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编辑办公2018年 7卷 第3期
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2018, 7(3): 275-284.
摘要
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摘要:
超宽带雷达具备穿透墙体获得建筑物内部结构布局的能力，为建筑物内人员探测定位提供更丰富的信息。传统成像常存在较为严重的旁瓣，而且墙后目标成像位置也会受墙体影响而产生偏移。为提高成像质量，稀疏重构技术被引入穿墙成像领域，但传统方法对弱散射目标的重构概率较低。该文提出结合相干因子(Coherence Factor, CF)加权的稀疏重构方法，在稀疏重构提取支撑集的过程中，利用CF增强成像的结果来提高支撑集原子的正确性，降低稀疏重构过程中强散射目标旁瓣的影响，最终提高场景中弱散射目标的重构概率。同时建立了多层墙体位置校正模型，将场景校正放到稀疏重构之后进行，从而以较低的计算复杂度降低墙体定位误差。实测数据处理结果表明，相比于传统的稀疏成像方法，相同的数抽取比例下，该文提出的方法能够有效提高场景中弱散射目标重构概率，并将建筑物内部墙体定位误差降低至10 cm以内。 超宽带雷达具备穿透墙体获得建筑物内部结构布局的能力，为建筑物内人员探测定位提供更丰富的信息。传统成像常存在较为严重的旁瓣，而且墙后目标成像位置也会受墙体影响而产生偏移。为提高成像质量，稀疏重构技术被引入穿墙成像领域，但传统方法对弱散射目标的重构概率较低。该文提出结合相干因子(Coherence Factor, CF)加权的稀疏重构方法，在稀疏重构提取支撑集的过程中，利用CF增强成像的结果来提高支撑集原子的正确性，降低稀疏重构过程中强散射目标旁瓣的影响，最终提高场景中弱散射目标的重构概率。同时建立了多层墙体位置校正模型，将场景校正放到稀疏重构之后进行，从而以较低的计算复杂度降低墙体定位误差。实测数据处理结果表明，相比于传统的稀疏成像方法，相同的数抽取比例下，该文提出的方法能够有效提高场景中弱散射目标重构概率，并将建筑物内部墙体定位误差降低至10 cm以内。
超宽带雷达具备穿透墙体获得建筑物内部结构布局的能力，为建筑物内人员探测定位提供更丰富的信息。传统成像常存在较为严重的旁瓣，而且墙后目标成像位置也会受墙体影响而产生偏移。为提高成像质量，稀疏重构技术被引入穿墙成像领域，但传统方法对弱散射目标的重构概率较低。该文提出结合相干因子(Coherence Factor, CF)加权的稀疏重构方法，在稀疏重构提取支撑集的过程中，利用CF增强成像的结果来提高支撑集原子的正确性，降低稀疏重构过程中强散射目标旁瓣的影响，最终提高场景中弱散射目标的重构概率。同时建立了多层墙体位置校正模型，将场景校正放到稀疏重构之后进行，从而以较低的计算复杂度降低墙体定位误差。实测数据处理结果表明，相比于传统的稀疏成像方法，相同的数抽取比例下，该文提出的方法能够有效提高场景中弱散射目标重构概率，并将建筑物内部墙体定位误差降低至10 cm以内。 超宽带雷达具备穿透墙体获得建筑物内部结构布局的能力，为建筑物内人员探测定位提供更丰富的信息。传统成像常存在较为严重的旁瓣，而且墙后目标成像位置也会受墙体影响而产生偏移。为提高成像质量，稀疏重构技术被引入穿墙成像领域，但传统方法对弱散射目标的重构概率较低。该文提出结合相干因子(Coherence Factor, CF)加权的稀疏重构方法，在稀疏重构提取支撑集的过程中，利用CF增强成像的结果来提高支撑集原子的正确性，降低稀疏重构过程中强散射目标旁瓣的影响，最终提高场景中弱散射目标的重构概率。同时建立了多层墙体位置校正模型，将场景校正放到稀疏重构之后进行，从而以较低的计算复杂度降低墙体定位误差。实测数据处理结果表明，相比于传统的稀疏成像方法，相同的数抽取比例下，该文提出的方法能够有效提高场景中弱散射目标重构概率，并将建筑物内部墙体定位误差降低至10 cm以内。
2018, 7(3): 294-302.
