优先发表

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基于稀疏信号处理的合成孔径雷达(SAR)成像(稀疏SAR成像)是稀疏微波成像的一个重要研究方向,相较于经典SAR,稀疏SAR成像在提升成像性能等方面具有重要优势。然而,受困于较大计算代价,其难以用于大观测场景的稀疏恢复,这极大限制了其应用范围。此外,无论军用还是民用,各国星载SAR系统的技术性能指标均是保密的,因此相较于原始回波,通常的公开数据都是经匹配滤波算法重构的SAR复图像。因而如何基于复图像数据进行稀疏成像,对提升现有SAR图像质量、降低稀疏成像计算代价具有重要意义。高分三号是我国首颗1 m分辨率C波段多极化SAR卫星,它具有成像分辨率高、幅宽大等优势,对提升我国灾害监测、海洋监视等能力具有重要作用。该文将一种基于复图像数据的稀疏SAR成像技术引入到高分三号SAR复图像的性能提升当中。实验结果表明,经稀疏处理后的图像拥有更低的旁瓣、更高的信杂噪比以及更优的目标可分辨率能力。且类似于匹配滤波算法重建图像,稀疏恢复结果也可以很好地保持图像统计分布及相位信息,使得稀疏重构的高分三号SAR图像仍适用于干涉、恒虚警率检测等应用。 基于稀疏信号处理的合成孔径雷达(SAR)成像(稀疏SAR成像)是稀疏微波成像的一个重要研究方向,相较于经典SAR,稀疏SAR成像在提升成像性能等方面具有重要优势。然而,受困于较大计算代价,其难以用于大观测场景的稀疏恢复,这极大限制了其应用范围。此外,无论军用还是民用,各国星载SAR系统的技术性能指标均是保密的,因此相较于原始回波,通常的公开数据都是经匹配滤波算法重构的SAR复图像。因而如何基于复图像数据进行稀疏成像,对提升现有SAR图像质量、降低稀疏成像计算代价具有重要意义。高分三号是我国首颗1 m分辨率C波段多极化SAR卫星,它具有成像分辨率高、幅宽大等优势,对提升我国灾害监测、海洋监视等能力具有重要作用。该文将一种基于复图像数据的稀疏SAR成像技术引入到高分三号SAR复图像的性能提升当中。实验结果表明,经稀疏处理后的图像拥有更低的旁瓣、更高的信杂噪比以及更优的目标可分辨率能力。且类似于匹配滤波算法重建图像,稀疏恢复结果也可以很好地保持图像统计分布及相位信息,使得稀疏重构的高分三号SAR图像仍适用于干涉、恒虚警率检测等应用。
由于合成孔径雷达(SAR)特殊的成像机制,导致了SAR图像上出现了旁瓣效应(SVA)。针对舰船目标检测过程中,旁瓣效应改变了强反射目标的形状导致的定位困难与定位错误问题,该文提出了一种基于空间变迹滤波与有序统计恒虚警率(OS-CFAR)的舰船检测算法。该算法将空间变迹滤波算法运用到复图像数据中,针对目标检测要求的实时性问题进行算法改进,通过全局CFAR只对潜在目标点进行旁瓣抑制而忽略对舰船检测无意义的大量背景点,在抑制旁瓣的同时减少了算法运算量。然后采用非线性的OS-CAFR算法对旁瓣抑制后的图像进行目标检测,并且采用形态学膨胀运算,弥补SVA算法可能造成的像素点幅值错误降低的问题。最后利用高分三号(GF-3)的实测数据进行验证,通过对比有无使用该文算法的结果的图像对比度与检查目标个数,体现了算法的有效性。 由于合成孔径雷达(SAR)特殊的成像机制,导致了SAR图像上出现了旁瓣效应(SVA)。针对舰船目标检测过程中,旁瓣效应改变了强反射目标的形状导致的定位困难与定位错误问题,该文提出了一种基于空间变迹滤波与有序统计恒虚警率(OS-CFAR)的舰船检测算法。该算法将空间变迹滤波算法运用到复图像数据中,针对目标检测要求的实时性问题进行算法改进,通过全局CFAR只对潜在目标点进行旁瓣抑制而忽略对舰船检测无意义的大量背景点,在抑制旁瓣的同时减少了算法运算量。然后采用非线性的OS-CAFR算法对旁瓣抑制后的图像进行目标检测,并且采用形态学膨胀运算,弥补SVA算法可能造成的像素点幅值错误降低的问题。最后利用高分三号(GF-3)的实测数据进行验证,通过对比有无使用该文算法的结果的图像对比度与检查目标个数,体现了算法的有效性。
