多通道SAR-GMTI处理的统计特性分析
而样本协方差矩阵定义为
一
∑ ｚ ， ， ｜ ｚ
（ ２ ）
其中数量 通常指“ 视”的个数 。 即用于估计协方差 矩 阵 的独立样 本 的数量 。
Ｓ ＡＲ 已经 成 为 高分 辨 测 绘 和其 它遥 感 处 理 的
一
进 行 了分析 ， 出 了相 应概 率密度 函数表 达式 。 给
种 重要 工具 ［ ， 机载 和星 载 Ｓ １在 ］ ＡＲ成像 的许 多 民
用和军事 中得到应用 ， 同时还希望监视地 面的交通 运输 情况 ［ ， ２ 这样 就 导 致 了 Ｓ Ｒ 对 ＧＭＴＩ 究 领 ］ Ａ 研
从协方 差矩 阵 食 的形 式和 ＡＴＩ 测量 的表达 式 ， 可 以得 出以下关 系式 ＭＡＩ 食 Ｔ一 ＡＡＪ ｌ Ｉ ａ＂ Ｔ— — ｉ ｏ 口 一 ａｇ良 ）一 ｒ（
（） ８
其 中 （ １２ … ， 表示 第 ｉ 一 ， ， Ｋ） 个天线 测量 的雷达
反射 回波功率 ， １２ …， 一 １２ …， 九（一 ， ， Ｋ， ，， Ｋ）
在 多通道 Ｓ Ｒ－ Ａ ＧＭＴＩ 处理 中 ， 多通 道 Ｓ Ｒ 系 Ａ 统 的二 阶 统 计 特 性 足 够 用 于 定 义 动 目标 检 测 的
故平均干涉测量可以计算如下
ｒ－１ ｅ
‰
一∑ Ｚ（） ｍ 一ＡＴ ｘ｛ ｉ仇 （） Ａ ×ｅ 删） ｆ ｐ
ｍ＝０
（） ７
ＣＡ Ｆ Ｒ检测准则 。 假设协 方差矩 阵 具有如 下 的 形 式
行 了研究［１ 。对于 Ａ Ｉ ９ｏ ，］ Ｔ 处理 ， 相位和幅度概率分
布 的精 确知 识提 供 了用 于从杂 波 中分离 运动 目标 的
的时刻进行 的。 偏移时间 △ 一 １２ ￡ （ ，，…， Ｋ一 １ ） 是 由平台的运动速度和天线之间的空 间间距 ， 或是
天线 之 间 的基 线决 定 的 。 果 不是 以上 面所 述 的沿 如
表示 第 ｉ 天线 和第 Ｊ个天 线 的地 形测 量 回波 的 期 个 望 相位差 ， 而 （ １２ … ， 一 １２ … ， 表 ＝ ，， Ｋ， ，， Ｋ） 示第 ｉ 测量 和第 Ｊ 测量 的互 相关 。 于 固定 的地 个 个 对 形， 当天 线从相 同的空 间位 置进 行观察 测量 时 ， 量 测 值 之间将 不会 存 在相 位 差 ， 丸 一 ｏ ｉ＝１２ … ， 即 （ ＝ ，， ＝
ｒ １ －－
∑ ［ （） （）］ ｍｚ ｍ 一 ｊ
卅＝Ｏ ＝
并且具 有 归一化 常 数
Ｉ Ｒ）一 ｎ（ （ 扣 Ｐ（ ） ｎ一 １ …Ｐ（ ｎ Ｐ（ ） ｎ一
十 １ｄ ）ｅ （） ６
， １ ｒ
∑［ ｍ （）（）］
（） １ １
对 于 ＤＰ Ａ处 理 ， 望在 两 个不 同时 间偏 置 对 Ｃ 期
Ｋ ， 一 １ ２ … ， ） ，， Ｋ 。
（） ９ （０ １）
其中 表示食 的第 ｉ 第 列的元素 。 行、
３ 偏 置相 位 中心 天 线 （ Ｐ Ａ） Ｄ Ｃ
Ｄ Ｃ 处理 方法 的主要 原理是 计算 两个测 量之 ＰＡ
间的差 ， 即
， １ ｒ
由于 一一 ｆ （ 一 １２ … ， 一 １２ … ， ， ， Ｋ， ，， Ｋ） （ ＝１ ２… ， Ｊ一 １２… ， ， 且协 方 差 ， ＝ ， ， Ｋ， ＝ ，， Ｋ） 而 矩 阵 为 Ｈｅｍｉａ ｒ ｔ ｎ矩阵 ， ｉ 因此 可 以表 示为