摘要:
运用探地雷达对复杂地下介质层进行探测时，雷达回波信号易受噪声影响。为了提高探地雷达的探测分辨率和数据解译效果，该文提出基于自动反相校正和峰度值比较的探地雷达回波信号去噪算法。首先，含噪的回波信号与随机噪声拟合得到两路信号，经过独立分量分析算法后得到高峰度值信号和低峰度值噪声，对高峰度值信号进行相位判断并进行自动反相校正，再进行完全总体经验模态算法分解得到多个分解分量。将独立分量分析得出的噪声的峰度值作为阈值，峰度值高于该阈值的分解分量视为信号分量，累加得到重构后的信号，完成去噪处理。所提的去噪算法解决了独立成分分析算法中的信号相位不定性问题，且在进行完全总体经验模态分解算法后无需依靠传统的人工方式进行噪声剔除的步骤。仿真和实测数据的处理结果验证了所提算法的有效性。 运用探地雷达对复杂地下介质层进行探测时，雷达回波信号易受噪声影响。为了提高探地雷达的探测分辨率和数据解译效果，该文提出基于自动反相校正和峰度值比较的探地雷达回波信号去噪算法。首先，含噪的回波信号与随机噪声拟合得到两路信号，经过独立分量分析算法后得到高峰度值信号和低峰度值噪声，对高峰度值信号进行相位判断并进行自动反相校正，再进行完全总体经验模态算法分解得到多个分解分量。将独立分量分析得出的噪声的峰度值作为阈值，峰度值高于该阈值的分解分量视为信号分量，累加得到重构后的信号，完成去噪处理。所提的去噪算法解决了独立成分分析算法中的信号相位不定性问题，且在进行完全总体经验模态分解算法后无需依靠传统的人工方式进行噪声剔除的步骤。仿真和实测数据的处理结果验证了所提算法的有效性。
运用探地雷达对复杂地下介质层进行探测时，雷达回波信号易受噪声影响。为了提高探地雷达的探测分辨率和数据解译效果，该文提出基于自动反相校正和峰度值比较的探地雷达回波信号去噪算法。首先，含噪的回波信号与随机噪声拟合得到两路信号，经过独立分量分析算法后得到高峰度值信号和低峰度值噪声，对高峰度值信号进行相位判断并进行自动反相校正，再进行完全总体经验模态算法分解得到多个分解分量。将独立分量分析得出的噪声的峰度值作为阈值，峰度值高于该阈值的分解分量视为信号分量，累加得到重构后的信号，完成去噪处理。所提的去噪算法解决了独立成分分析算法中的信号相位不定性问题，且在进行完全总体经验模态分解算法后无需依靠传统的人工方式进行噪声剔除的步骤。仿真和实测数据的处理结果验证了所提算法的有效性。 运用探地雷达对复杂地下介质层进行探测时，雷达回波信号易受噪声影响。为了提高探地雷达的探测分辨率和数据解译效果，该文提出基于自动反相校正和峰度值比较的探地雷达回波信号去噪算法。首先，含噪的回波信号与随机噪声拟合得到两路信号，经过独立分量分析算法后得到高峰度值信号和低峰度值噪声，对高峰度值信号进行相位判断并进行自动反相校正，再进行完全总体经验模态算法分解得到多个分解分量。将独立分量分析得出的噪声的峰度值作为阈值，峰度值高于该阈值的分解分量视为信号分量，累加得到重构后的信号，完成去噪处理。所提的去噪算法解决了独立成分分析算法中的信号相位不定性问题，且在进行完全总体经验模态分解算法后无需依靠传统的人工方式进行噪声剔除的步骤。仿真和实测数据的处理结果验证了所提算法的有效性。
2018, 7(3): 303-312.
摘要:
针对相控阵雷达任务调度问题，该文提出了一种基于动态时间窗的任务调度方法。该方法根据目标跟踪滤波中的残差和雷达对目标跟踪波门之间的约束关系以及搜索帧周期的约束，分别实现对跟踪任务和搜索任务的时间窗计算。最后将该方法与传统固定时间窗方法进行对比仿真，仿真结果证明了所提方法的有效性和优越性。 针对相控阵雷达任务调度问题，该文提出了一种基于动态时间窗的任务调度方法。该方法根据目标跟踪滤波中的残差和雷达对目标跟踪波门之间的约束关系以及搜索帧周期的约束，分别实现对跟踪任务和搜索任务的时间窗计算。最后将该方法与传统固定时间窗方法进行对比仿真，仿真结果证明了所提方法的有效性和优越性。
针对相控阵雷达任务调度问题，该文提出了一种基于动态时间窗的任务调度方法。该方法根据目标跟踪滤波中的残差和雷达对目标跟踪波门之间的约束关系以及搜索帧周期的约束，分别实现对跟踪任务和搜索任务的时间窗计算。最后将该方法与传统固定时间窗方法进行对比仿真，仿真结果证明了所提方法的有效性和优越性。 针对相控阵雷达任务调度问题，该文提出了一种基于动态时间窗的任务调度方法。该方法根据目标跟踪滤波中的残差和雷达对目标跟踪波门之间的约束关系以及搜索帧周期的约束，分别实现对跟踪任务和搜索任务的时间窗计算。最后将该方法与传统固定时间窗方法进行对比仿真，仿真结果证明了所提方法的有效性和优越性。
2018, 7(3): 313-319.