航迹起始是群目标跟踪的首要环节,其性能好坏直接影响着目标跟踪航迹的质量。传统的群目标航迹起始方法仅利用目标的位置信息完成分群检测和等效量测求解等步骤,没有充分利用回波幅度信息,存在分群检测不理想、等效量测求解不准确等问题,有可能引起失跟现象。针对此问题,该文提出一种回波幅度信息辅助的群目标航迹起始方法。首先利用目标位置信息和幅度信息完成分群检测,然后综合采用幅度加权和位置加权求解等效量测,最后基于修正的逻辑法进行群目标航迹起始。该文方法在分群检测和求解等效量测等步骤充分利用了回波幅度信息,不仅可以在集群数量未知的情况下正确划分群,而且降低了失跟率,提高了群目标的跟踪性能。仿真结果验证了所提方法的有效性。 航迹起始是群目标跟踪的首要环节,其性能好坏直接影响着目标跟踪航迹的质量。传统的群目标航迹起始方法仅利用目标的位置信息完成分群检测和等效量测求解等步骤,没有充分利用回波幅度信息,存在分群检测不理想、等效量测求解不准确等问题,有可能引起失跟现象。针对此问题,该文提出一种回波幅度信息辅助的群目标航迹起始方法。首先利用目标位置信息和幅度信息完成分群检测,然后综合采用幅度加权和位置加权求解等效量测,最后基于修正的逻辑法进行群目标航迹起始。该文方法在分群检测和求解等效量测等步骤充分利用了回波幅度信息,不仅可以在集群数量未知的情况下正确划分群,而且降低了失跟率,提高了群目标的跟踪性能。仿真结果验证了所提方法的有效性。
随着深度学习技术被应用于雷达目标识别领域,其自动提取目标特征的特性大大提高了识别的准确率和鲁棒性,但噪声环境下的鲁棒性有待进一步研究。该文提出了一种在噪声环境下基于卷积神经网络的雷达高分辨率距离像(HRRP)数据识别方法,通过增强训练集和使用残差块、inception结构和降噪自编码层增强网络结构,实现了在较宽信噪比范围下的较高识别率,其中在信噪比为0 dB的瑞利噪声条件下,识别率达到96.14%,并分析了网络结构和噪声类型对结果的影响。 随着深度学习技术被应用于雷达目标识别领域,其自动提取目标特征的特性大大提高了识别的准确率和鲁棒性,但噪声环境下的鲁棒性有待进一步研究。该文提出了一种在噪声环境下基于卷积神经网络的雷达高分辨率距离像(HRRP)数据识别方法,通过增强训练集和使用残差块、inception结构和降噪自编码层增强网络结构,实现了在较宽信噪比范围下的较高识别率,其中在信噪比为0 dB的瑞利噪声条件下,识别率达到96.14%,并分析了网络结构和噪声类型对结果的影响。
互质采样星载SAR通过方位互质采样代替传统方位均匀采样,可有效缓解空间分辨率与有效成像宽度之间的相互制约,提升SAR系统的对地探测性能。然而,方位向互质采样使得回波信号呈现方位欠采样及非均匀采样特性,导致传统SAR成像处理方法无法实现互质采样星载SAR的有效成像处理。该文提出一种基于2维信号稀疏重构的互质采样星载SAR成像处理方法。该方法在距离向脉冲压缩后,根据各距离门的多普勒参数截取2维观测信号并构造相应的稀疏字典,然后通过改进的2维信号稀疏度自适应匹配追踪算法完成方位聚焦处理。