多通 道 Ｓ ＡＲ— ＧＭＴＩ 理 的统 计 特 性分 析 处
杨 洁
（ 西安邮 电学院 通信与信息 工程 学院， 陕西 西安 ７０ ２ ） １１ １
摘 要 ： 了提 高多通道合成孔径 雷达 （ ｙ ｔｅｉＡｐ ｒ ｒ ａ ａ， Ａ ） 为 Ｓ ｎｈ ｔ ｃ ｅｔ ｅＲ ｄ ｒＳ Ｒ 对地面运动 目标检测（Ｇｒｕ ｄＭｏ ｉ － ａ— ｕ （ ｏｎ ｖｎ Ｔ ｒ ｇ
的统计特性分析文献 ， 因而也很难给 出动 目标检测
算 法 的详 细 性 能分 析 。本 文 通 过 对 ［Ｐ Ａ 和 Ａ １Ｃ ＴＩ
进行深入研究 ， 首先提 出 了多通道 Ｓ．－ ＭＴ 方 Ｇ Ｉ ￣ Ｒ
法 的统 一框 架 ， ＡＴＩ ＤＰ Ａ 的统 一 处 理方 法 ， 即 和 Ｃ
Ｍ 一∑ ｌｉ ） （） （ 一 ｌ一 Ｚｍ
， ＂＝ ０
ｒ
．
… 巩 Ｊ］ 唧 Ｋ￣ ｅＩ Ｋ
； ‘ ． ｉ Ｉ （） ４
， １ ｒ
Ｒ— Ｉ
∑ ［ （） （）×（（） （ ｍ 一 ｍ） 仇 一
， ０ ＂
ｌ ａ １ … Ｋ１ Ｋ ＿ ｐｅ ａ Ｋ ｌ
其 中Ｔ （） ｒ・ 表示求迹处理 。 因此， 协方差矩阵的概率 分布为复中心 Ｗｉ ａｔ ｓ ｒ 分布 。 ｈ
目 的测量没有变化， 标 并将会产生两个相 同的观测 结果。 这样， 通过相减 ， 测量值将会等于零 。 然而 ， 如 果运动 目标在两个测量 时刻之问发生 了变化 ， 例如 在相位上， 测量值之间通过相减将会产生非零 的处 理 结果 。
Ｉ
ｉ－１ ｔ－
（） ］ ７） 一∑ Ｖ （） ｍ ， ｚ ｚｍ （）＋
埘＝Ｏ
当 Ｈｅｍｉａ ｒ ｔ ｎ样本协 方 差矩 阵 灸是 由具有 个 ｉ
相同分布的 Ｋ 个元素 ， 复零均值循环高斯随机矢量 ｛０…，， ） Ｚ ， ｒ 估计 时， 而且 当每一个 随机矢量具有 复协方差矩阵 Ｅ ｚ ） Ｒ时， ｛ 一 则 的概率密度函
・
１ ・ Ｏ
西
安
邮 电 学
院
学
报
２１ ０ １年 ７月
ｚ — ｚ ） ［１ｍ） ２ ， ，Ｋｍ） ， ＇ ｌ （ 一 ｚ（ ， （ … ｚ （ ）
（） １
ｆ ， （ 如果对第 个尾随天线 的样本进行插值 ， ） 使 得该 天线 的样本 和第 ｉ 个前 导天线 在慢 时间 ｍ 时所
域 的产生 ［引， 主要 方法 为 ＡＴＩ Ｄ Ｃ 方法 ， ３ 其 ＿ 和 ＰＡ 以
及空 时 自适 应 处 理 （ ｐ ｃ ｉ ａ ｔ ｅＰ ｏ ｅｓ Ｓ ａｅＴ ｍｅＡｄ ｐ ｉ ｒｃ ｓ， ｖ
１ 多通道 Ｓ ＡＲ及 其 统计 特 性
多通 道 Ｓ ＡＲ 系统 通 过提 取包 含 在多 维 空 间中
２ １ 年 ７月 ０１ 第 １卷 第 ４ ６ 期
西 安 邮 电 学 院 学 报 Ｊ Ｕ Ｎ ＬＯ Ｉ Ｎ Ｕ Ｉ Ｅ ＳＴ ＦＰ ＳＡ ＤＴ Ｌ Ｃ ＭＭＵ ＩＡ ＩＮ Ｏ Ｒ Ａ ＦＸ ’ Ｎ Ｖ Ｒ ＩＹ Ｏ Ｏ ｒ Ｎ Ｅ Ｅ Ｏ Ａ Ｎ Ｃ ＴＯ Ｓ
Ｊｋ ２ １ ｕ ０ １ Ｖ １１ ． ｏ ６ ０４ ．
数 （ Ｄ ）由下式 给 出 Ｐ Ｆ
）一 （） ５
（ ） ｊ ） 一 Ｚ （ ） （ 一 ｒ ｚ（ ｎ ｉ ）
ｎ＇ －Ｉ －
（） （）］＝ ｚｍ ｍ ｍ ：∑［ （） （）］ ＝
ｍ＝０ ｔ～ ｒ １
＋∑ ［ （） 仇 一 ｍ （）］