摘要:
外辐射源雷达是一种基于第三方非合作照射源的新体制雷达系统，在微多普勒效应目标分类和识别方面具有独特的优势，而其特点也决定了微多普勒效应参数估计方法需要具有良好的抗噪性能且计算量要小。针对上述问题，该文依据外辐射源雷达直升机旋翼微动信号模型，提出了利用时频域中回波闪烁特征进行直升机旋翼参数估计的新思路。通过对时频图中正负频率轴数据的幅值分别进行累加，提取出回波闪烁参数，同时，依据微动信号内在特性构建字典矩阵，利用正交匹配追踪算法实现了叶片长度、叶片数量、旋翼转速等参数的估计，相比常规Hough变换参数估计方法，该文方法更准确，更迅速。仿真和实测证明了该文方法的有效性。 外辐射源雷达是一种基于第三方非合作照射源的新体制雷达系统，在微多普勒效应目标分类和识别方面具有独特的优势，而其特点也决定了微多普勒效应参数估计方法需要具有良好的抗噪性能且计算量要小。针对上述问题，该文依据外辐射源雷达直升机旋翼微动信号模型，提出了利用时频域中回波闪烁特征进行直升机旋翼参数估计的新思路。通过对时频图中正负频率轴数据的幅值分别进行累加，提取出回波闪烁参数，同时，依据微动信号内在特性构建字典矩阵，利用正交匹配追踪算法实现了叶片长度、叶片数量、旋翼转速等参数的估计，相比常规Hough变换参数估计方法，该文方法更准确，更迅速。仿真和实测证明了该文方法的有效性。
外辐射源雷达是一种基于第三方非合作照射源的新体制雷达系统，在微多普勒效应目标分类和识别方面具有独特的优势，而其特点也决定了微多普勒效应参数估计方法需要具有良好的抗噪性能且计算量要小。针对上述问题，该文依据外辐射源雷达直升机旋翼微动信号模型，提出了利用时频域中回波闪烁特征进行直升机旋翼参数估计的新思路。通过对时频图中正负频率轴数据的幅值分别进行累加，提取出回波闪烁参数，同时，依据微动信号内在特性构建字典矩阵，利用正交匹配追踪算法实现了叶片长度、叶片数量、旋翼转速等参数的估计，相比常规Hough变换参数估计方法，该文方法更准确，更迅速。仿真和实测证明了该文方法的有效性。 外辐射源雷达是一种基于第三方非合作照射源的新体制雷达系统，在微多普勒效应目标分类和识别方面具有独特的优势，而其特点也决定了微多普勒效应参数估计方法需要具有良好的抗噪性能且计算量要小。针对上述问题，该文依据外辐射源雷达直升机旋翼微动信号模型，提出了利用时频域中回波闪烁特征进行直升机旋翼参数估计的新思路。通过对时频图中正负频率轴数据的幅值分别进行累加，提取出回波闪烁参数，同时，依据微动信号内在特性构建字典矩阵，利用正交匹配追踪算法实现了叶片长度、叶片数量、旋翼转速等参数的估计，相比常规Hough变换参数估计方法，该文方法更准确，更迅速。仿真和实测证明了该文方法的有效性。
2018, 7(3): 320-334.
摘要:
基于正交双基线的3维干涉逆合成孔径雷达(ISAR)成像技术可获得目标的3维坐标信息，这对目标的分类与识别是非常有利的。然而，实际情况下回波数据一般都是稀疏的，这对传统的干涉成像技术带来一定的挑战。该文提出一种稀疏孔径情况下的舰船目标3维干涉成像算法，并采用最小熵方法实现回波数据的运动补偿与图像配准，同时基于梯度算子实现对稀疏数据的精确恢复。通过对方位向数据进行参数估计与压缩处理，可获得目标的2维ISAR成像结果，进而基于干涉技术实现对复杂运动舰船目标的3维成像。仿真数据验证了文中方法的有效性。 基于正交双基线的3维干涉逆合成孔径雷达(ISAR)成像技术可获得目标的3维坐标信息，这对目标的分类与识别是非常有利的。然而，实际情况下回波数据一般都是稀疏的，这对传统的干涉成像技术带来一定的挑战。该文提出一种稀疏孔径情况下的舰船目标3维干涉成像算法，并采用最小熵方法实现回波数据的运动补偿与图像配准，同时基于梯度算子实现对稀疏数据的精确恢复。通过对方位向数据进行参数估计与压缩处理，可获得目标的2维ISAR成像结果，进而基于干涉技术实现对复杂运动舰船目标的3维成像。仿真数据验证了文中方法的有效性。
基于正交双基线的3维干涉逆合成孔径雷达(ISAR)成像技术可获得目标的3维坐标信息，这对目标的分类与识别是非常有利的。然而，实际情况下回波数据一般都是稀疏的，这对传统的干涉成像技术带来一定的挑战。该文提出一种稀疏孔径情况下的舰船目标3维干涉成像算法，并采用最小熵方法实现回波数据的运动补偿与图像配准，同时基于梯度算子实现对稀疏数据的精确恢复。通过对方位向数据进行参数估计与压缩处理，可获得目标的2维ISAR成像结果，进而基于干涉技术实现对复杂运动舰船目标的3维成像。仿真数据验证了文中方法的有效性。 基于正交双基线的3维干涉逆合成孔径雷达(ISAR)成像技术可获得目标的3维坐标信息，这对目标的分类与识别是非常有利的。然而，实际情况下回波数据一般都是稀疏的，这对传统的干涉成像技术带来一定的挑战。该文提出一种稀疏孔径情况下的舰船目标3维干涉成像算法，并采用最小熵方法实现回波数据的运动补偿与图像配准，同时基于梯度算子实现对稀疏数据的精确恢复。通过对方位向数据进行参数估计与压缩处理，可获得目标的2维ISAR成像结果，进而基于干涉技术实现对复杂运动舰船目标的3维成像。仿真数据验证了文中方法的有效性。
2018, 7(3): 335-345.