该方法不仅可以补偿SAR回波信号的距离方位2维耦合,还可以消除成像参数随距离空变对稀疏重构造成的影响,从而实现全场景的精确重构。点目标及分布目标仿真实验结果验证了所提算法可在远低于奈奎斯特采样率的情况下实现稀疏场景的有效重构。 互质采样星载SAR通过方位互质采样代替传统方位均匀采样,可有效缓解空间分辨率与有效成像宽度之间的相互制约,提升SAR系统的对地探测性能。然而,方位向互质采样使得回波信号呈现方位欠采样及非均匀采样特性,导致传统SAR成像处理方法无法实现互质采样星载SAR的有效成像处理。该文提出一种基于2维信号稀疏重构的互质采样星载SAR成像处理方法。该方法在距离向脉冲压缩后,根据各距离门的多普勒参数截取2维观测信号并构造相应的稀疏字典,然后通过改进的2维信号稀疏度自适应匹配追踪算法完成方位聚焦处理。该方法不仅可以补偿SAR回波信号的距离方位2维耦合,还可以消除成像参数随距离空变对稀疏重构造成的影响,从而实现全场景的精确重构。点目标及分布目标仿真实验结果验证了所提算法可在远低于奈奎斯特采样率的情况下实现稀疏场景的有效重构。
在复杂场景(特别是城区场景)合成孔径雷达(SAR)遥感成像中,存在大量线、面目标,如城区中的道路和建筑物边缘等目标,这些线面目标微波散射信号方向性强。传统SAR从单一视角获取场景的散射信息,且传统成像算法均基于点目标模型,使得传统SAR图像中线面目标主要特征表现为一系列的强散射点,而非线散射特征和面散射特征,最终造成SAR图像中目标不连续,SAR图像解译困难。因此,该文通过建立典型线段、三角面元目标的参数化回波模型,对线面目标SAR成像机理进行了深入细致的研究;并基于提出的参数化模型对线面目标进行参数化成像,即首先基于贝叶斯理论和所提的参数化模型对典型的线面目标进行分类判决,随后采用再成像的方式获得有效表征线、面目标散射特征的SAR图像,为线、面目标SAR图像解译提供有效支撑。最后,数值仿真实验成功验证了所提算法的有效性和正确性。 在复杂场景(特别是城区场景)合成孔径雷达(SAR)遥感成像中,存在大量线、面目标,如城区中的道路和建筑物边缘等目标,这些线面目标微波散射信号方向性强。传统SAR从单一视角获取场景的散射信息,且传统成像算法均基于点目标模型,使得传统SAR图像中线面目标主要特征表现为一系列的强散射点,而非线散射特征和面散射特征,最终造成SAR图像中目标不连续,SAR图像解译困难。因此,该文通过建立典型线段、三角面元目标的参数化回波模型,对线面目标SAR成像机理进行了深入细致的研究;并基于提出的参数化模型对线面目标进行参数化成像,即首先基于贝叶斯理论和所提的参数化模型对典型的线面目标进行分类判决,随后采用再成像的方式获得有效表征线、面目标散射特征的SAR图像,为线、面目标SAR图像解译提供有效支撑。最后,数值仿真实验成功验证了所提算法的有效性和正确性。
在复杂电磁环境下,往往需要在线估计杂波协方差矩阵,从而自适应调整滤波器权值,实现对杂波的有效抑制,这样有利于目标的估计、检测、定位或跟踪。该文考虑非高斯杂波模型,且部分杂波受到子空间信号干扰,并且有用信号也位于该子空间内。常规方法会导致自适应滤波器在目标多普勒频率处有较大的衰减,极大影响了有用信号的探测。为此提出了一种知识辅助的分层贝叶斯模型,采用变分贝叶斯推断方法获得杂波协方差矩阵的近似后验分布,利用后验均值设计杂波抑制滤波器,可以有效提高目标的探测性能。计算机仿真和实测数据验证结果表明,该方法能够有效抑制杂波,而在目标处有较好的探测能力。 