，一 ０ ， ｜
恒虚警率（ ｏ ｓ ｎ Ｆ ｌ － ｌ ｍ ａ ， Ｆ Ｒ 检测 Ｃ ｎｔ ｔ ａ ｅ ａ Ｒ ｔ Ｃ Ａ ） ａ ｓＡ ｒ ｅ 器 的可 能性 。 目前 尽 管 针 对 Ａ Ｉ和 Ｄ Ｃ 提 出 了 多 种 Ｔ ＰＡ
Ｓ ＿ ＡＲＧＭＴＩ 方法 ， 是 几乎很 少 见 到有关 检 测 算法 但
Ｓ Ｒ 图像 的 幅度 和 相 位 统 计 特 性 已 经 被 深 入 地进 Ａ
的Ｋ一１ 个天线分别在空间相同的观察点在时刻 ￡ ＋ △ １ ￡ ２ …， ￡ １ ， ＋ ， ￡ Ｋ 精确地获取监视场景的其 ＋△ ＿
它 Ｋ ～ １ 快拍 。 Ｋ 个天线 通常是 沿着 运 动矢量 个 这 的方 向进行排 列 （ 于卫 星 或 飞机 ） 所 以每 一 个天 对 ， 线 观察 场景 时是 处于 相 同 的空 间位 置 ， 是 在 不 同 但
从 协方 差 矩 阵 的形 式 和 Ｄ ＣＡ测 量 的 表达 Ｐ
２ 沿 迹 干 涉 测量 【 Ｉ ＡＴ ）
为了分析的方便 ， 将第 ｉ 个前导天线和第Ｊ 个尾 随天线 的 复 慢 时 间样 本 分 别 表 示 为 ｚ ｍ）和 ｉ （
第 ４期
杨 洁： 多通道 Ｓ Ｒ Ｃ Ａ — 盯Ｉ 处理 的统计特性分析
迹模式配置系统 ， 一个 Ｓ Ｒ系统也可以将系统配置 Ａ 成垂直航迹模式 。 沿迹模式是通过在时间维变化检 测结果 ， 然而垂直航迹模式是通过在空间维 中的一 维内改变检测结果 。 在空间维检测结果的变化 ， 通常 是在垂直面进行的， 而且是用于产生数字高程模型。
考 虑 Ｋ通道 Ｓ ＡＲ系统 ， 系统在慢 时 间索引 ｍ时 的输 出可 以用 一列矢 量 表示 ， 即
进而对多通道 Ｓ Ｒ Ｇ Ｉ Ａ － ＭＴ 统计检验量的统计 特性
收稿 日期 ：０ １ ３ ４ ２ １ —０ —１
基金项 目： 陕西省教育厅 自然科学类 专项科研计划基金资助项 目（ＯｌＫ Ｏ４ ； 邮电学院中青年科研基金资 助项 目（０— ２ｌＪ ｌ１）西安 １９
０ １） ４ ２
作者简介 ： 洁（９６ ， ， 杨 １７一 女 高级工程师 ， ） 研究方 向： 适应信号处理 、 白 阵列信号处理及其应用 ，－ ａ ： ａｇｅ ｕｔ ｄ．ｎ Ｅｍ ｉ ｙｎｊ＠ｘｐ． ｕｃ。 ｌ ｉ ｅ
的信息进而投影到一个二维的图像上。 基于这种思
想 和方 法 ， 个 Ｋ通 道 的 Ｓ 一 ＡＲ， 如 ， 例 利用 一个天 线 在 时刻 ｔ 取监 视 场 景 的 一个 快 拍 ， 获 然后 利 用 其 它
基于正交64相编码信号的SAR-GMTI算法研究
基于正交64相编码信号的SAR-GMTI算法研究
李红虎;洪伟
【期刊名称】《舰船电子对抗》
【年(卷),期】2013(036)004
【摘要】地面运动目标检测(GMTI)主要是对地面运动目标进行检测和分类.但是由于受到地面大量杂波的影响,使得地面运动目标不易于检测,尤其是基于高速运动平台检测地面慢速运动目标,杂波谱展宽,运动目标淹没于主瓣杂波之内.针对波形优化设计的正交64相编码信号,应用于二发一收体制下的星载雷达系统,利用基于图像域的多通道、多像素二维联合自适应处理算法(多点消一点方法)进行合成孔径雷达-地面运动目标检测(SAR-GMTI).最后给出了计算机仿真,仿真结果和性能分析验证了该方法的有效性.