摘要:
阵列干涉合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)系统采用距离脉冲压缩、方位合成孔径和高度实孔径的方式，能够获得观测场景的3维SAR图像。在实际系统中多个通道的天线相位中心位置信息通常难以精确获得，如果不进行定标而直接进行成像处理将会造成高度维成像质量降低。针对天线相位中心位置定标问题，该文分析了天线相位中心位置误差对高度维成像造成的影响，提出了一种基于子空间正交原理的相位中心位置定标方法。该方法利用2维SAR单视复图像中的定标点数据，通过特征值分解得到噪声子空间，利用子空间正交原理同时求解多个通道对应的天线相位中心位置。针对阵列干涉SAR系统应用，该文给出了相位中心位置定标处理流程，最后通过仿真和实际数据处理验证了定标方法的有效性。 阵列干涉合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)系统采用距离脉冲压缩、方位合成孔径和高度实孔径的方式，能够获得观测场景的3维SAR图像。在实际系统中多个通道的天线相位中心位置信息通常难以精确获得，如果不进行定标而直接进行成像处理将会造成高度维成像质量降低。针对天线相位中心位置定标问题，该文分析了天线相位中心位置误差对高度维成像造成的影响，提出了一种基于子空间正交原理的相位中心位置定标方法。该方法利用2维SAR单视复图像中的定标点数据，通过特征值分解得到噪声子空间，利用子空间正交原理同时求解多个通道对应的天线相位中心位置。针对阵列干涉SAR系统应用，该文给出了相位中心位置定标处理流程，最后通过仿真和实际数据处理验证了定标方法的有效性。
阵列干涉合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)系统采用距离脉冲压缩、方位合成孔径和高度实孔径的方式，能够获得观测场景的3维SAR图像。在实际系统中多个通道的天线相位中心位置信息通常难以精确获得，如果不进行定标而直接进行成像处理将会造成高度维成像质量降低。针对天线相位中心位置定标问题，该文分析了天线相位中心位置误差对高度维成像造成的影响，提出了一种基于子空间正交原理的相位中心位置定标方法。该方法利用2维SAR单视复图像中的定标点数据，通过特征值分解得到噪声子空间，利用子空间正交原理同时求解多个通道对应的天线相位中心位置。针对阵列干涉SAR系统应用，该文给出了相位中心位置定标处理流程，最后通过仿真和实际数据处理验证了定标方法的有效性。 阵列干涉合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)系统采用距离脉冲压缩、方位合成孔径和高度实孔径的方式，能够获得观测场景的3维SAR图像。在实际系统中多个通道的天线相位中心位置信息通常难以精确获得，如果不进行定标而直接进行成像处理将会造成高度维成像质量降低。针对天线相位中心位置定标问题，该文分析了天线相位中心位置误差对高度维成像造成的影响，提出了一种基于子空间正交原理的相位中心位置定标方法。该方法利用2维SAR单视复图像中的定标点数据，通过特征值分解得到噪声子空间，利用子空间正交原理同时求解多个通道对应的天线相位中心位置。针对阵列干涉SAR系统应用，该文给出了相位中心位置定标处理流程，最后通过仿真和实际数据处理验证了定标方法的有效性。
2018, 7(3): 346-354.
摘要:
作为实现高分辨率宽幅成像的重要技术手段之一，方位多通道合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)近年来得到了广泛的研究与发展。在进行多通道数据重建之前，通道之间的传输特性必须校正一致，以避免图像中出现严重的虚假目标。在多通道SAR数据处理中，精确的基带多普勒中心估计对系统的通道失配校正和高分辨率成像具有非常重要的意义。但是单一通道数据的多普勒频谱混叠制约了传统基带多普勒中心估计算法在方位多通道SAR系统中的应用。基于特征分解处理，该文提出一种新的基带多普勒中心估计方法。该方法在推导过程中考虑了波束指向存在斜视的影响，能够实现方位多通道SAR系统基带多普勒中心和通道间相位误差的鲁棒估计。仿真实验和C波段方位向四通道机载SAR实验数据处理分析验证了算法的有效性。 作为实现高分辨率宽幅成像的重要技术手段之一，方位多通道合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)近年来得到了广泛的研究与发展。在进行多通道数据重建之前，通道之间的传输特性必须校正一致，以避免图像中出现严重的虚假目标。在多通道SAR数据处理中，精确的基带多普勒中心估计对系统的通道失配校正和高分辨率成像具有非常重要的意义。但是单一通道数据的多普勒频谱混叠制约了传统基带多普勒中心估计算法在方位多通道SAR系统中的应用。基于特征分解处理，该文提出一种新的基带多普勒中心估计方法。该方法在推导过程中考虑了波束指向存在斜视的影响，能够实现方位多通道SAR系统基带多普勒中心和通道间相位误差的鲁棒估计。仿真实验和C波段方位向四通道机载SAR实验数据处理分析验证了算法的有效性。
作为实现高分辨率宽幅成像的重要技术手段之一，方位多通道合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)近年来得到了广泛的研究与发展。在进行多通道数据重建之前，通道之间的传输特性必须校正一致，以避免图像中出现严重的虚假目标。在多通道SAR数据处理中，精确的基带多普勒中心估计对系统的通道失配校正和高分辨率成像具有非常重要的意义。但是单一通道数据的多普勒频谱混叠制约了传统基带多普勒中心估计算法在方位多通道SAR系统中的应用。基于特征分解处理，该文提出一种新的基带多普勒中心估计方法。该方法在推导过程中考虑了波束指向存在斜视的影响，能够实现方位多通道SAR系统基带多普勒中心和通道间相位误差的鲁棒估计。仿真实验和C波段方位向四通道机载SAR实验数据处理分析验证了算法的有效性。 作为实现高分辨率宽幅成像的重要技术手段之一，方位多通道合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)近年来得到了广泛的研究与发展。在进行多通道数据重建之前，通道之间的传输特性必须校正一致，以避免图像中出现严重的虚假目标。在多通道SAR数据处理中，精确的基带多普勒中心估计对系统的通道失配校正和高分辨率成像具有非常重要的意义。但是单一通道数据的多普勒频谱混叠制约了传统基带多普勒中心估计算法在方位多通道SAR系统中的应用。基于特征分解处理，该文提出一种新的基带多普勒中心估计方法。该方法在推导过程中考虑了波束指向存在斜视的影响，能够实现方位多通道SAR系统基带多普勒中心和通道间相位误差的鲁棒估计。仿真实验和C波段方位向四通道机载SAR实验数据处理分析验证了算法的有效性。
2018, 7(3): 355-363.
