度构造的空间展布;经过高分辨率复数道分析处理,提高了剖面分辨率,利用高分辨率瞬时振幅、相位、频率剖面的各自特性识别出了薄互层低幅度构造的构造异常点,此基础上再结合相干算法识别低幅度构造,精度更高.

基于协方差拟合旋转不变子空间信号参数估计算法的高分辨到达角估计

为进行高分辨到达角(DOA)估计的同时避免稀疏类算法的不足,提出了协方差拟合旋转不变子空间信号参数估计(ESPRIT)算法.首先将协方差拟合准则转换成半正定规划问题,利用凸优化进行求解,得到更接近理论值的信号协方差矩阵;然后对估计的信号协方差矩阵进行特征分解,利用信号子空间和噪声子空间特征值的差异估计信源个数;最后利用子空间旋转不变性反解出未知DOA.仿真实验从DOA估计精度、分辨率等方面验证了该算法的有效性,较传统ESPRIT算法具有更高的DOA估计分辨率并且受相干信源影响小;与稀疏类算法相比,不依赖先验信息以及避免了网格失配问题.

基于改进JSEG算法的高分辨率遥感图像分割方法

JSEG算法是一种有效的彩色图像分割方法,但该方法直接用于遥感图像分割时,往往会出现因遥感图像区域边界较模糊而导致区域边界分割不准确,或因区域阴影而导致的过分割现象。为了解决上述问题,提出基于改进JSEG算法的遥感图像分割方法,该方法利用能更好描述区域内颜色的同质性的局部同质矩阵来校正传统JSEG算法中的局部J值,以实现对区域边界的准确反映,提高区域边界分割的准确性;利用图像的LBP/C纹理特征,合并具有相似纹理信息的颜色类,以减弱传统JSEG算法的过分割现象。仿真实验验证了上述方法的有效性。

基于JSEG改进算法的高分辨率遥感影像分割

高分辨率遥感图像中细节信息丰富、地物几何结构明显,对JSEG算法进行了改进,使其对高分辨率遥感图像分割可以取得更合理的结果。算法使用增量式的生长方式完成初始分割,并综合使用颜色和形状信息对过分割区域进行合并。实验表明,改进后的算法符合高分辨率遥感图像的特点,可以得到更好的效果。

一种改进的非线性外推图像增强算法及在高分辨率图像重建中的应用

对非线性外推图像增强算法进行分析 ,充分考虑图像高频分量的局部特征 ,提出一种新的非线性滤波剪切策略包络阈值剪切算法 .改进后的算法使整幅图像的增强趋于均匀化 ,增强效果显著改善 .结合该算法重建得到的高分辨率图像 。

基于K-LT的高分辨率图像的分块算法

针对卡洛变换(Karhunen-Loeve Transform,K-LT)应用于高分辨率图像处理中,存在计算量大和速度慢的缺点,提出大分块算法和小分块算法以快速实现K-LT。大分块算法通过把图像矩阵均匀分块,得到多个分辨率相同的子图像,再把这些子图像纵方向堆叠形成伪多光谱图像来降低特征空间的维数;小分块算法则把每个子图像像素采用行堆叠或列堆叠的方法来降低特征空间的维数。2种算法都能够使K-LT速度大幅度提升。仿真结果表明:对于分辨率为1 024×1 024的图像矩阵,采用这两种分块K-LT算法所用的时间,分别是传统K-LT算法的1/45和1/48,可以满足实时性处理的要求。

弹载斜视SAR高分辨率成像算法研究

针对弹载SINS/SAR组合导航系统中,导弹机动性会影响SAR成像质量的问题,提出了一种新的Burg-Chirp Scaling-Dechirp成像算法。文中构造改进的相位补偿因子,补偿距离徙动造成的影响,采用Dechirp技术对部分孔径数据进行方位聚焦处理,优化算法结构;同时,建立回波信号观测数据的自回归模型,对图像的二维频谱进行外推,弥补经典CS成像算法空间分辨率受限的不足。将新的算法与CS算法进行仿真比较,结果表明,新的成像算法能有效改善点目标成像质量,提高SAR的成像质量。

高分辨率过井地震层析成像的级联算法及其应用

将过井地震层析成像的级连算法应用到垦71区井间地震资料处理中,得到了高分辨率、精确的井间纵波速度结构。首先根据初至出射角,旋转合成得到清晰的纵波波场,再精确拾取初至到时。初始速度模型是参考测井资料的分层模型,第一级反演算法为分辨率较低但稳定的BPT反演算法,为第二级高分辨率反演算法——阻尼LSQR迭代反演算法提供模型。层析结果显示出清晰的泥、砂互层,与测井参数构造解释对比,高、低速带与砂/泥岩层基本吻合,最高能分辨1/4地震波波长的薄层。研究证明级连算法能很好地兼顾高分辨率和高精度,大大提高了井间地震走时层析成像的质量,可以广泛地应用于油田的勘探和检测。