【总页数】4页(P48-51)
【作者】李红虎;洪伟
【作者单位】船舶重工集团公司723所,扬州225001;船舶重工集团公司723所,扬州225001
【正文语种】中文
【中图分类】TN957.51
【相关文献】
1.二相编码信号的多普勒特性及其补偿算法研究 [J], 田孝斌
2.二相编码信号载频盲估计快速算法研究 [J], 张刚兵;胥嘉佳
3.一种正交二相编码信号抗干扰设计方法 [J], 钱国栋;李颖;朱庆彬
4.正交混沌二相编码OFDM雷达信号 [J], 王嵩乔;许蕴山;郝志梅
5.正交混沌二相编码OFDM雷达信号 [J], 王嵩乔;许蕴山;郝志梅;
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战场监视雷达广域GMTI模式关键信号处理方法研究
战场监视雷达广域GMTI模式关键信号处理方法研究战场监视雷达广域GMTI模式关键信号处理方法研究1. 引言战场监视是军事行动中的重要环节之一，有效的战场监视能够提供关键信息帮助军事指挥官做出正确决策。
雷达技术在战场监视中发挥着重要作用，其中广域地面动目标指示（GMTI）模式被广泛应用。
GMTI模式可以区分地表上的移动目标并实时更新它们的位置和速度，从而提供更准确的情报。
2. GMTI模式的核心原理GMTI模式主要基于地面杂波信号和动目标信号之间的差异来实现目标的探测与定位。
在雷达回波的处理中，首先通过距离判别器将回波信号分为地杂波和目标回波两部分；然后，在多个脉冲重复内通过多通道可变延迟线（channelizeddelay lines）将目标和地杂波分开；最后，通过合并多个脉冲的信息来获得目标的位置和速度等参数。
3. GMTI模式关键信号处理方法GMTI模式的关键信号处理方法主要包括以下几个方面。
3.1 杂波抑制杂波抑制是关键信号处理的第一步，因为地表杂波波形和目标波形非常相似，需要通过合适的算法将两者区分开来。
常用的方法包括卷积滤波、非相关处理和自适应探测等。
这些方法通过对回波信号进行处理，去除地杂波的影响，提高目标的可探测性。
3.2 多通道处理多通道处理是GMTI模式的核心步骤之一，通过多通道可变延迟线将地表杂波和目标回波分离。
这样可以通过多个通道的组合，提高目标回波的信噪比，使得目标更容易被探测和定位。
同时，多通道处理也可以减少地杂波的波形变化对目标回波的影响。
3.3 目标检测与跟踪目标检测与跟踪是GMTI模式的最终目标，主要通过跟踪每个时间步长的目标位置和速度，从而获得目标的运动轨迹以及其他参数。
这一步骤通常采用卡尔曼滤波、粒子滤波或扩展卡尔曼滤波等算法来实现。
这些算法可以通过目标的历史信息和测量结果来估计目标的状态。
4. 实验与结果分析为了验证上述关键信号处理方法的有效性，我们进行了一系列实验，并分析了实验结果。
机载双通道SAR／GMTI数据域DPCA算法研究
第２ ８卷
第 ４期
现 代 雷 达
Ｍｏ ｅ ｎ Ｒ ｄ ｒ ｄ ｒ ａ ａ
Ｖ０ ＿ ８ Ｎｏ ４ ｌ２ ．
２０ ０ ６年 ４月
Ａ ｒ ０ ６ ｐ ｌ２ ０ ｉ
２ ９
机 载双 通 道 Ｓ Ｒ Ｇ Ｉ 据域 Ｄ Ｃ Ａ ／ ＭＴ 数 Ｐ Ａ算 法研 究
０ 引 言
作为一种先进 的民用或军用系统 ， 合成孔径雷达 （Ａ ） Ｓ Ｒ 可以提供远距离大面积的分布 目标 、 远距离机
