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信号处理
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谢维信

月刊

1003-0530

010-64010656;64034443-3004

100009

北京鼓楼西大街41号

信号处理/Journal Signal ProcessingCSCD北大核心CSTPCD
正式出版
收录年代

    雷达有源干扰的多域特征参数关联智能识别算法

    张瑞李晨轩张劲东吕树肜...
    524-536页
    查看更多>>摘要：针对复杂干扰场景下参数变化范围大、决策树特征适应性较差等问题,本文提出了一种基于多域特征参数关联的雷达有源干扰智能识别方法.首先,针对干扰信号在时域、频域、脉压等多个域中的特点,设计了相应的特征参数.这些特征参数能够全面地描述干扰信号的特征.接着,采用随机森林的平均信息增益来选择不同干扰参数条件下的特征参数,并将它们进行关联.然后,结合多域关联特征和典型的神经网络,提出了一种改进的ResNet18网络.通过利用多域关联特征,该网络能够更准确地学习干扰信号的特征,并进行智能识别.最后设置大范围参数的干扰样本训练改进的ResNet18网络,优化其泛化性能.通过计算机仿真实验,本文的方法在大参数范围的有源干扰识别正确率达到了98%以上.而且经过改进后的ResNet18网络参数总量仅为原网络的1/17,大大减少了网络的复杂度.综上所述,本文提出的基于多域特征参数关联的雷达有源干扰智能识别方法具有较高的识别准确性和较低的计算复杂度,可以有效应用于复杂干扰场景中.

    干扰识别多域关联特征神经网络特征参数

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    一种基于TSVDT的微波关联前视成像方法

    田润坤代大海孙士龙尹文禄...
    537-544页
    查看更多>>摘要：目前,传统雷达成像方法的发展日渐完善,但在前视成像场景下,雷达难以获取方位向上的多普勒信息,从而限制了其方位向分辨率.为了解决这一问题,国内提出了微波关联成像方法.微波关联成像方法利用关联成像原理进行雷达成像,无需利用目标的多普勒信息即可实现高分辨率成像.这一新型雷达成像方法突破了传统雷达成像方法中受限于雷达孔径的分辨率,具有极高的前视成像发展潜力.目前,国内外对微波关联成像的研究主要集中在产生随机波前、解决模型失配问题和研制超材料孔径等方面,但对关键的关联过程的优化主要集中在压缩感知和深度学习方面,而在伪逆算法方面的研究相对较少.因此,为了进一步完善微波关联成像体系,本文提出了一种新的针对伪逆算法优化的微波关联前视成像方法.本文结合截断奇异值分解(Truncated Singular Value Decomposition,TSVD)处理和吉洪诺夫正则化(Tikhonov)提出了奇异值分解和吉洪诺夫正则化的联合处理方法(TSVD-Tikhonov,TSVDT),通过TSVDT方法对时空随机辐射阵进行处理,然后进行压缩关联成像.同时,本文比较了广义交叉验证(Generalized Cross-Validation,GCV)和L曲线法,并证明了在微波关联成像方法中,利用GCV法选择截断参数的运算耗时更短且更稳定.最后,利用微波暗室实验验证了该方法在低信噪比条件下提高了成像的抗干扰能力,并且仍能保持较快的运算速度.

    微波关联前视成像随机调频截断奇异值分解伪逆算法

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    基于浮空器照射源的双基弧形阵列SAR辅助降落模式成像算法

    徐伟秦振楠黄平平谭维贤...
    545-556页
    查看更多>>摘要：较之传统的单基线性阵列SAR,以浮空器为照射源平台的双基弧形阵列合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)是一种全新高效、高分辨率的雷达成像系统;该成像模式继承了弧形阵列天线和浮空器的优点,在直升机辅助降落、应急救灾等领域具有重要的应用前景.在该成像模式中,由于浮空器平台平向移动、直升机平台向下运动以及弧形阵列天线特殊的圆弧型构造的影响,目标的回波信号很难直接处理,给成像带来了困难.针对这些问题,根据浮空器照射源双基弧形阵列SAR模式的成像几何模型以及回波特征,本文提出了一种基于两步运动补偿和Keystone变换的方法.其中第一步利用Taylor级数展开对双平台复杂斜距方程进行近似处理,对该成像模式下的距离分辨率和方位分辨率进行了简单分析,第二步根据浮空器平向运动产生的斜距误差,构造相应的运动补偿因子对浮空器平移引起的距离徙动项进行相位补偿;第三步根据直升机平台向下运动产生的斜距误差,构造相应的补偿因子对直升机下降引起的距离徙动项进行补偿;之后为了校正距离向与方位向之间耦合,根据Keystone变换思想引入新的角度变量对方位角进行变换从而补偿掉距离频率及方位向角度的耦合,接着在方位频域内进行方位向脉冲压缩.最后通过对不同点阵目标成像补偿前后的仿真结果对比分析、点阵目标成像性能指标分析以及场景分布目标的模拟验证了成像结果的准确性以及成像方法的有效性.

