一种宽波束机载SAR运动误差补偿算法

精确的运动补偿是高分辨率机载合成孔径雷达(SAR)成像的关键.运动补偿就是对原始数据进行相位校正和斜距位置校正,使雷达回波数据如同是载机在匀速直线运动状态下获得的,这是各种成像算法的基础.随着宽波束机载SAR应用的发展,运动误差在方位向的空变性对SAR成像的影响日趋显著.文中讨论了运动误差方位向的空变性及频率特性,提出了一种宽波束机载SAR运动误差补偿算法,并给出了仿真结果和真实SAR数据处理结果.     

基于三次相位补偿的运动目标参数估计

针对加速度在合成孔径雷达运动目标检测中会产生三次相位影响静止目标抑制和参数估计精度的问题,提出基于三次相位补偿的参数估计方法。在分析信号模型的基础上,通过在时间调频率平面内采用类似Dechirp和一维搜索的方法实现三次相位的补偿;完成相位补偿后,为克服某些时频分布中峰值重叠可能带来的目标丢失问题,利用改进的分数阶傅里叶变换方法进行运动目标参数估计,并给出了具体的参数估计方法。最后,计算机仿真验证了该方法的正确性和有效性。     

逆合成孔径雷达的干扰仿真

从逆合成孔径雷达运动补偿的角度对ISAR成像的干扰机理进行了理论分析,并进行了基于ISAR回波真实数据的仿真实验。理论分析和仿真结果表明,只要施加的干扰信号使得运动补偿过程中相邻距离像复包络的相关函数最大值出现误判,就会有效地使ISAR成像失真。然后,将ISAR与普通脉压雷达、SAR的抗压制干扰能力进行了对比,结果表明由于ISAR成像必须经过运动补偿处理,其抗压制干扰能力相对较差。     

基于图像欺骗的ISAR干扰系统设计与实现

逆合成孔径雷达(LSAR)欺骗式干扰已成为电子对抗领域的一个热点问题,其中宽带射频信号的高速采样和大量数据的实时处理是工程实现中的难题.文中针对国内X波段ISAR成像雷达,基于图像欺骗干扰算法,设计实现了欺骗式干扰系统.主要采用FPGA并行控制数据传输与计算,解决了系统设计与算法实现中高速采样带来的大数据量问题.研究结果对实际工程中ISAR干扰机的研制具有一定借鉴意义.     

星载SAR数字信号处理及运动补偿

详细讨论了星载合成孔径雷达（ＳＡＲ）的数字信号处理算法及运动补偿。首先给出了星载ＳＡＲ，点目标的数学模型及成像处理流程，然后着重讨论了星载ＳＡＲ的运动补偿算法，即：多普勒质心及斜率的估计。最后利用Ｓｅａｓａｔ卫星原始数据进行成像处理并给出了处理结果。     

基于相关系数的ISAR干扰效果评估方法

从二维相关系数的角度出发,提出了一种对ISAR压制干扰效果的评估方法。该方法能清楚地反映受干扰目标从临界干扰到严重干扰整个干扰过程中目标ISAR图像失真程度;并将干扰效果评估量化在0～1之间,具有归一化的优点。就射频噪声干扰模式和调相噪声干扰模式对ISAR进行了干扰仿真,仿真结果证明了该评估方法的有效性。     

合成孔径雷达慢运动目标成像处理的研究

从运动目标的回波特性出发，讨论了目标运动参数对合成孔径雷过（ＳＡＲ）成像的影响，介绍了一种运动目标成像算法。该算法能有效地区分静止目标和运动目标，实现静止目标与运动目标分别同时成像。并给出了对ＳＡＲ运动目标模拟数据的处理结果。     

舰船目标机载ISAR成像的最优观测角研究

SAR处理对三维转动的舰船成像会产生模糊效应,如果采用适当的ISAR处理方法对舰船成像,则舰船的三维转动不仅不会造成模糊,还会提高ISAR图像的分辨率和信息量.观测到的ISAR图像信息依赖于观测视角,要得到信息量最大的ISAR图像需要对观测视角进行优化设计.文中详细研究了舰船目标的机载ISAR成像特点,导出了ISAR图像信息量与观测视角的定量关系式,给出了求解最优观测视角的方法.仿真结果验证了该方法的有效性.     

基于改进ViBe算法的运动目标检测

针对视觉背景提取(Visual background extractor,ViBe)算法在镜头抖动和动态场景下运动目标误检率高的问题,提出了一种改进的ViBe算法。首先利用背景点有无整体运动来判断镜头是否抖动,接着根据背景点的运动求出全局运动参数,然后加入运动补偿算法消除镜头抖动对背景模型更新的影响,最后通过前景图像的连通域集合对动态场景下的动态噪声进行过滤,实现更为精准的运动目标检测。多种数据集测试结果表明,改进后的ViBe算法在镜头抖动和动态场景下能准确检测出运动目标,各项评价指标均优于经典ViBe算法和其他对比算法,具有一定的实用价值。     