次， 由于实际的双天线不可能完全一样 ， 需要采用通道 均衡技术提高两天线接收数据的相似性 ； 最后 ， 时域数 据和空域数据要符合一定的匹配机制。 ＤＣ Ｐ Ａ算法简单 易行 ， 研究该算法具 有很 高的实 用价值 。Ｄ Ｃ Ｐ Ａ既可在 复图像域进行 ， 也可在数据 域 （ 距离 向压缩 ， 方位向未压缩 的数据域 ） 进行。本文主 要就双天线 Ｓ Ｒ Ｇ Ｔ 系统 的数据域 Ｄ Ｃ Ａ／ ＭＩ Ｐ Ａ算法进行 研究 ， 给出具体 的仿真结果 ， 并对多普勒域 Ｄ Ｃ Ｐ Ａ处理 的工程化作 了相应的研究。
具有 战术和 战略 上 的意义 。
现代 Ｓ Ｒ系统 的发展趋势是多模式化 和多功能 Ａ 化 ， Ｍ Ｉ Ｓ Ｒ系统 的融合在军事先进 的国家 已很 Ｇ Ｔ与 Ａ
普遍 。现代 Ｓ Ｒ Ｇ Ｔ 系统 倾 向于多 天线 技 术 ， 天 Ａ／ ＭＩ 多
１ 理 论 模 型
１ １ 回波模 型 ．
ＤＰ Ａ ａ ｄ Ｄｏ ｐｅ ａ ｇ Ｃ ｏ ｕｅｉ ｉｃ ａ ｎ ｌＳ ／Ｇ Ｉｓ ｓ ｍ ｒ ｔｄｅ ．Ｔ ｅｍｏ ｅ ｆ ｏｎ ａｇｔｒｔｒ ｓｄ ｒ ｅ ； Ｃ ｎ ｐ ｌｒｒｎ ｅＤＰ Ａ ｔ ｓ ｎｂ—ｈ ｎ ｅ ＡＲ ＭＴ ｙｔ ａｅ ｓ ｉｄ ｈ ｄ ｌｏ ｉｔ ｒｅ ｅｕ ｎｉ ｅ ｖ ｄ ｅ ｕ ｐ ｔ ｉ ｐ ｎ ｉｌｓｏ ｔｏ ｓａｅ ｉｔｏ ｕ ｅ ；ｔｅａ ｐｉａｉｎ ｆＤｏ ｐｅ ａ ｇ Ｃ ｔｃ ｎｑ ｅｉ ｔｄｅ ｎ ｈ ｏｒｓ ｏ ｄｎ ｅ ｉ ｒ ｃｐｅ ｆｔ ｍｅｈ ｄ ｒ ｎｒｄ ｃ ｄ ｈ ｐ ｌ ｔ ｓｏ ｐ ｌｒｒｎ ｅＤＰ Ａ ｅ ｈ ｉｕ ｓｓ ｉｄａ ｄ ｔｅｃ ｒｅｐ ｎ ｉｇ ｒ－ ｗｏ ｃ ｏ ｕ
基于正交64相编码信号的SAR—GMTI算法研究
通道 、 多 像 素 二 维 联 合 自适 应 处 理 算 法 （ 多点消一点方法 ） 进行合 成孔径雷达一 地 面 运 动 目标 检 测 （ Ｓ ＡＲ — ＧＭＴ Ｉ ） 。最
后 给 出 了计 算 机 仿 真 ， 仿 真 结 果 和 性 能 分 析 验 证 了该 方 法 的有 效 性 。
关键 词 ： 正交 ６ ４编码 信号 ； 合成孔径雷达一 地面运动 目标检测 ； 多点 消一点方法 ； 星载雷达系统
ｏ ｆ ｔ ｗｏ — ｉ ｎ ｐ ｕ ｔ ｓ ｉ ｎ ｇ ｌ ｅ — ｏ ｕ ｔ ｐ ｕ ｔ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ， ｕ ｓ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ ２ － Ｄ ｊ ｏ ｉ ｎ ｔ ａ ｄ ａ ｐ ｔ ｉ ｖ ｅ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎ ｇ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ（ ｓ ｉ ｇ ｎ ａ ｌ ｓ ｕ ｂ ｓ ｐ ａ ｃ ｅ
sar幅度影像特征
sar幅度影像特征SAR（合成孔径雷达）幅度影像特征SAR（合成孔径雷达）是一种利用雷达技术获取地面信息的遥感技术。
通过发射和接收雷达信号，SAR可以获取地面反射回来的电磁波信号，进而生成幅度影像。
幅度影像是SAR数据处理后的结果，它具有许多特征，可以用于地物分类、目标检测、地形分析等应用。
本文将从多个角度探讨SAR幅度影像的特征。
SAR幅度影像具有丰富的纹理特征。
由于SAR技术的特殊性，幅度影像呈现出一种独特的纹理效果。
这种纹理特征可以通过计算图像的统计参数来描述，如均值、方差、相关系数等。
这些统计参数反映了图像的亮度分布、纹理变化等特征，可以用于地物分类和目标检测。
SAR幅度影像具有较强的反射特性。