在复杂电磁环境下,往往需要在线估计杂波协方差矩阵,从而自适应调整滤波器权值,实现对杂波的有效抑制,这样有利于目标的估计、检测、定位或跟踪。该文考虑非高斯杂波模型,且部分杂波受到子空间信号干扰,并且有用信号也位于该子空间内。常规方法会导致自适应滤波器在目标多普勒频率处有较大的衰减,极大影响了有用信号的探测。为此提出了一种知识辅助的分层贝叶斯模型,采用变分贝叶斯推断方法获得杂波协方差矩阵的近似后验分布,利用后验均值设计杂波抑制滤波器,可以有效提高目标的探测性能。计算机仿真和实测数据验证结果表明,该方法能够有效抑制杂波,而在目标处有较好的探测能力。
高分宽幅SAR动目标成像对目标跟踪具有重要的意义,常规天基多通道SAR技术要实现高分宽幅动目标成像需要通道数量巨大,系统复杂度过高,而且图像在方位向存在成对回波,形成虚警。针对上述问题,该文提出了一种基于分布式压缩感知的高分宽幅SAR动目标成像技术,在通道数量较大时,通道数量相比常规高分宽幅动目标成像构型通道数量约降低1倍,利用动目标稀疏特性和杂波背景非稀疏特性构建分布式压缩感知观测模型,采用先方位1维分布式压缩感知重建再距离方位2维分布式压缩感知重建,实现杂波背景和稀疏动目标的重建,并抑制多通道SAR动目标成像中的成对回波。结合RADAR-SAT数据的仿真试验结果验证了该技术的有效性。 高分宽幅SAR动目标成像对目标跟踪具有重要的意义,常规天基多通道SAR技术要实现高分宽幅动目标成像需要通道数量巨大,系统复杂度过高,而且图像在方位向存在成对回波,形成虚警。针对上述问题,该文提出了一种基于分布式压缩感知的高分宽幅SAR动目标成像技术,在通道数量较大时,通道数量相比常规高分宽幅动目标成像构型通道数量约降低1倍,利用动目标稀疏特性和杂波背景非稀疏特性构建分布式压缩感知观测模型,采用先方位1维分布式压缩感知重建再距离方位2维分布式压缩感知重建,实现杂波背景和稀疏动目标的重建,并抑制多通道SAR动目标成像中的成对回波。结合RADAR-SAT数据的仿真试验结果验证了该技术的有效性。
基于随机有限集的扩展目标跟踪方法通常根据量测的空间信息进行量测划分,在杂波密集环境下有可能将杂波量测划入目标单元,从而造成跟踪性能的下降。为此,该文将目标和杂波的幅度信息引入高斯逆威沙特概率假设密度(GIW-PHD)滤波器,通过计算量测子集的幅度似然寻找最优的量测划分方法。此外,计算量测单元的中心时,采用幅度加权的方法计算量测单元的质量中心,以取代目前广泛使用的几何中心,从而进一步降低杂波对滤波器的干扰。在信杂比分别为13 dB和6 dB的条件下,通过对Rayleigh杂波中Swerling 1型起伏目标的跟踪结果证明了所提方法相比高斯逆威沙特概率假设密度滤波器具有更优的势估计和状态估计性能。 基于随机有限集的扩展目标跟踪方法通常根据量测的空间信息进行量测划分,在杂波密集环境下有可能将杂波量测划入目标单元,从而造成跟踪性能的下降。为此,该文将目标和杂波的幅度信息引入高斯逆威沙特概率假设密度(GIW-PHD)滤波器,通过计算量测子集的幅度似然寻找最优的量测划分方法。此外,计算量测单元的中心时,采用幅度加权的方法计算量测单元的质量中心,以取代目前广泛使用的几何中心,从而进一步降低杂波对滤波器的干扰。在信杂比分别为13 dB和6 dB的条件下,通过对Rayleigh杂波中Swerling 1型起伏目标的跟踪结果证明了所提方法相比高斯逆威沙特概率假设密度滤波器具有更优的势估计和状态估计性能。
