简介:在穿墙雷达建筑物布局成像中,针对现有成像算法因没有充分利用墙体本身的物理特性而出现墙体轮廓模糊、边缘不连贯以及成像过程耗时的问题,提出一种基于优化最小化框架的墙体成像算法。该算法首先利用像素块来表征墙体连续块状的物理特性,并将其引入信号模型,然后以LASSO(LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator)模型为基础,在优化最小化框架下构造稳健的优化目标函数,最后利用墙体回波信号的时移特性并结合卷积得到迭代过程的快速实现。实验结果表明,该算法对墙体成像特征明显,不仅保证了墙体轮廓特性,而且杂波少、分辨率高,并较大幅度减小了成像算法处理时间。
简介:针对合成孔径雷达(SAR)图像感兴趣区域(ROI)的分割问题,提出了一种基于Mellin变换的正则化参数的自适应选取方法。首先将SAR图像乘性相干斑噪声转化为加性相干斑噪声,在此基础上应用正则化模型建立SAR图像特征增强目标函数。然后推导出正则化参数与相应范数项的关系式,应用共轭梯度法对模型进行求解,最终达到图形特征增强与相应ROI分割的目的。所提算法不仅有效抑制了背景杂波,降低了相干斑的影响,而且还克服了传统方法对参数经验值选取的弊端。基于真实SAR图像数据的实验结果验证了该方法的简便性和有效性。
简介:雷达、电子战、通信等多功能电子系统一体化是雷达的发展方向之一,资源管理与调度技术是一体化雷达的关键技术。针对基于孔径分割实现雷达、电子对抗、通信等多种功能的一体化系统的任务调度问题,对系统任务建模、调度算法设计、算法评价指标进行了探讨。在研究常规相控阵雷达调度策略的基础上,提出了采用多任务并行EDF(EarliestDeadlineFirst)算法来实现系统的自适应调度。最后对比常规多功能雷达的自适应调度进行了仿真比较,且对仿真结果进行了定量分析,结果表明采用多任务并行EDF(MTPEDF)算法的基于孔径分割的一体化雷达系统具有一定的优越性。
简介:对降秩自适应滤波算法进行了系统的总结和分析,推导了其相互关系.分析表明,GSC(GeneralizedSidelobeCanceller)框架降秩变换自适应滤波是各种降秩自适应滤波算法的统一模型.在此基础上导出了线性约束正交投影算法.降秩多级维纳滤波器在相关意义上进行截断降秩,其降秩性能优于基于特征子空间截断的降秩方法.酉多级维纳滤波器与共轭梯度法等效,均是基于Krylov子空间截断降秩的方法,降秩性能更优.最后通过计算机仿真试验比较了各种降秩处理算法的性能.
简介:ESPRIT测向算法需要预先知道来波的数目.本文对ESPRIT算法进行了改进.改进后的算法把对空间来波数目的估计和空间来波方向的估计有效地结合起来,从整体上减少了运算量,而没有降低测向性能.最后进行了计算机仿真.仿真结果表明,该算法切实可行,具有工程应用价值.
简介:交替脉冲技术是多普勒天气雷达解速度模糊的一种方法,但是对于交替脉冲技术中的非均匀时间序列,由于没有行之有效的地杂波滤波器,因而阻碍了这种方法在多普勒天气雷达中的实际应用。该文研究了新的谱处理地物滤波器,它从频域滤除地杂波的谱分量,并利用幅度反卷积和幅度谱校正重建天气回波的频谱,然后从重建的频谱进行多普勒参数的估计。与时域地物滤波器相比,它不仅解决了滤波器频率响应中出现错误对消区的问题,而且还可以在地杂波存在时,在扩展的不模糊速度范围内更准确地估计出多普勒参数,使交替重复周期解速度模糊技术更有实用价值。
简介:天波超视距(0TH)雷达系统中,为了获得较高的多普勒分辨率,通常会采用长的相干积累时间,但对于机动目标,长相干积累时间会导致回波的多普勒展宽,不利于检测。对于弱目标,由于其能量低,容易被强目标掩盖,加大了检测难度,针对这一问题,提出一种基于目标运动参数估计的0THR机动弱目标检测方法。利用遗传算法优越的参数估计性能这一特点,采用遗传算法估计各目标的运动参数,并引入“clean”算法的思想,在时域上逐个减去强目标,以消除强目标的掩盖效应。又考虑到遗传算法的运算量较大,进一步提出采用时频分析算法估计各参数范围,减小遗传算法的运算量。仿真结果表明,与已有算法相比,文中算法具有更高的参数估计精度和弱目标检测性能。
简介:针对ORB特征点匹配中常采用的随机抽样一致性(RandomSampleConsensus,RANSAC)匹配点提纯算法存在计算量大、效率低的问题,本文提出一种改进的RANSAC算法。先使用2-近邻算法查找满足阈值的匹配,接着使用双向匹配交叉过滤方法剔除图像帧中明显的错误匹配,然后对匹配点对的Hamming距离进行排序,将匹配点对距离大于最小距离一定倍数的匹配点对再一次剔除,最后再利用RANSAC算法迭代。分别采用改进RANSAC算法和RANSAC算法进行匹配点提纯实验,实验结果显示,改进RANSAC算法与RANSAC算法相比匹配准确度提高了6.03%,匹配准确度提高至93.46%,匹配点提纯速度提高了26.74%,提纯时间降到0.441s。