高分辨率、多时相SAR图像数据集的构建

近20年来,SAR图像理解与信息反演是一个得到广泛、深入研究的世界性难题。即使在高分辨率条件下,由于相干斑噪声、结构极度敏感性、几何畸变、成像系统干扰等原因,SAR图像的高可信解译依然非常困难。SAR测试样本数据集是发展SAR图像解译与目标认知技术的基础与支撑。但SAR数据集并不是各种SAR数据的简单收集,而是要根据研究内容的需要,制定试验方案,科学地选择样本并进行样本真值标注,并且尽可能收集各种多源辅助数据以相互验证。笔者以上海交通大学闵行校区为场景,构建了一个以高分辨率、多时相SAR图像为主的试验数据集,其由高分辨率SAR数据、地表真值标注、多源辅助数据3个主要的部分组成。笔者认为,该数据集的构建能够为高分辨率SAR图像解译、信息反演和目标识别提供高可信的、实时的、丰富的地表和目标真值信息,能够促进这些研究和相关测试工作的进展。

通道失配对空时自适应处理性能的影响分析

通道失配严重影响着空时自适应处理(STAP)的性能,定量地分析通道失配对STAP性能的影响对于STAP算法的工程应用具有重要意义。文中根据通道失配是否依赖于到达角、信号带宽是否为窄带等方面,从理论上推导了存在通道失配时的杂波协方差矩阵,并仿真分析了通道失配对STAP性能的影响,为STAP算法理论建模、STAP系统设计提供理论依据。