基于张量投影的多特征非局部动态核稀疏表示的SAR图像分类

为了解决多特征空间非线性不可分问题,充分考 虑不同类型特征局部信息的共性和个性,以及非局 部信息差异性,提出一种基于张量投影的多特征非局部动态核稀疏表示方法。在SAR图 像多特征基础 上,将核变换、张量投影理论和动态核稀疏表示进行融合,实现SAR图像分类,并在SAR数据 集上验证了所提方法有效性。     

SAR target recognition using behaviour library of different shapes in different incidence angles and polarisations

Target recognition is one of the most important issues in the interpretation of the synthetic aperture radar (SAR) images. Modelling, analysis, and recognition of the effects of influential parameters in the SAR can provide a better understanding of the SAR imaging systems, and therefore facilitates the interpretation of the produced images. Influential parameters in SAR images can be divided into five general categories of radar, radar platform, channel, imaging region, and processing section, each of which has different physical, structural, hardware, and software sub-parameters with clear roles in the finally formed images. In this paper, for the first time, a behaviour library that includes the effects of polarisation, incidence angle, and shape of targets, as radar and imaging region sub-parameters, in the SAR images are extracted. This library shows that the created pattern for each of cylindrical, conical, and cubic shapes is unique, and due to their unique properties these types of shapes can be recognised in the SAR images. This capability is applied to data acquired with the Canadian RADARSAT1 satellite.     

多发多收SAR系统幅相误差定标方法

方位多通道SAR（Synthetic Aperture Radar）系统采用数字波束形成技术(Digital Beam-Forming, DBF),能够克服最小天线面积的限制,有效地解决了高分辨率与大测绘带之间的矛盾,实现了高分辨率宽测绘带对地观测,多发多收模式是方位多通道SAR未来的发展方向。对于方位多通道SAR系统,通道间的幅相误差对系统成像性能有很大影响,必须对其进行标定。利用子空间投影算法,提出了一种基于地面发射机和接收机的定标方法。其利用地面布设的发射机和接收机,分别估计出接收通道间的幅相误差和发射通道间的幅相误差,实现收发通道相位误差分离,从而估计出多发多收模式下各回波包含的幅相误差值。基于发射机和接收机估计方法的精度均得到了仿真验证。最后通过点目标仿真实验,对提出方法的有效性进行了仿真验证。实验表明,该方法通过布设地面发射机和接收机即可对多发多收模式下通道间的幅相误差进行标定,实现成像的校正。     

SAR图像舰船目标去旁瓣处理

准确分割出SAR图像舰船成像区域是舰船目标几何参数提取、目标分类识别的基础。受SAR成像机理影响,图像不可避免地存在旁瓣效应,严重影响目标特征提取精度。提出一种舰船目标去旁瓣方法：首先确定目标区域及强散射区域最小外接矩形,在两个外接矩形区域内,根据旁瓣自身特征进行统计分析,删除疑似旁瓣区域,最后对剩余区域重新计算区域参数,获取更准确成像区域。通过对高分辨率机载SAR图像实验验证,该算法能有效去除旁瓣对SAR舰船目标影响,更精确分割出目标真实成像区域。     

宽测绘带星载环视扫描SAR成像方案研究

环视扫描合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）可以实现广域观测,但测绘带宽受到最小天线面积的限制,对此提出了一种宽测绘带星载环视扫描SAR成像方案。该方案引入了ScanSAR的波束扫描思想,在雷达天线作圆锥扫描的同时,由近及远地对多个距离子带进行分时扫描。给出了天线在这种扫描方式下的驻留时间分配准则,分析了成像参数间的依赖关系。基于子孔径成像、几何失真校正和图像拼接的一系列成像算法对该宽测绘带方案进行了点目标和面目标仿真实验,结果表明在保证成像质量的前提下,测绘带宽能得到显著的增加。     

