简介:针对传统基于微波手段的空间对地观测主要方法——星载合成孔径雷达(SAR)体制受限于目标与雷达的相对运动问题,结合由量子关联成像发展而来的微波关联成像技术,提出了一种新的通过多颗分布式卫星实现凝视成像方法。首先,在微波关联成像的基础之上,建立一维微波关联成像的信号模型。然后,在极坐标系下,通过一维微波关联成像实现对回波半径向的“聚焦”,得到单部雷达对目标的距离环图像。其次,通过N颗分布式星载雷达得到距离环方程组,联立方程组解算目标位置信息,实现二维分辨能力;确定位置信息之后,进一步通过距离环幅度方程组解算目标幅度信息。最后,通过对稀疏场景进行仿真、成像处理,验证了该方法的有效性。
简介:在当前基于粒子滤波的检测前跟踪(PF—TBD)算法中,通常是利用累积似然比去检测目标,由于能量累积的效果,无法快速检测到目标的消失。针对这个问题,提出了一种新的基于似然比的检测前跟踪方法。该方法运用单个时刻的似然比进行目标有无判别,并结合多个连续时刻的判别结果给出最终的目标检测结果。仿真结果表明,与传统的基于似然比的弱目标检测前跟踪方法相比,该方法能够减小目标出现时的检测延时,并且能够有效地检测到目标消失。
简介:针对三维弹道目标,给出了一种有效的基于粒子滤波的跟踪算法。这种算法以标准的粒子滤波算法为基础,根据贝叶斯原理利用局部线性化技术获得最佳近似的重要性密度函数以避免粒子退化现象,并且利用Metropolis-Hastings(MH)采样构造的马尔科夫链得到更加符合目标分布的样本,从而最小化重采样后的粒子枯竭问题。此外,这里采用Kullback-Leibler距离(KLD)指标对不同粒子滤波算法的性能进行评估。仿真结果表明,该三维弹道目标跟踪算法粒子群与参考粒子群(近似真实目标概率分布的粒子群)之间的KLD比标准粒子滤波与参考粒子群之间的KLD更小,因此,能获得比标准粒子滤波算法更好的跟踪效果。
简介:将太赫兹波用于SAR成像可以解决常规SAR成像帧速低、慢动目标检测困难等问题。太赫兹合成孔径雷达(THz-SAR)与传统微波SAR成像最重要的区别在于运动补偿。因为THz-SAR的工作波长比传统微波SAR要短得多,平台的微小振动会影响成像质量,尤其是高频振动误差。平台的高频振动会在成像结果中引入成对回波,传统SAR成像算法无法实现成对回波的聚焦,也就无法准确估计振动参数,进而构造参考函数补偿高频振动带来的正弦调制相位。首先基于多普勒Keystone变换(DKT)的THz-SAR成像算法实现成对回波的聚焦成像;然后提出小波多分辨分析的方法估计高频振动频率,结合参数空间投影法完成振动幅相的估计,并实现高频振动误差的补偿;最后采用点目标的回波数据仿真验证了所提方法的有效性。
简介:提出了一种基于线性约束最小方差波束形成(LCMV)的自适应方向图控制方法。该方法通过在原有线性约束基础上构造新的线性约束,然后根据新组成的线性约束进行LCMV自适应波束形成,所得到的自适应方向图在固定零点方向和干扰方向形成零陷的同时保留了期望静态方向图的副瓣电平特性,从而能够减小快变干扰的影响,并且计算十分简便。计算机仿真证明了本文方法的有效性。
简介:提出了一种基于Logistic回归模型的ATR算法性能评估方法.该方法能够在考虑各种影响因素作用的情况下对算法的识别性能进行有效的评估.利用该方法对两种目标识别算法进行了评估.评估结果表明,该方法具有可行性和实用性.
简介:随着合成孔径雷达(SAR)图像的分辨率提高,基于高分辨率SAR图像的舰船检测成为海洋遥感应用中的一个重要课题。针对高分辨率SAR图像,为获取精确的、完整的舰船目标信息而提出一种基于改进的相干散射点(CS)提取的舰船检测方法。该方法的核心是利用SAR图像复数据的确定目标特性,提取出CS,该方法不仅利用了图像复数据的幅度信息,同时利用了相位信息。首先对于原始高分辨率SAR图像复数据进行距离向子视处理,获取子视图像像素的相关系数;然后,由于SAR图像分辨率较高,为获取完整的舰船目标信息,引入局部图像平均相关系数处理;最后设定相关系数阈值,从海域中提取出舰船目标,完成舰船检测。仿真实验结果验证了该检测方法的有效性。
简介:基于SAR图像的舰船目标自动检测是海洋监视应用的重要方面,但随着SAR成像能力和图像分辨率的提高,传统的CFAR检测方法已不能满足舰船目标自动检测的要求。针对中高分辨率SAR图像中舰船目标自动检测问题,提出一种基于像素筛选G0分布的SAR图像舰船目标快速检测方法,该方法首先根据像素灰度值出现频率选取阈值对杂波像素进行筛选,然后通过抽样定理对图像进行降分辨率处理,最后再在经过像素筛选的降分辨率图像中实现基于G0分布的自适应CFAR检测。NASA/JPLAIR-SAR实测数据的实验结果表明,该方法不仅能有效减少中高分辨率SAR图像舰船目标自动检测的虚警,而且能显著提高检测效率。