由于地物不同材质对雷达波的反射特性不同，SAR幅度影像能够反映地物的反射能力。
例如，金属和水体等反射能力较强的地物在SAR幅度影像中呈现出较亮的像素值，而植被等反射能力较弱的地物则呈现出较暗的像素值。
这种反射特性可以用于地物分类和目标检测。
SAR幅度影像还具有一定的形状特征。
由于雷达波在地面上的反射和散射，SAR幅度影像中的地物呈现出不同的形状。
例如，建筑物呈现出直线和矩形等形状，河流呈现出弯曲的形状。
这些形状特征可以通过分析图像的边缘和轮廓来提取，用于地形分析和目标检测。
SAR幅度影像还具有一定的相位特征。
相位是SAR数据中一个重要的参数，它反映了雷达信号传播的相位变化。
相位特征可以通过相位差分、相位调制等处理方法来提取，用于地表形变监测、地壳运动等应用。
SAR幅度影像还具有一定的多尺度特征。
由于SAR数据具有一定的空间分辨率和波长，SAR幅度影像可以呈现出不同尺度的地物信息。
通过多尺度分析和处理，可以提取不同尺度下的地物特征，用于地物分类和目标检测。
SAR幅度影像具有丰富的纹理特征、反射特性、形状特征、相位特征和多尺度特征。
这些特征可以用于地物分类、目标检测、地形分析等应用。
随着SAR技术的不断发展，SAR幅度影像的特征提取和应用也将越来越广泛。
分布式星载SAR-GMTI时频同步误差去相关分析
分布式星载SAR-GMTI时频同步误差去相关分析
杨凤凤;梁甸农;张永胜
【期刊名称】《信号处理》
【年(卷),期】2008(024)004
【摘要】分析了时间、频率同步误差对分布式星载SAR系统相关性和干涉相位的作用,得到一个较全面的复相关系数表达式,讨论了同步误差对GMTI处理过程及性能指标的影响.指出目前的同步技术水平下,时频同步误差对干涉处理相关系数幅值的影响不明显,只影响干涉相位.线性干涉相位误差给GMTI独立同分布的样本选取造成一定困难,但可以通过去平地相位处理补偿.补偿后,时频同步误差对GMTI性能的影响可忽略.仿真验证了结论的正确性.＃
【总页数】4页(P663-666)
【作者】杨凤凤;梁甸农;张永胜
【作者单位】国防科技大学电子科学与工程学院,湖南长沙,410073;国防科技大学电子科学与工程学院,湖南长沙,410073;国防科技大学电子科学与工程学院,湖南长沙,410073
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.基于星载照射源的被动SAR系统时频同步误差影响分析 [J], 张启雷;常文革;黎向阳
2.基于遗传算法的分布式星载SAR-GMTI编队优化 [J], 杨凤凤;黄海风;梁甸农
3.分布式星载SAR系统时间同步和波束同步误差分析 [J], 李航舰;王宇;邓云凯;王伟;张衡
4.分布式星载SAR波束同步误差对合成双程天线方向图的影响分析 [J], 吴华铠;洪峻;胡继伟
5.分布式星载SAR-GMTI系统仿真 [J], 王敏;杨凤凤;梁甸农;董臻
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基于统计特性的SAR海洋图像纹理分析方法
洋 的能 力和 潜力 。
１ 引言
合成孔 径 雷达 （ ＡＲ） Ｓ 散射 成 像 技 术是 当今 空
间微 波遥 感 最 重 要 的进 展 之 一 ， 海 洋 遥 感 中起 在 到 了十分 重 要 的作 用 ， 军 事 和 民用 领 域 具 有 重 在 要 的应用价 值 。
Ｓ ＡＲ成像 是 由各 分辨单 元 内不 同散 射体 回波 的相 干叠 加 形 成 的 ， 回波 幅度 和 相 位 具 有 随 机 其