一种基于冗余小波变换的DT网格运动估计和运动补偿方法

网格划分和网格顶点的运动估计是基于不规则网格的视频压缩技术的关键。为了进一步提高网格运动估计和运动补偿的效果,在综合比较现有冗余小波变换域运动估计方法和适用规则网格的EMRMC算法的基础上,提出了一种新的基于不规则网格的运动估计和运动补偿算法,即在冗余小波变换域提取特征点和运动潜在区,网格顶点的运动估计采用结合运动潜在区的在时域进行块匹配的运动估计和运动补偿方法,而运动补偿则通过三角形仿射变换完成。同时还给出了冗余小波变换域提取运动潜在区的计算模板。理论分析和实验结果表明,该算法在补偿效果方面较前两种方法得到了改进。     

一种求解JOB SHOP问题的新型混合遗传算法

针对一般车间（JOB SHOP）的作业排序问题设计了一种新的混合遗传算法,该算法将遗传算法和启发式方法相结合,利用遗传算法优化每台机器的首工序,并确定每台机器的优先工序,借助仿真,按照启发式方法安排每台机器的后续工序。通过算例比较,表明该算法具有良好的求解性能。     

一种基于UMHexagonS的运动估计优化算法

UMHexagonS算法是H.264/AVC所采纳的整像素的快速运动估计算法之一,该算法在保持良好的率失真性能的前提下,相比全搜索算法(FS)可节约70%的运算量。根据UMHexagonS算法的特点,可从三个方面对该算法进行优化:加入零运动块判决;改进的5*5螺旋搜索;优化的多层次六边形搜索。仿真实验结果表明,在保证PSNR和码率几乎不变的情况下,优化算法可有效降低运动估计时间,从而提高H.264/AVC编码器的实时性。     

基于实数编码遗传算法的盲信源分离方法

提出了一种新的基于相关矩阵对角化的代价函数,该代价函数通过抑制分离信号的互相关性达到盲信源分离的目的。这种分离新方法可用于分离平稳或非平稳信号的瞬时或卷积混合。针对传统梯度搜索方法容易陷入局部收敛的问题,文章还提出利用实数编码遗传算法对代价函数进行最优化搜索。仿真实验表明,这种遗传算法具有快速收敛性能和高精确度等优点。     

基于并行遗传算法的去相关多用户检测器

通过将码分多址通信系统中的最佳多用户检测视为组合优化问题,利用遗传算法能全局寻优的优势,提出了一种基于并行遗传算法的去相关多用户检测器。理论分析和仿真表明:该多用户检测器无论是抗多址干扰的能力还是抗远近效应的能力都明显优于传统的检测器和去相关多用户检测器;由于采用了基于“联姻”策略的并行遗传算法,使这种多用户检测器更易于实时应用和硬件实现。     

基于遗传算法的进化支持向量机研究

支持向量机是最近发展起来的一种新的通用的机器学习方法 ,其理论基础是统计学习理论 ,支持向量机无论在模式识别还是在函数拟合方面均显示了其优越性 ,并越来越受到国内外研究者的广泛关注 .但是 ,对支持向量机的推广预测能力具有很大影响的核函数和参数C一直没有一个很好的确定方法 ,针对这一问题 ,将遗传算法和支持向量机结合 ,提出了一种自动选择支持向量机参数的方法 ,结果表明 ,这种方法是科学有效的 .     

基于遗传算法和禁忌搜索的多用户检测器

利用遗传算法和禁忌搜索的优势,介绍一种嵌入式混合优化算法,提出一种基于嵌入式混合优化算法的多用户检测器。数值结果表明:该方法具有较好的检测性能和合理的计算复杂度。     

基于遗传算法和TRIZ的产品服务系统优化设计方法

针对产品服务系统方案优化设计问题,分析了系统方案设计过程中主要影响因素,基于遗传算法和TRIZ理论提 出了产品服务系统方案优化设计方法。该方法可以优化产品服务系统的方案设计,并通过理想化程度值定量判定最优 方案设计。以污水处理设备为例,应用该方法获取产品服务系统最优的方案设计,并与其它方案进行对比,验证了该方 法的有效性。实际应用证明该方法不仅可以对产品服务系统方案设计的理想化程度进行定量的判定,还可以实现对系 统方案设计的全局最优搜索。     

用遗传算法优化神经网络权值

神经网络模拟大脑的生理机制,通过大量简单神经元的互连,实现信息的智能自动化处理,但是神经网络权值与结构的设计往往依靠经验获得.遗传算法具有全局搜索问题解的特性,用遗传算法优化神经网络权值,为神经网络的设计和训练提供了新的途径。实验表明,该方法是可行的、有效的.     

一种基于运动估计的隔行/逐行转换算法

针对从隔行扫描的电视场图像获得高质量的逐行扫描帧图像,提出了一种从隔行扫描到逐行扫描的转换算法。该算法通过在隔行/逐行转换中引入运动估计技术,找出相邻两场图像间的运动矢量,然后在场间行内插值时进行图像调整来消除由于图像错位引起的运动模糊,生成具有高垂直分辨率的逐行图像。算法中针对这一特定应用场合,设计了一种运动估计方法。