摘要:
阵列干涉合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)通过在交轨向布置多个天线，结合方位向的合成孔径和斜距向的大带宽信号，具备了3维分辨能力，且多个阵元保证了其在高程向的空间采样，能够解决干涉SAR(Interferometric SAR, InSAR)测绘中的叠掩问题，实现观测场景的3维成像。但是获得场景区域的3维点云分布中存在较多杂点，高程向误差较大，所以传统的激光雷达(Light Detection And Ranging, LiDAR)点云滤波方法不适用于阵列干涉SAR点云的滤波处理。针对该问题，该文提出基于空间聚类种子生长算法的阵列干涉SAR点云滤波算法，应用密度和高程双重阈值生成密度-高程图像，通过图像处理手段去除小型杂点，利用空间聚类种子生长算法将植被等从点云数据中去除，完成点云滤波处理。利用国内首次机载阵列干涉SAR实验数据，通过与传统LiDAR滤波方法进行比较，验证了该文算法的有效性，为后续建筑物提取和精细化处理提供保障。 阵列干涉合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)通过在交轨向布置多个天线，结合方位向的合成孔径和斜距向的大带宽信号，具备了3维分辨能力，且多个阵元保证了其在高程向的空间采样，能够解决干涉SAR(Interferometric SAR, InSAR)测绘中的叠掩问题，实现观测场景的3维成像。但是获得场景区域的3维点云分布中存在较多杂点，高程向误差较大，所以传统的激光雷达(Light Detection And Ranging, LiDAR)点云滤波方法不适用于阵列干涉SAR点云的滤波处理。针对该问题，该文提出基于空间聚类种子生长算法的阵列干涉SAR点云滤波算法，应用密度和高程双重阈值生成密度-高程图像，通过图像处理手段去除小型杂点，利用空间聚类种子生长算法将植被等从点云数据中去除，完成点云滤波处理。利用国内首次机载阵列干涉SAR实验数据，通过与传统LiDAR滤波方法进行比较，验证了该文算法的有效性，为后续建筑物提取和精细化处理提供保障。
阵列干涉合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)通过在交轨向布置多个天线，结合方位向的合成孔径和斜距向的大带宽信号，具备了3维分辨能力，且多个阵元保证了其在高程向的空间采样，能够解决干涉SAR(Interferometric SAR, InSAR)测绘中的叠掩问题，实现观测场景的3维成像。但是获得场景区域的3维点云分布中存在较多杂点，高程向误差较大，所以传统的激光雷达(Light Detection And Ranging, LiDAR)点云滤波方法不适用于阵列干涉SAR点云的滤波处理。针对该问题，该文提出基于空间聚类种子生长算法的阵列干涉SAR点云滤波算法，应用密度和高程双重阈值生成密度-高程图像，通过图像处理手段去除小型杂点，利用空间聚类种子生长算法将植被等从点云数据中去除，完成点云滤波处理。利用国内首次机载阵列干涉SAR实验数据，通过与传统LiDAR滤波方法进行比较，验证了该文算法的有效性，为后续建筑物提取和精细化处理提供保障。 阵列干涉合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)通过在交轨向布置多个天线，结合方位向的合成孔径和斜距向的大带宽信号，具备了3维分辨能力，且多个阵元保证了其在高程向的空间采样，能够解决干涉SAR(Interferometric SAR, InSAR)测绘中的叠掩问题，实现观测场景的3维成像。