基于凸优化算法的雷达阵列和差波束方向图优化方法

    公开(公告)号:CN106772260A

    公开(公告)日:2017-05-31

    申请号:CN201710206959.4

    申请日:2017-03-31

    CPC classification number: G01S7/02

    Abstract: 本发明公开了一种基于凸优化算法的雷达阵列和差波束方向图优化方法,思路为:确定包含M个阵元的雷达圆形阵列均匀分布在半径为R的圆周上,然后确定和波束主瓣区域、和波束零陷区域、和波束旁瓣区域、和波束低旁瓣区域,以及差波束主瓣区域、差波束零陷区域、差波束旁瓣区域、差波束低旁瓣区域;分别得到约束和波束主瓣区域的代价函数和约束差波束主瓣区域的代价函数;进而分别得到雷达圆形阵列的和波束方向图综合优化模型和雷达圆形阵列的差波束方向图综合优化模型,计算雷达圆形阵列和波束最优权矢量;依次得到期望目标的角误差归一化曲线的斜率和待优化的雷达圆形阵列差和差波束方向图的角误差曲线斜率,并计算雷达圆形阵列差波束的最优权矢量。

    基于贝叶斯非局部均值的极化SAR数据的相干斑抑制方法

    公开(公告)号:CN101982834B

    公开(公告)日:2012-06-20

    申请号:CN201010278051.2

    申请日:2010-09-09

    Abstract: 本发明公开了一种基于贝叶斯非局部均值的极化SAR数据相干斑噪声抑制的方法,主要解决现有极化SAR滤波技术不能很好的滤除同质区域的相干斑噪声和不能有效保持边缘细节信息的缺点。其实现过程为:(1)输入极化SAR数据的相干矩阵T;(2)对相干矩阵T进行亮目标保持;(3)对相干矩阵T的逐个元素进行贝叶斯非局部均值滤波,滤波中使用的滤波权值由SPAN滤波操作中所得;(4)通过Pauli向量方法将滤波后的相干矩阵T生成伪彩图,以观察滤波的效果。本发明与现有技术相比显著提高了极化SAR数据的相干斑噪声抑制的能力,能够有效的平滑同质区域和保持边缘细节信息,可用于极化SAR数据的预处理过程。

    基于特征空间的雷达自适应和差波束测角方法

    公开(公告)号:CN107390197B

    公开(公告)日:2020-10-16

    申请号:CN201710660475.7

    申请日:2017-08-04

    Abstract: 本发明公开了一种基于特征空间的雷达自适应和差波束测角方法,其主要思路为:确定均匀线阵,该均匀线阵包括M个阵元,均匀线阵的检测范围内存在J+1个信号源,J+1个信号源向均匀线阵发射J+1个入射信号,所述J+1个入射信号中包含目标信号;进而确定t时刻均匀线阵接收的M维信号;将M个阵元的均匀线阵划分为L个子阵,并根据t时刻均匀线阵接收的M维信号,得到t时刻均匀线阵的L维降维信号输出;计算得到L个子阵接收J+1个入射信号的和波束权值;计算得到L个子阵接收J+1个入射信号的差波束权值Wdiff;根据L个子阵接收J+1个入射信号的和波束权值Wsum、L个子阵接收J+1个入射信号的差波束权值Wdiff,以及t时刻均匀线阵的L维降维信号输出,计算得到目标信号的实际来波方向。

    基于贝叶斯非局部均值的极化SAR数据的相干斑抑制方法

    公开(公告)号:CN101982834A

    公开(公告)日:2011-03-02

    申请号:CN201010278051.2

    申请日:2010-09-09

    Abstract: 本发明公开了一种基于贝叶斯非局部均值的极化SAR数据相干斑噪声抑制的方法,主要解决现有极化SAR滤波技术不能很好的滤除同质区域的相干斑噪声和不能有效保持边缘细节信息的缺点。其实现过程为:(1)输入极化SAR数据的相干矩阵T;(2)对相干矩阵T进行亮目标保持;(3)对相干矩阵T的逐个元素进行贝叶斯非局部均值滤波,滤波中使用的滤波权值由SPAN滤波操作中所得;(4)通过Pauli向量方法将滤波后的相干矩阵T生成伪彩图,以观察滤波的效果。本发明与现有技术相比显著提高了极化SAR数据的相干斑噪声抑制的能力,能够有效的平滑同质区域和保持边缘细节信息,可用于极化SAR数据的预处理过程。