性， 因此 Ｓ ＡＲ 图像 表现 出一 定 的统 计 性 质 。准 确
掌握 Ｓ 图像 的性 质对 Ｓ ＡＲ ＡＲ 图像 的处 理 和 解译 有着 至关 重 要 的作 用 。利 用 Ｓ ＡＲ 图像 的统 计 特 性不 但 可 以 为设 计 合 适 的 Ｓ ＡＲ 图 像 斑 点 噪声 滤
张春 华 陈 ， 标 ，徐登 福。
（ ． 军 航 空 工 程 学 院 研 究 生 ３队 ， 东烟 台 ２ ４ ０ ； １海 山 ６ ０ １
２海军潜艇 学院， ． 山东 青 岛 ２ ２ ０ ； ７ ６ ０
、 ３
．
中 国人 民解 放 军 ９ ０ ９部 队 ， １４ 山东 青 岛 ２ ２ ０ ） ７ ６ ０
中 图分 类 号 ： ＴＮ９ ８ ５ 文献 标 识 码 ： Ａ 文 章 编 号 ：６ ２２ ３ （０ ７０ —０ ５０ １ ７—３ ７ ２ ０ ） １０ ５ —５
Ａ ｘ ｕ ｅ Ａｎ ｌ ｓｓＭ ｅ ｈ ｄ ｏ ＡＲ ｅ ｎ Ｉ ａ ｅ ｓ ｄ ｏ Ｔｅ ｔ ｒ ａ ｙ ｉ ｔ ｏ ｆＳ Ｏｃ ａ ｍ ｇ ｓ Ｂａ ｅ ｎ
第 １期 ２０ ０ ７年 ２月
雷达 科 学 与技 术
Ｒａｄａｒ Ｓｃｌ ａｎｃｅ ａｎ ｄ Ｔｅｃｈｎ ｏ ｏＩ ｇｙ
一种多通道SAR地面快速目标高概率检测方法
一种多通道SAR地面快速目标高概率检测方法钱江;孙光才;李凉海;邢孟道【摘要】研究了合成孔径雷达地面动目标检测(SAR-GMTI)的快速目标检测问题.为提高检测概率,在回波数据的距离压缩-方位时域,对基带多普勒中心偏移对应的速度分量引起的走动采用Keystone变换进行校正,对整数倍脉冲重复频率(PRF)的多普勒中心偏移对应速度引起的走动量则可在时域加以校正,校正后再进行方位匹配滤波得到运动目标SAR图像,同时利用距离走动信息完成速度解模糊.实测数据处理结果验证了该方法的有效性.【期刊名称】《电波科学学报》【年(卷),期】2011(026)002【总页数】8页(P354-361)【关键词】SAR-GMTI;快速目标;Keystone变换;解PRF模糊【作者】钱江;孙光才;李凉海;邢孟道【作者单位】西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,陕西西安,710071;西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,陕西西安,710071;中国航天科技集团第七○四研究所,北京,100076;西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,陕西西安,710071【正文语种】中文【中图分类】TN957.511.引言合成孔径雷达地面动目标检测已广泛应用于军事侦察和交通监视等领域，典型的应用实例为美国采用联合监视目标攻击雷达系统(JSTARS)的GMTI模式在海湾战争中侦察到伊拉克从科威特撤军的画面。
现在SAR-GMTI已经开始应用在星载雷达上，比如加拿大的Radarsat-II上的运动目标检测实验(MODEX)模式[1]，还有德国的TerraSAR-X系统[2]，都已经逐渐开始SAR-GMTI实验。
目前国内许多科研院所也已经进行了许多理论研究和外场试验[3-4]。
常规三通道SAR-GMTI在SAR图像域采用天线相位中心偏置(DPCA)技术进行通道间两两杂波对消，再利用第三个通道信息取干涉相位，得到运动目标参数。
但是对于存在PRF模糊的快速目标而言，这种方法是有局限性的，它受制于脉冲重复频率。
