电磁散射特征提取与成像识别算法综述

合成孔径雷达(SAR)图像的自动化解译是合成孔径雷达技术应用的重要发展方向之一。电磁散射特征与目标结构具有稳健的关联性,是SAR图像解译的关键支撑。近年来,如何准确地实现电磁特征提取以及利用电磁特征反演目标特性受到了广泛的重视。该文讨论了电磁特征提取和基于电磁散射特征识别方法的研究成果,总结归纳了其中的关键要素和主要思路,详述了电磁散射机理在成像和识别领域的扩展应用,展望了未来电磁散射特征提取与应用的研究发展趋势。      

跨谱段SAR散射中心多维参数解耦和估计方法

微波光子雷达发射大带宽跨谱段的信号,为目标的精细电磁特性描述和准确识别提供基础的同时,也亟需与之相应的大带宽大转角情况下的电磁模型参数提取方法.相比窄带条件,跨谱段信号数据量大,所含物理量信息维度高且复杂,大转角情况下距离和方位向耦合.该文提出跨谱段SAR散射中心多维参数解耦和估计方法,首先结合极坐标格式算法(PFA)和属性散射中心模型构造2维解耦波数域散射中心模型,再结合坐标下降法(CDA)将复杂的高维耦合参数估计方法简化为循环迭代的1维参数估计方法,有效降低字典维度和估计复杂度,并引入Hooke-Jeeves算法提高估计精度.最后根据各个散射中心的参数估计结果对它们的结构和位置进行识别,对仿真数据的处理实验验证了该文方法的有效性.     

基于广义keystone和频率变标的微波光子ISAR高分辨实时成像算法

微波光子雷达具有发射大带宽和高载频信号的能力,可实现2维高分辨的逆合成孔径雷达(ISAR)成像。研究相应的实时成像算法具有重要意义。但信号的高距离分辨率特点使得距离弯曲的空变性无法忽略,高载频特性使得相位历程的空变性无法忽略,导致传统的多普勒域实时成像算法成像效果差。另外,计算量较大的波束域成像算法不适用于大数据量的微波光子雷达信号。因此该文提出一种高效率的微波光子ISAR高分辨实时成像算法,该算法首先利用广义楔石变换(GKT)提取特显点相位,进而由相位调频率反演目标横向速度,最后利用速度估计结果结合频率变标(FS)算法完成空变的距离弯曲校正和方位匹配滤波成像。仿真和实测数据的处理结果验证了该算法的有效性。      

一种大转角SAR图像散射中心各向异性提取方法

基于各向异性特性反映了散射中心本身属性,该文提出一种大转角SAR条件下提取散射中心各向异性特性的算法。首先根据属性散射中心模型分析单个散射中心的回波构成;之后以单位矩阵作为标准正交基,将各向异性特性的估计转化为求解散射中心幅度变化的逆问题;再利用散射中心幅度变化的实数特性与连续性对该逆问题进行约束求解,实现了对散射中心各向异性特性的提取。Matlab仿真和电磁计算数据的处理结果验证了算法的准确性以及稳定性;与现有算法对比,所提算法运算效率高。     

跨谱段SAR散射中心多维参数解耦和估计方法

微波光子雷达发射大带宽跨谱段的信号,为目标的精细电磁特性描述和准确识别提供基础的同时,也亟需与之相应的大带宽大转角情况下的电磁模型参数提取方法.相比窄带条件,跨谱段信号数据量大,所含物理量信息维度高且复杂,大转角情况下距离和方位向耦合.该文提出跨谱段SAR散射中心多维参数解耦和估计方法,首先结合极坐标格式算法(PFA)...