摘要：该文研究了一种快速的抗间歇采样转发干扰波形和滤波器联合设计方法。基于罚函数和帕累托最优化原理给出了联合设计模型的优化数学模型。推导优化波形和滤波器过程中矩阵迹的解析表达式,有效降低了算法的计算复杂度。提出了一种基于平方迭代加速方法,解决了主分量最小化方法目标函数近似造成的算法收敛速度降低问题,进一步加快了算法运行速度。仿真结果表明,该文所提出的算法比传统方法具有更快的运行速度。同时,当干扰目标和真实目标在距离上不可分时,该文方法仍能够有效抑制间歇采样转发干扰。

摘要：在合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像目标识别领域,提取目标区分性强的识别特征一直是研究热点之一。设计了一种SAR图像目标识别的算法,利用目标散射中心点集特征和属性散射中心特征分量估计值序贯匹配识别车辆目标。实测数据的实验证实了算法在目标方位角变化情况下和俯仰角变化情况下,车辆目标的识别都有较好的表现。

摘要：针对复杂背景的光学遥感图像数据,提出一种基于尺度空间理论和多尺度Gabor滤波器组的目标局部不变特征提取方法.该方法优点有二:一是利用Gabor滤波器的带通特性和多通道特性可从目标图像中提取更符合视觉特性、更具物理直观性的特征点,增强了不变特征提取方法在照度变化、噪声和背景干扰下的稳健性;二是基于尺度空间理论设计的多尺度Gabor滤波器组,可使提取的特征点具有尺度不变性,增强了对遥感图像复杂几何畸变的适应性.

摘要：为有效抑制雷达波形的脉冲压缩旁瓣水平,提高雷达弱目标检测和成像性能,本文提出了雷达波形和滤波器联合设计抑制脉冲压缩旁瓣水平的方法,建立了雷达波形和滤波器联合设计数学模型,基于分块坐标下降方法分解了联合设计问题,提出了一种联合优化算法,将该方法扩展到了正交波形和滤波器组设计,并提出一种并行优化的联合设计方法 .仿真结果表明,本文方法比传统方法具有更快的运行速度.该方法可有效扩展至正交波形和滤波器组设计问题.

摘要：文中讨论了非均匀线阵自适应超角分辨问题,证明了在入射场条件一定的情况下,特征矢量角谱性能完全由阵列因子决定。通过分析与仿真,说明最小冗余阵(LMR) 是一种性能优良的超角分辨阵。并讨论了非均匀线阵存在的栅瓣问题,给出避免栅瓣的单位间距的上限公式。

摘要：为了降低多输入多输出(multiple-input and multiple-output,MIMO)成像雷达的阵列规模和系统硬件的复杂性,结合宽带MIMO雷达发射/接收阵元的角度分集和信号分集特性,提出了一种基于双均匀线阵组合的非线性阵列模型,并给出了该阵列的设计准则。不同于基于实孔径均匀阵列的宽带MIMO雷达成像系统,提出的非线性阵列模型可有效增加虚拟阵元个数和扩展阵列孔径,在不改变目标方位向成像质量条件下能有效降低实孔径均匀线阵的阵列规模和系统硬件的复杂度。同时,该阵列设计易于操作和实现。最后,仿真实验对该阵列模型的有效性进行了验证。

摘要：间歇采样转发干扰(ISRJ)是基于欠采样原理的新型雷达相干干扰技术,能够形成密集假目标干扰。该文针对抗间歇采样转发干扰问题,提出一种雷达发射波形和非匹配滤波联合设计的抗干扰方法。首先,以发射信号脉冲压缩积分旁瓣能量和干扰信号非匹配滤波输出积分能量为目标函数,综合考虑发射信号的幅度约束,建立了间歇采样转发干扰抑制的数学优化模型。然后,通过问题分解推导了雷达发射波形和非匹配滤波器的解析表达式,基于迭代算法设计了发射波形和非匹配滤波器。最后,通过仿真实验的方式验证了发射波形和非匹配滤波器的性能、抗间歇采样转发干扰性能以及所提方法的间歇采样转发干扰抑制能力。

摘要：机载线阵3维SAR成像技术在军事和民用方面都有着广泛应用,是当前雷达成像领域的研究热点。其切航迹向分辨率是利用机翼上的线阵所获取,阵列分布直接影响到成像性能。受机翼体积的限制,机载线阵3维SAR系统的阵元数有限,可以采用MIMO技术来获取更多的目标信息,提高切航迹向的空间采样能力。该文研究了机载线阵3维SAR系统的阵列设计问题,即以空间卷积原理为基础,归纳出卷积逆运算的规律,从而通过卷积逆运算求解出多组MIMO线阵设计方案,并从机载线阵3维SAR成像的需求出发,分析了各组设计方案的优缺点,为实际构建机载线阵3维SAR成像系统提供了技术支撑。

摘要：本文利用尺度-空间理论和自相关矩阵的局部形状提出了一种通用的提取仿射不变特征区域的方法.首先,在尺度-空间中对图像的归一化高斯微分求三维局部极大值获得特征点和特征尺度位置,然后在特征点的特征尺度上用自相关矩阵刻画局部的灰度变化,提取的椭圆区域即为仿射不变特征区域.在此通用方法框架下构造了Har-ris3D、Laplace3D、Hessian3D和Localjet43D四种仿射不变特征区域算法.实验结果表明这四种算法都具有照度、旋转和尺度不变性.用本文设计的一种仿射不变性仿真实验方法验证了算法的仿射不变性.比较四种算法发现除了Harris3D性能稍差外其他三种算法性能接近.

摘要：对海监视是极化SAR的重要应用,密集区域的舰船目标检测是当前面临的主要挑战之一。舰船密集区域受多目标串扰,传统的恒虚警率(CFAR)检测滑窗难以选取纯净的海杂波样本用于确定检测门限,将导致检测性能下降。针对这一问题,该文从特征提取和检测器设计两方面出发,提出一种融合极化旋转域特征和超像素技术的极化SAR舰船检测方法。在特征提取方面,雷达目标的后向散射敏感于目标姿态与雷达视线的相对几何关系,由此带来的散射多样性隐含信息可通过极化旋转域分析进行挖掘。该文利用极化相关方向图及导出的一系列极化旋转域特征,根据目标杂波比(TCR)分析,优选TCR最高的3个极化特征量用于构建目标检测器。在此基础上,该文在检测器设计方面提出了一种基于K均值聚类的杂波超像素筛选方法,有效避免了密集区域舰船目标对邻近杂波的影响,基于筛选的杂波像素点得到舰船目标CFAR检测结果。基于Radarsat-2和高分三号星载全极化SAR数据的对比实验表明,所提方法能有效实现密集区域舰船目标检测,检测品质因数达到95%。