RELAX参数估计算法在雷达目标特征提取中的应用

从理论上推导分析了聚束式SAR(SpotlightSAR)的chirp信号回波模型。在回波模型中,回波被分解为两部分——强散射点的回波信号以及噪声和杂波,强散射点的回波(正弦信号)为离散谱,而噪声和杂波为连续谱。基于该回波模型,将RELAX算法应用于对可分解为若干强散射点的特定目标的特征提取,从噪声和杂波的连续谱中估计出强散射点回波的离散谱参数,频率对应于强散射点的位置、幅值对应于强散射点的RCS,从而实现对目标的特征提取。最后,通过计算机仿真,验证RELAX算法的有效性和优越性。

基于多尺度SIFT特征的SAR目标检测

提出一种用于SAR图像目标检测的多尺度SIFT特征提取及降维方法。针对在单一尺度下无法完整描述SAR目标的问题,采用高斯尺度空间和多组种子点的方式实现多尺度SIFT特征描述,并对同一尺度和不同尺度间的描述冗余和结构冗余分别采取稀疏编码和特征统计的降维方式实现去冗余处理。在多尺度因子和尺度层数的选择上,通过定量计算选取最优描述参数,使得代表目标特征的向量既包括目标整体轮廓信息又包含图像细节描述。与传统双参数恒虚警率、单尺度SIFT特征、多尺度SIFT-PCA等方法进行对比测试,验证了该方法的有效性。

SAR图像舰船目标识别综述

SAR图像舰船目标识别是SAR图像海洋监视应用中的一项关键技术。在广泛文献调研的基础上,首先建立了SAR图像舰船目标识别的主要流程;接着对用于SAR图像舰船目标识别的众多特征进行归纳整理,分析了其物理意义及优缺点;然后对用于SAR图像舰船目标的分类算法进行了较为全面的综述;最后分析了目前研究中所面临的主要问题,展望了进一步研究的主要方向。

曲线合成孔径雷达三维成像研究进展与展望

曲线合成孔径雷达(CLSAR)是当今雷达遥感研究的新领域,近年来针对CLSAR的研究多集中于3维点目标特征提取和曲线孔径设计。该文对已有的CLSAR 3维点目标特征提取算法和孔径设计方法进行了分类,在介绍基本原理的基础上,比较了各种方法的优缺点,阐述了其中的关键问题。最后对CLSAR目标3维成像与特征提取、曲线孔径设计的发展前景进行了展望。

基于曲线合成孔径雷达的三维目标特征提取

介绍了曲线合成孔径雷达(CLSAR)的基本概念,推导了CLSAR的chirp信号回波数据模型,并在此基础上对CLSAR的三维目标重建机理进行了详细的分析。指出由于旁瓣的影响,传统的基于FFT的反演成像方法在曲线孔径下不再有效,进而采用基于谱估计的RELAX算法实现三维目标的特征提取。最后,通过系统仿真,验证了CLSAR利用RELAX算法实现三维目标特征提取的有效性和优越性。

雷达高分辨距离像的特征提取算法研究

针对高分辨距离单元内目标散射点的复杂特性,从散射点模型理论出发,对目标散射点模型进行深入研究,分析了传统目标特征提取算法的局限性。给出了一种改进的特征提取方法,该方法首先对距离单元内的散射点进行预处理,去除噪声、强化有用信息,然后对有效的距离单元进行特征提取。基于实测数据的仿真实验结果表明:该方法能够准确反映目标的几何位置信息,在减小计算量的同时能获得较高的识别率。