为了提高多输入多输出(MIMO)雷达3维成像沿运动方向的方位分辨率,该文从多快拍图像联合利用的角度入手,提出一种新的多输入多输出-逆合成孔径雷达(MIMO-ISAR)3维成像方法。其基本思路是通过对一段时间观测下2维平面阵列获取的多个单快拍3维图像进行相干处理,沿着散射点线性拟合的方向提取峰值并重构出新的3维图像。仿真实验结果表明,与单快拍3维成像方法相比,该方法可以显著提高成像结果沿运动方向的方位分辨率;与现有基于重排和插值的经典MIMO-ISAR方法相比,该方法对慢速和快速运动目标均适用,得到的成像结果聚焦良好并能够有效抑制沿运动方向的旁瓣。 为了提高多输入多输出(MIMO)雷达3维成像沿运动方向的方位分辨率,该文从多快拍图像联合利用的角度入手,提出一种新的多输入多输出-逆合成孔径雷达(MIMO-ISAR)3维成像方法。其基本思路是通过对一段时间观测下2维平面阵列获取的多个单快拍3维图像进行相干处理,沿着散射点线性拟合的方向提取峰值并重构出新的3维图像。仿真实验结果表明,与单快拍3维成像方法相比,该方法可以显著提高成像结果沿运动方向的方位分辨率;与现有基于重排和插值的经典MIMO-ISAR方法相比,该方法对慢速和快速运动目标均适用,得到的成像结果聚焦良好并能够有效抑制沿运动方向的旁瓣。
简缩极化(CP)模式是一种新型双极化模式。在实际工程应用中,包括简缩极化模式在内的所有双极化模式均无法直接通过外定标的方法补偿发射误差。因而有必要对发射误差所带来的影响进行详细分析。针对极化SAR系统,目前已有学者提出使用误差的最大归一化误差(MNE)参数对极化SAR系统的极化质量做分析评估。该文针对发射圆极化波的简缩极化模式提出了一种基于实际发射极化波极化轴比(AR)参数的发射误差分析方法。首先,通过仿真分析不同发射误差源对AR参数的影响,与此同时还展示了相同发射误差源影响下的MNE参数;通过分析对比,总结了AR参数相对MNE参数的3个优点;最后,使用高分三号卫星的实际测量误差数据与圆极化发射波实验系统的实测数据验证了该文提出的发射误差评估方法的有效性。 简缩极化(CP)模式是一种新型双极化模式。在实际工程应用中,包括简缩极化模式在内的所有双极化模式均无法直接通过外定标的方法补偿发射误差。因而有必要对发射误差所带来的影响进行详细分析。针对极化SAR系统,目前已有学者提出使用误差的最大归一化误差(MNE)参数对极化SAR系统的极化质量做分析评估。该文针对发射圆极化波的简缩极化模式提出了一种基于实际发射极化波极化轴比(AR)参数的发射误差分析方法。首先,通过仿真分析不同发射误差源对AR参数的影响,与此同时还展示了相同发射误差源影响下的MNE参数;通过分析对比,总结了AR参数相对MNE参数的3个优点;最后,使用高分三号卫星的实际测量误差数据与圆极化发射波实验系统的实测数据验证了该文提出的发射误差评估方法的有效性。
传统的谱分析和压缩感知(CS)等层析合成孔径雷达(TomoSAR)成像技术由于解斜处理需要估计得到精确的垂直雷达视线(PLOS)方向的垂直有效基线。为了避免此操作该文采用沿PLOS向进行搜索的空域波束形成(BF)方法进行层析聚焦。由于高分辨率SAR图像中城区建筑物结构复杂,不同航过SAR图像间存在观测视角差异,并且存在相干斑噪声影响,SAR图像中的所有同源点不能在相同的像素点同时进行精确地配准。为了从幅度和相位两个方面找出BF聚焦时最相关的像素点,提出了一种联合参考像素窗口中邻域像素点的幅度和相位来提取目标像素点的不一致性准则。根据不一致性准则的最小化提取出相应的同名像素点,以实现对层析成像的精确聚焦。利用仿真数据和高分辨X波段重复航过机载SAR系统录取的实测数据进行实验。