高分辨率机载SAR多子带合成误差补偿方法

合成孔径雷达(SAR)能够实现高分辨率成像,在遥感领域发挥着不可替代的作用,在军事和民用方面都有着广泛的应用。高分辨率SAR需要宽带收发系统,为了缓解大带宽对信号接收和采集设备的压力,对发射的宽带信号采用子带分割方法,在信号处理中通过对子带回波进行合成获得高分辨率图像。针对在子带合成时子带内和子带间误差会严重影响最终的图像质量,提出了一种基于实测数据的子带合成误差补偿方法。利用定标数据补偿子带内误差,利用回波数据补偿子带间误差,最终实现了多子带误差补偿,并利用机载SAR实测数据验证了方法的正确性和有效性。     

基于迁移学习的SAR图像目标检测

针对深度卷积神经网络训练需要大数量样本,采用迁移学习的方法辅助网络训练,解决了SAR图像样本不足的问题。通过控制对比实验,对每个卷积块权重进行迁移与分析,使用微调与冻结相结合的训练方式有效提高网络的泛化性与稳定性;然后根据目标检测任务的时效性对网络模型进行改进,提高了网络检测速度的同时减少了网络参数;最后结合复杂场景杂波切片对网络进行训练,降低了背景杂波的虚警目标数量,复杂多目标场景的检测结果表明所提出方法具有较好的检测性能。     

多特征辅助的SAR-GMTI雷达扩展动目标检测方法

在远程监视模式下,高分辨率SAR-GMTI雷达系统面临目标扩散、信噪比低等挑战,传统基于点目标检测方法性能恶化明显.本文提出一种目标形状与阴影辅助的高分辨率SAR-GMTI雷达扩展动目标检测方法.该方法首先对杂波抑制后的残差图聚类并生成目标形状信息;然后依据目标阴影形成的几何模型计算与目标形状相匹配的阴影模板,并利用目标径向速度估计值生成阴影位置匹配条件;最后综合利用阴影形状、位置及幅度信息,剔除不符合匹配条件的虚假目标,降低虚警.仿真验证了所提方法对低信噪比扩展目标检测性能的改善.     

典型区域气候下的D-InSAR大气形变误差分析

利用单站全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System, GNSS)精密单点定位原理(Precise Point Positioning, PPP)解算天顶方向的对流层大气天顶延迟, 并对其一天内的变化进行统计平均, 结合经典的Kolmogorov-Obukhov“2/3”扰动理论和随机场理论, 基于对流层天顶延迟与大气折射率的时变相关性获得大气结构常数的平方C_n2, 通过计算我国北京、上海、昆明、乌鲁木齐四个典型区域在不同时间的C_n2, 评估各区域大气环境的湍流特性对不同基线长度的合成孔径雷达差分干涉(Differential Interferometry Synthetic Aperture Radar, D-InSAR)系统形变误差的影响.计算结果表明:对于基线距离较长的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)系统来说, 大气湍流的影响不容忽略, 尤其是当大气结构常数的数量级在10-14 m-2/3以上时, 形变误差基本会达到厘米级.准确获取雷达成像时间内的大气结构常数, 对进一步降低D-InSAR系统的形变误差起到举足轻重的作用.     

Watermarking with refined perceptual masking tuned for synthetic aperture radar images

A watermarking scheme designed for remote sensing images needs to meet the same demand of both invisibility as for ordinary digital images.Due to specific perceptual characteristics of Synthetic Aperture Radar （SAR） images,the watermarking algorithms with consideration of Human Vision System （HVS） modeling from optical images give poor performance when applied on SAR images.This paper examines a variety of factors affecting the noise sensitivity,and further proposes a refined pixel-wise masking approach for watermarking on SAR images.The proposed approach is applied on logarithmic transformed SAR images,and has increased the acceptable watermark embedding strength by about 6 dB to 10 dB while achieving the same levels of watermarked image visual quality.Experimental results show that this approach enhanced the perceptual invisibility of watermarking based on wavelet decomposition.