    浮空器弧形阵列辅助降落合成孔径雷达Keystone变换

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    强化位置感知的光学与SAR图像一体化配准方法

    杨玉婷赵凌君赵路路张晗...
    557-568页
    查看更多>>摘要：图像配准是光学与SAR图像信息融合的基础.现有典型的配准方法大多依赖于特征点检测与匹配来实现,对不同场景区域的适用性较差,容易出现误匹配点多或有效同名点不足以致配准失效的情况.针对该问题,本文提出了一种强化位置感知的光学与SAR图像一体化配准方法,利用深度网络直接回归图像间的几何变换关系,在不依赖特征点检测与匹配的情况下,实现端到端的高精度配准.具体地,首先在骨干网络中利用融合坐标注意力的特征提取模块,捕获输入图像对中具有位置敏感性的细粒度特征;其次,融合骨干网络输出的多尺度特征,兼顾浅层特征的定位信息与高层特征的语义信息;最后提出联合位置偏差与图像相似性的损失函数优化配准结果.基于高分辨率光学与SAR图像配准公开数据集OS-Dataset的实验结果表明,与现有典型的OS-SIFT、RIFT2、DHN及DLKFM四种算法相比,所提方法对于城市、农田、河流、重复纹理及弱纹理等不同场景区域均具有良好的稳健性,在配准的目视效果以及定量的精度指标上均优于现有算法.其中平均角点误差小于3个像素的百分比与四种算法中精度最高的DLKFM相比提高了25%以上;配准速度与四种算法中最快的DHN基本相当,可实现高精度、高效率的光学与SAR图像配准.

    图像配准位置感知多尺度特征特征融合图像相似性

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    一种适用于星载大斜视聚束SAR的改进距离徙动算法

    邓钱钰王纪平郭淑婷杨果...
    569-586页
    查看更多>>摘要：星载大斜视聚束合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)探测范围大、目标驻留时间长,有广泛的应用前景,但会带来较大的距离徙动,使得回波信号耦合严重.传统算法使用固定窗接收数据,为了采集完整,则需要较大的采样窗,但采得数据中存在大量的无效数据,采样效率很低.为解决时域采样效率低等问题,可使用滑窗接收模式,但该模式一般结合时域算法或极坐标格式算法使用,而在星载SAR大场景成像的情况下,时域算法计算效率低下,极坐标格式算法的聚焦半径较小,因此本文提出了一种改进的距离徙动算法来解决大斜视滑窗接收模式下的高效精确成像问题.本文建立了滑窗接收模式下的时域回波模型,利用傅里叶变换的性质推导出精确两维解析频谱,并基于上述两维解析频谱,提出雷达视线坐标系下的两维空间域解耦方法并给出对应的完整成像处理流程,最后通过仿真实验验证算法的有效性.本文提出的新方法既能解决大斜视两维频谱扭曲带来的频域采样效率低下问题,又可避免传统方法在大斜视模式下的残留距离徙动放大问题,为后续的自聚焦处理提供便利.

    大斜视星载合成孔径雷达距离徙动算法滑窗接收

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    距离像先验引导的扩展目标检测方法

    胡译夫周剑雄胡卫东杜小勇...
    587-598页
    查看更多>>摘要：扩展目标检测通常采用距离像能量积累检测的方法,由于距离像信息掌握不完备,陷落损失会降低检测性能.本文提出一种距离像先验引导的扩展目标检测方法,通过利用距离像包络模先验,对信号进行积累以提升检测性能.该方法考虑了复距离像与复高斯白噪声的相干叠加与相位预测不准的因素,采用将观测数据取模的检测模型,基于似然比检测(Likelihood Ratio Test,LRT)理论推导了低信噪比下的特征平方匹配检测器.该检测器将目标复距离像的包络模与观测数据的包络模进行平方匹配,并通过门限判决来判断目标是否存在.包络模先验的获取是通过从ISAR图像提取二维散射中心,向对应姿态角下的雷达视线方向进行投影,来获得目标近似的一维散射中心模型,再由该模型进一步生成目标距离像的包络模先验.同时,本文从理论与实验两方面分析了能量检测器和特征平方匹配检测器之间的关系,通过散射中心模型重构与暗室测量的方法获取数据进行了实验验证.实验结果表明:在低信噪比下,距离像先验引导的特征平方匹配检测器能有效提升目标的检测性能,并且对先验模型失配的情况具有良好的适应性.

    扩展目标距离像检测似然比

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    考虑点扩散函数效应的光谱遥感图像超分辨率制图

    王鹏严昂张弓
    599-608页
    查看更多>>摘要：由于硬件设备的限制和土地覆盖类别的多样性,采集得到的光谱遥感图像的空间分辨率有时较为粗糙,导致大量混合像元产生,严重影响了土地覆盖类型空间分布的制图精度.超分辨率制图技术可以有效地处理光谱遥感图像中的混合像元,获得准确的地物类别分布信息.在遥感大数据背景下,来自同一卫星采集同一区域的多位移图像可以作为辅助数据改进超分辨率制图结果.然而,目前多位移图像插值超分辨率制图方法很少有效地考虑点扩散函数效应影响,导致制图结果精度降低.为了解决这一问题,本文提出了一种考虑点扩散函数效应的多位移光谱遥感图像超分辨率制图方法,改善土地覆盖类别制图结果.在所提出的方法中,首先,对多位移图像进行光谱解混,以生成粗糙丰度图像.然后,在考虑点扩散函数效应的情况下,对粗糙丰度图像先采用面到点克里格法,然后进行理想方波滤波,得到改善的粗糙丰度图像.接下来,通过插值对改善的粗糙丰度图像进行上采样以获得上采样丰度图像,并对上采样的所有丰度图像进行整合以获得精细丰度图像.最后,根据精细丰度图像提供的类别比例信息,使用类别分配方法将类别标签分配给亚像元,以获得理想的制图结果.实验结果表明,通过减少点扩散函数效应影响,所提出的方法展示出最佳性能表现,例如在美国华盛顿特区数据集实验结果的总体精度分别达到77.63%和Kappa系数达到0.7263.

    光谱遥感图像超分辨率制图点扩散函数效应插值多位移图像

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