但是获得场景区域的3维点云分布中存在较多杂点，高程向误差较大，所以传统的激光雷达(Light Detection And Ranging, LiDAR)点云滤波方法不适用于阵列干涉SAR点云的滤波处理。针对该问题，该文提出基于空间聚类种子生长算法的阵列干涉SAR点云滤波算法，应用密度和高程双重阈值生成密度-高程图像，通过图像处理手段去除小型杂点，利用空间聚类种子生长算法将植被等从点云数据中去除，完成点云滤波处理。利用国内首次机载阵列干涉SAR实验数据，通过与传统LiDAR滤波方法进行比较，验证了该文算法的有效性，为后续建筑物提取和精细化处理提供保障。
摘要:
该文提出了一种结合稀疏低秩矩阵恢复技术以及基于匹配滤波结果的反卷积算法的高分辨率雷达成像方法。对雷达回波信号进行匹配滤波操作可以最大化回波信噪比，通过推导发现经过匹配滤波操作后的回波信号可以建模为两维卷积的形式，对该结果做维纳滤波解卷积可以获得较高的分辨率。然而典型的解卷积算法面临着病态性问题，该问题会放大解卷积后的噪声、限制解卷积后的成像分辨率。文中证明了在目标稀疏分布的先验下，经过匹配滤波后的回波矩阵满足稀疏低秩的特性。在这种情况下，利用回波矩阵的稀疏低秩矩阵特征可以进一步提高信噪比，以减轻解卷积的病态性问题以及点扩散函数的平滑卷积造成目标散射低分辨率的影响。仿真实验以及实测数据证明了所提方法的有效性。 该文提出了一种结合稀疏低秩矩阵恢复技术以及基于匹配滤波结果的反卷积算法的高分辨率雷达成像方法。对雷达回波信号进行匹配滤波操作可以最大化回波信噪比，通过推导发现经过匹配滤波操作后的回波信号可以建模为两维卷积的形式，对该结果做维纳滤波解卷积可以获得较高的分辨率。然而典型的解卷积算法面临着病态性问题，该问题会放大解卷积后的噪声、限制解卷积后的成像分辨率。文中证明了在目标稀疏分布的先验下，经过匹配滤波后的回波矩阵满足稀疏低秩的特性。在这种情况下，利用回波矩阵的稀疏低秩矩阵特征可以进一步提高信噪比，以减轻解卷积的病态性问题以及点扩散函数的平滑卷积造成目标散射低分辨率的影响。仿真实验以及实测数据证明了所提方法的有效性。
该文提出了一种结合稀疏低秩矩阵恢复技术以及基于匹配滤波结果的反卷积算法的高分辨率雷达成像方法。对雷达回波信号进行匹配滤波操作可以最大化回波信噪比，通过推导发现经过匹配滤波操作后的回波信号可以建模为两维卷积的形式，对该结果做维纳滤波解卷积可以获得较高的分辨率。然而典型的解卷积算法面临着病态性问题，该问题会放大解卷积后的噪声、限制解卷积后的成像分辨率。文中证明了在目标稀疏分布的先验下，经过匹配滤波后的回波矩阵满足稀疏低秩的特性。在这种情况下，利用回波矩阵的稀疏低秩矩阵特征可以进一步提高信噪比，以减轻解卷积的病态性问题以及点扩散函数的平滑卷积造成目标散射低分辨率的影响。仿真实验以及实测数据证明了所提方法的有效性。 该文提出了一种结合稀疏低秩矩阵恢复技术以及基于匹配滤波结果的反卷积算法的高分辨率雷达成像方法。对雷达回波信号进行匹配滤波操作可以最大化回波信噪比，通过推导发现经过匹配滤波操作后的回波信号可以建模为两维卷积的形式，对该结果做维纳滤波解卷积可以获得较高的分辨率。然而典型的解卷积算法面临着病态性问题，该问题会放大解卷积后的噪声、限制解卷积后的成像分辨率。文中证明了在目标稀疏分布的先验下，经过匹配滤波后的回波矩阵满足稀疏低秩的特性。在这种情况下，利用回波矩阵的稀疏低秩矩阵特征可以进一步提高信噪比，以减轻解卷积的病态性问题以及点扩散函数的平滑卷积造成目标散射低分辨率的影响。仿真实验以及实测数据证明了所提方法的有效性。
摘要:
相比遥感雷达，汽车雷达探测距离为0–1000 m近距离的车辆及行人等目标。常规的单天线汽车脉冲雷达通常发射纳秒级的短脉冲以实现近距目标的高分辨率探测。但在工程上实现纳秒级的高功率发射信号是非常困难的并需要很高的成本。另外，现有的汽车雷达存在空间角度分辨率低、点目标脉冲响应函数旁瓣高及汽车雷达间 相互强干扰的瓶颈问题。为克服这些难题，论文首先提出双天线脉冲雷达技术，使得雷达在测量发射大时宽脉冲信号成为可能。其次，通过数字波束形成技术实现高的空间分辨率，运用脉冲压缩技术实现距离向高分辨率，采用脉冲多普勒技术计算得到高分辨率的径向速度场。最后，为克服点目标脉冲响应函数旁瓣效应及汽车雷达间相互干扰的问题，提出了一种新的随机相位编码雷达信号。采用提出的雷达信号，汽车雷达间的强干扰可被有效抑制，并且在不损失信噪比的情况下，雷达的点目标脉冲响应函数的峰值旁瓣比可达–45 dB。大量的数值仿真实验验证了提出方法的有效性及先进性。 相比遥感雷达，汽车雷达探测距离为0–1000 m近距离的车辆及行人等目标。常规的单天线汽车脉冲雷达通常发射纳秒级的短脉冲以实现近距目标的高分辨率探测。但在工程上实现纳秒级的高功率发射信号是非常困难的并需要很高的成本。另外，现有的汽车雷达存在空间角度分辨率低、点目标脉冲响应函数旁瓣高及汽车雷达间 相互强干扰的瓶颈问题。为克服这些难题，论文首先提出双天线脉冲雷达技术，使得雷达在测量发射大时宽脉冲信号成为可能。其次，通过数字波束形成技术实现高的空间分辨率，运用脉冲压缩技术实现距离向高分辨率，采用脉冲多普勒技术计算得到高分辨率的径向速度场。最后，为克服点目标脉冲响应函数旁瓣效应及汽车雷达间相互干扰的问题，提出了一种新的随机相位编码雷达信号。采用提出的雷达信号，汽车雷达间的强干扰可被有效抑制，并且在不损失信噪比的情况下，雷达的点目标脉冲响应函数的峰值旁瓣比可达–45 dB。大量的数值仿真实验验证了提出方法的有效性及先进性。
相比遥感雷达，汽车雷达探测距离为0–1000 m近距离的车辆及行人等目标。常规的单天线汽车脉冲雷达通常发射纳秒级的短脉冲以实现近距目标的高分辨率探测。但在工程上实现纳秒级的高功率发射信号是非常困难的并需要很高的成本。另外，现有的汽车雷达存在空间角度分辨率低、点目标脉冲响应函数旁瓣高及汽车雷达间 相互强干扰的瓶颈问题。为克服这些难题，论文首先提出双天线脉冲雷达技术，使得雷达在测量发射大时宽脉冲信号成为可能。其次，通过数字波束形成技术实现高的空间分辨率，运用脉冲压缩技术实现距离向高分辨率，采用脉冲多普勒技术计算得到高分辨率的径向速度场。最后，为克服点目标脉冲响应函数旁瓣效应及汽车雷达间相互干扰的问题，提出了一种新的随机相位编码雷达信号。采用提出的雷达信号，汽车雷达间的强干扰可被有效抑制，并且在不损失信噪比的情况下，雷达的点目标脉冲响应函数的峰值旁瓣比可达–45 dB。大量的数值仿真实验验证了提出方法的有效性及先进性。 相比遥感雷达，汽车雷达探测距离为0–1000 m近距离的车辆及行人等目标。常规的单天线汽车脉冲雷达通常发射纳秒级的短脉冲以实现近距目标的高分辨率探测。但在工程上实现纳秒级的高功率发射信号是非常困难的并需要很高的成本。另外，现有的汽车雷达存在空间角度分辨率低、点目标脉冲响应函数旁瓣高及汽车雷达间 相互强干扰的瓶颈问题。为克服这些难题，论文首先提出双天线脉冲雷达技术，使得雷达在测量发射大时宽脉冲信号成为可能。其次，通过数字波束形成技术实现高的空间分辨率，运用脉冲压缩技术实现距离向高分辨率，采用脉冲多普勒技术计算得到高分辨率的径向速度场。最后，为克服点目标脉冲响应函数旁瓣效应及汽车雷达间相互干扰的问题，提出了一种新的随机相位编码雷达信号。采用提出的雷达信号，汽车雷达间的强干扰可被有效抑制，并且在不损失信噪比的情况下，雷达的点目标脉冲响应函数的峰值旁瓣比可达–45 dB。大量的数值仿真实验验证了提出方法的有效性及先进性。
2018, 7(3): 376-386.