GMTI通道均衡技术研究的开题报告
基于DPCA的机载SAR/GMTI通道均衡技术研究的开题报告一、研究背景当前，合成孔径雷达（SAR）和地面运动目标指示雷达（GMTI）已广泛应用于航空、海洋、地面探测等领域。
但是，在实际应用中，由于环境、设备等方面的原因，SAR/GMTI数据中的通道不平衡问题一直存在。
通道不平衡问题会导致SAR/GMTI图像的失真，影响到图像的解译和分析。
针对这种情况，通道均衡技术被广泛应用于SAR/GMTI数据的处理中。
目前，通道均衡技术主要分为两类：直接校正和间接校正。
直接校正方法通过对采集的数据进行加权来实现对通道的校正；而间接校正方法则通过采用其他辅助数据和算法来实现对通道的校正。
二、研究内容本文旨在利用DPCA（Dual-Polarization Channel Adaptation）方法实现机载SAR/GMTI通道均衡技术研究。
DPCA方法是一种新兴的通道均衡技术，它采用了双极化信号来进行通道均衡。
该方法能够有效地实现通道均衡，同时还能提高SAR/GMTI的目标检测性能。
具体研究内容包括：（1）机载SAR/GMTI数据的采集和预处理。
（2）基于DPCA方法的SAR/GMTI通道均衡算法研究。
（3）利用DPCA算法对已经采集的机载SAR/GMTI数据进行通道均衡。
（4）通过对经过通道均衡的数据进行目标检测和分析，来评价DPCA通道均衡技术的效果。
三、研究意义本文的研究对于提高机载SAR/GMTI数据的质量、准确性和可靠性具有重要的意义。
通道均衡技术是实现SAR/GMTI精准探测和目标提取的重要手段，而DPCA方法是通道均衡技术的新兴应用，具有很大的发展潜力。
本文的研究成果将有助于推动DPCA方法在SAR/GMTI数据处理中的应用，进一步提高SAR/GMTI目标检测的性能和效果，为其在军事和民用领域的广泛应用提供技术支持。
SAR图像的特征
02
Sobel算子
Sobel算子是一种离散微分算子，用于检测图像中的边缘。它通过计算
像素点在水平和垂直方向上的灰度值变化来检测边缘。
03Prewitt算子 NhomakorabeaPrewitt算子是一种简单的离散微分算子，用于检测图像中的边缘。它
通过计算像素点在水平和垂直方向上的灰度值变化来检测边缘。
边缘的分类
线性边缘
线性边缘是指图像中以直 线形式出现的边缘，通常 表示地物的边界线。
相关性
表示相邻像素之间的灰度值变 化趋势，用于描述图像的纹理 方向和排列规律。
能量
表示灰度共生矩阵中各个元素 值的离散程度和分布情况，用 于描述图像的稳定性和均匀性 。
03
SAR图像的边缘特征
边缘检测算子
01
Canny算子
Canny算子是一种多阶段的算法，包括噪声滤波、计算图像强度的梯度、
非极大值抑制以及双阈值检测。它可以有效地检测出SAR图像中的边缘。
通过SAR图像监测城市环境变化， 如土地利用变化、水体变化等，为 环境保护和治理提供支持。
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感谢聆听
集成学习与决策树
通过集成学习的方法将多个决策树组合起来，提高分类精度和稳定性。常见的 集成学习算法有随机森林、梯度提升树等。
05
SAR图像的应用领域
军事领域
军事侦察
01
SAR图像能够提供高分辨率的地表信息，用于侦察敌情、地形
地貌等，为军事行动提供决策支持。
导弹制导
02
SAR图像可以用于导弹制导系统，通过识别目标特征，提高导
非线性边缘
非线性边缘是指图像中以 曲线形式出现的边缘，通 常表示地物的轮廓线。
角点