    结合双树复小波与双变量模型的SAR图像降斑方法

    公开(公告)号:CN101980286A

    公开(公告)日:2011-02-23

    申请号:CN201010541989.9

    申请日:2010-11-12

    Abstract: 本发明公开了一种结合双树复小波与双变量模型的的SAR图像降斑方法,主要解决现有SAR图像降斑方法不能很好的抑制斑点噪声和丢失部分边缘和细节信息的问题。其实现过程为:对原始SAR图像进行双树复小波分解,得到在各个尺度上分解系数的实部和虚部;利用非对数加性噪声模型,求解得到噪声系数的方差;根据利用局部邻域窗口,求得复小波系数实部边缘方差和虚部边缘方差;利用最大后验估计求得阈值收缩函数,对双树复小波分解的系数进行阈值收缩;对缩减后的系数运行双树复小波重构,得到降斑后图像。本发明具有有效去除SAR图像斑点噪声和边缘保持性好的优点,可用于对边缘信息丰富、细节丰富的SAR图像,特别是含有机场、跑道、道路的SAR图像降斑。

    一种复杂地形条件下的低空目标仰角估计方法

    公开(公告)号:CN108549059B

    公开(公告)日:2022-05-03

    申请号:CN201810251037.X

    申请日:2018-03-26

    Abstract: 本发明公开了一种复杂地形条件下的低空目标仰角估计方法,其主要思路为:确定雷达,雷达的检测范围内存在低空目标,低空目标为距离地面设定距离处的目标,雷达包括的阵元总个数为N,确定数字慢采样总次数为Snap,雷达向其检测范围内的低空目标发射信号并接收低空目标回波信号;确定低空目标距离单元,然后对低空目标回波信号在低空目标距离单元处进行Snap次数字慢采样,计算得到低空目标回波信号采样数据协方差矩阵估计值确定雷达的搜索角度范围[θα,θβ],θα表示雷达的搜索角度最小值,θβ表示雷达的搜索角度最大值;构造低空目标回波信号能量谱E,进而得到低空目标仰角估计值,所述低空目标仰角估计值为一种复杂地形条件下的低空目标仰角估计结果。

    基于复合多径因子估计的加权多频最大似然仰角估计方法

    公开(公告)号:CN108459312A

    公开(公告)日:2018-08-28

    申请号:CN201810250674.5

    申请日:2018-03-26

    CPC classification number: G01S7/41

    Abstract: 本发明公开了一种基于复合多径因子估计的加权多频最大似然仰角估计方法,其主要思路为:确定阵列雷达,所述阵列雷达包括N个天线阵元,所述阵列雷达向其检测范围的目标发射包括Q个频点的信号后接收来自目标的多频复合回波信号,所述目标的多频复合回波信号包括Q个频点回波;确定目标距离单元,得到N个天线阵元对Q个频点回波的L次数字采样快拍数据,计算第q个频点回波的协方差矩阵估计q=1,2,3,…,Q;进而获得多频复合权值矩阵W;以及多频回波的复合协方差矩阵估计 确定阵列雷达的角度搜索范围,以设定间隔对阵列雷达的角度搜索范围进行多次搜索,得到多次搜索后对应的空间谱值,然后构造空间谱Z,进而得到目标的仰角估计值。

    结合双树复小波与双变量模型的SAR图像降斑方法

    公开(公告)号:CN101980286B

    公开(公告)日:2012-02-08

    申请号:CN201010541989.9

    申请日:2010-11-12

    Abstract: 本发明公开了一种结合双树复小波与双变量模型的的SAR图像降斑方法,主要解决现有SAR图像降斑方法不能很好的抑制斑点噪声和丢失部分边缘和细节信息的问题。其实现过程为:对原始SAR图像进行双树复小波分解,得到在各个尺度上分解系数的实部和虚部;利用非对数加性噪声模型,求解得到噪声系数的方差;根据利用局部邻域窗口,求得复小波系数实部边缘方差和虚部边缘方差;利用最大后验估计求得阈值收缩函数,对双树复小波分解的系数进行阈值收缩;对缩减后的系数运行双树复小波重构,得到降斑后图像。本发明具有有效去除SAR图像斑点噪声和边缘保持性好的优点,可用于对边缘信息丰富、细节丰富的SAR图像,特别是含有机场、跑道、道路的SAR图像降斑。

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