摘要:
该文研究工作包括频域稀疏毫米波人体安检成像数据处理和用于快速安检成像的稀疏阵列设计两部分。首先基于柱面扫描成像模型，采用巴克码随机稀疏采样方式减少成像所需数据量；提出一种基于干涉处理和频域压缩感知的3维成像算法，利用干涉处理使人体复图像在频域具备稀疏性，建立频域压缩感知测量模型并重建图像频谱，进而实现稀疏采样下人体安检图像3维重建。实际数据处理结果表明，该方法在数据采集量减少约50%条件下，可获得接近满采样对应的图像分辨率和成像效果，稀疏采样前后的图像相关系数优于0.9。其次基于频域稀疏成像方法、巴克码稀疏采样方式和收发分置工作模式，设计了用于快速安检成像的稀疏阵列布局，在保证人体成像质量前提下，稀疏率高达94.6%。该方法用于实际安检成像系统中可大幅增加安检通过速率、减少辐射单元数量和系统复杂度，在大人流量、高安检要求场所安全检测中具有重要应用价值和市场前景。 该文研究工作包括频域稀疏毫米波人体安检成像数据处理和用于快速安检成像的稀疏阵列设计两部分。首先基于柱面扫描成像模型，采用巴克码随机稀疏采样方式减少成像所需数据量；提出一种基于干涉处理和频域压缩感知的3维成像算法，利用干涉处理使人体复图像在频域具备稀疏性，建立频域压缩感知测量模型并重建图像频谱，进而实现稀疏采样下人体安检图像3维重建。实际数据处理结果表明，该方法在数据采集量减少约50%条件下，可获得接近满采样对应的图像分辨率和成像效果，稀疏采样前后的图像相关系数优于0.9。其次基于频域稀疏成像方法、巴克码稀疏采样方式和收发分置工作模式，设计了用于快速安检成像的稀疏阵列布局，在保证人体成像质量前提下，稀疏率高达94.6%。该方法用于实际安检成像系统中可大幅增加安检通过速率、减少辐射单元数量和系统复杂度，在大人流量、高安检要求场所安全检测中具有重要应用价值和市场前景。
该文研究工作包括频域稀疏毫米波人体安检成像数据处理和用于快速安检成像的稀疏阵列设计两部分。首先基于柱面扫描成像模型，采用巴克码随机稀疏采样方式减少成像所需数据量；提出一种基于干涉处理和频域压缩感知的3维成像算法，利用干涉处理使人体复图像在频域具备稀疏性，建立频域压缩感知测量模型并重建图像频谱，进而实现稀疏采样下人体安检图像3维重建。实际数据处理结果表明，该方法在数据采集量减少约50%条件下，可获得接近满采样对应的图像分辨率和成像效果，稀疏采样前后的图像相关系数优于0.9。其次基于频域稀疏成像方法、巴克码稀疏采样方式和收发分置工作模式，设计了用于快速安检成像的稀疏阵列布局，在保证人体成像质量前提下，稀疏率高达94.6%。该方法用于实际安检成像系统中可大幅增加安检通过速率、减少辐射单元数量和系统复杂度，在大人流量、高安检要求场所安全检测中具有重要应用价值和市场前景。 该文研究工作包括频域稀疏毫米波人体安检成像数据处理和用于快速安检成像的稀疏阵列设计两部分。首先基于柱面扫描成像模型，采用巴克码随机稀疏采样方式减少成像所需数据量；提出一种基于干涉处理和频域压缩感知的3维成像算法，利用干涉处理使人体复图像在频域具备稀疏性，建立频域压缩感知测量模型并重建图像频谱，进而实现稀疏采样下人体安检图像3维重建。实际数据处理结果表明，该方法在数据采集量减少约50%条件下，可获得接近满采样对应的图像分辨率和成像效果，稀疏采样前后的图像相关系数优于0.9。其次基于频域稀疏成像方法、巴克码稀疏采样方式和收发分置工作模式，设计了用于快速安检成像的稀疏阵列布局，在保证人体成像质量前提下，稀疏率高达94.6%。该方法用于实际安检成像系统中可大幅增加安检通过速率、减少辐射单元数量和系统复杂度，在大人流量、高安检要求场所安全检测中具有重要应用价值和市场前景。
2018, 7(3): 387-394.
摘要:
结合主动式圆柱扫描毫米波3维成像安检仪的实际应用需求，该文提出一种用于3维场景重建的新方法。该方法采用ω-K算法实现天线阵列方向和距离方向的解耦合与聚焦，再采用后向投影(BP)算法进行距离方向和角度方向的合成孔径处理实现聚焦，进而实现3维场景的重建。3维人体模型仿真和实测数据处理结果表明，该方法具备理论可行性和工程适用性，除此之外，该文方法在CUDA平台下可以实现快速精确3维人体成像，并且能够适应非理想圆柱扫描轨迹3维成像应用。 结合主动式圆柱扫描毫米波3维成像安检仪的实际应用需求，该文提出一种用于3维场景重建的新方法。该方法采用ω-K算法实现天线阵列方向和距离方向的解耦合与聚焦，再采用后向投影(BP)算法进行距离方向和角度方向的合成孔径处理实现聚焦，进而实现3维场景的重建。3维人体模型仿真和实测数据处理结果表明，该方法具备理论可行性和工程适用性，除此之外，该文方法在CUDA平台下可以实现快速精确3维人体成像，并且能够适应非理想圆柱扫描轨迹3维成像应用。
结合主动式圆柱扫描毫米波3维成像安检仪的实际应用需求，该文提出一种用于3维场景重建的新方法。该方法采用ω-K算法实现天线阵列方向和距离方向的解耦合与聚焦，再采用后向投影(BP)算法进行距离方向和角度方向的合成孔径处理实现聚焦，进而实现3维场景的重建。3维人体模型仿真和实测数据处理结果表明，该方法具备理论可行性和工程适用性，除此之外，该文方法在CUDA平台下可以实现快速精确3维人体成像，并且能够适应非理想圆柱扫描轨迹3维成像应用。 结合主动式圆柱扫描毫米波3维成像安检仪的实际应用需求，该文提出一种用于3维场景重建的新方法。该方法采用ω-K算法实现天线阵列方向和距离方向的解耦合与聚焦，再采用后向投影(BP)算法进行距离方向和角度方向的合成孔径处理实现聚焦，进而实现3维场景的重建。3维人体模型仿真和实测数据处理结果表明，该方法具备理论可行性和工程适用性，除此之外，该文方法在CUDA平台下可以实现快速精确3维人体成像，并且能够适应非理想圆柱扫描轨迹3维成像应用。
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