实验结果中,利用传统方法聚焦得到的散射轮廓峰值位置在15.63 m而该文所提方法得到峰值位置在16.88 m,峰值位置更加接近建筑实际高度18 m。表明该方法能有效提高散射体在PLOS方向的聚焦能量,并精确提取建筑物的3维轮廓。 传统的谱分析和压缩感知(CS)等层析合成孔径雷达(TomoSAR)成像技术由于解斜处理需要估计得到精确的垂直雷达视线(PLOS)方向的垂直有效基线。为了避免此操作该文采用沿PLOS向进行搜索的空域波束形成(BF)方法进行层析聚焦。由于高分辨率SAR图像中城区建筑物结构复杂,不同航过SAR图像间存在观测视角差异,并且存在相干斑噪声影响,SAR图像中的所有同源点不能在相同的像素点同时进行精确地配准。为了从幅度和相位两个方面找出BF聚焦时最相关的像素点,提出了一种联合参考像素窗口中邻域像素点的幅度和相位来提取目标像素点的不一致性准则。根据不一致性准则的最小化提取出相应的同名像素点,以实现对层析成像的精确聚焦。利用仿真数据和高分辨X波段重复航过机载SAR系统录取的实测数据进行实验。实验结果中,利用传统方法聚焦得到的散射轮廓峰值位置在15.63 m而该文所提方法得到峰值位置在16.88 m,峰值位置更加接近建筑实际高度18 m。表明该方法能有效提高散射体在PLOS方向的聚焦能量,并精确提取建筑物的3维轮廓。
基于民用通信信号的无源雷达由于其辐射源分布密集,主通道与参考通道容易同时受同频辐射源干扰,严重影响检测效果。针对上述问题,该文提出了一种加入同频干扰抑制的信号处理流程。改进流程首先对所有通道接收信号联合处理,使用多通道盲反卷积算法估计各个辐射源直达波,再利用各通道主辐射源信号能量占比差异识别主辐射源直达波作为参考信号,然后对主通道中各辐射源杂波信号进行对消,最后用主辐射源直达波与对消剩余信号进行互模糊运算,完成目标检测。改进流程可以在不改变现有系统硬件条件的情况下有效抑制同频干扰,提升对消比,降低互模糊函数底噪,减少漏警。仿真分析与实测数据验证说明了该方法的正确性和有效性。 基于民用通信信号的无源雷达由于其辐射源分布密集,主通道与参考通道容易同时受同频辐射源干扰,严重影响检测效果。针对上述问题,该文提出了一种加入同频干扰抑制的信号处理流程。改进流程首先对所有通道接收信号联合处理,使用多通道盲反卷积算法估计各个辐射源直达波,再利用各通道主辐射源信号能量占比差异识别主辐射源直达波作为参考信号,然后对主通道中各辐射源杂波信号进行对消,最后用主辐射源直达波与对消剩余信号进行互模糊运算,完成目标检测。改进流程可以在不改变现有系统硬件条件的情况下有效抑制同频干扰,提升对消比,降低互模糊函数底噪,减少漏警。仿真分析与实测数据验证说明了该方法的正确性和有效性。
该文论述了利用新近研制的小型化多通道外辐射源雷达系统,开展基于长期演进(LTE)信号的外辐射源雷达目标探测实验研究的情况。首先从实测信号的模糊函数出发,探讨了该信号作为第三方照射源的优势。然后介绍了该体制雷达的系统方案设计以及外场实验。最后给出了不同目标的典型探测结果,从实验上证实了利用LTE信号实现地面及低空目标探测的技术可行性,为该探测技术的发展奠定了基础。 该文论述了利用新近研制的小型化多通道外辐射源雷达系统,开展基于长期演进(LTE)信号的外辐射源雷达目标探测实验研究的情况。首先从实测信号的模糊函数出发,探讨了该信号作为第三方照射源的优势。然后介绍了该体制雷达的系统方案设计以及外场实验。最后给出了不同目标的典型探测结果,从实验上证实了利用LTE信号实现地面及低空目标探测的技术可行性,为该探测技术的发展奠定了基础。