简介：在穿墙雷达成像技术中,建筑布局成像对确定墙后人体目标的空间相对位置以及多径虚假目标的提取有重要意义。目前的建筑布局成像一般采用多通道多视角图像融合方法,对此提出一种基于多尺度分析,即基于小波分解下的多通道多视角图像融合算法。该算法分为两个阶段,第一阶段涉及到单视角下的多通道图像融合,该阶段的融合目的主要是为增强图像细节信息和提高图像清晰度。因此对其小波分解后的图像高频分量采用平均梯度增强的加权融合算法,低频分量采用平均加权融合,后经小波反变换后形成多幅单视角图像;第二阶段涉及到多视角融合,该阶段的融合目的主要是为了增强图像的对比度,并且考虑到此阶段不同视角下图像经小波分解后的三个高频分量对比度各不相同,因此高频分量采用对比度增强的加权融合算法,低频分量仍采用平均加权融合,后将融合后的频率分量经小波反变换,便可得到一幅完整融合图像。仿真结果表明,提出的基于小波分解下的多通道多视角图像融合算法不论在图像视觉效果的改善和信噪比的提高等方面都有较大的作用。

简介：四元数信号模型保持了阵元各分量之间固有的正交特性,因而针对极化敏感阵列信号处理基于四元数的方法具有比常规基于复数的长矢量方法更优的性能。将最大信号干扰噪声比准则应用于波束形成求得四元数最优权向量,进而完成了极化敏感阵列的滤波。与长矢量方法相比在具有相同的滤波性能情况下,四元数方法减少了一半的数据存储单元,降低了除法计算复杂度,从而提高了算法的处理速度。同时四元数的四维超复数正交结构提高了阵列对指向误差的稳健特性,计算机仿真结果验证了文中方法的有效性。

简介：针对基于周期模糊函数的伪码调相连续波雷达信号的参数提取,分析了在有限采集时间下噪声对参数估计精度的影响。首先推导了伪码调相连续波雷达信号的周期模糊函数,给出了基于周期模糊函数的参数估计方法;然后分析了参数估计受噪声影响的原因,推导了在模糊函数变换中,这些由噪声所产生项（不期望项）的均值和方差,并进行了仿真分析。结果表明,截获信号模糊函数的噪声项方差及噪声功率大小与有限采样时间有关,随着采样数据的增大,噪声的方差趋于无限小,对参数估计精度的影响也越来越小。

简介：提出一种新的模糊贴近度差异图,并基于主动轮廓模型完成了两时相SAR图像水灾变化检测。所提方法克服了上下文不敏感方法假设的类统计分布模型与实际的两者之间的拟合度对变化检测性能的影响,突破了上下文敏感方法只参考固定形状和大小的紧凑邻域内信息的限制,利用无固定形状和大小的非紧凑邻域内信息,提高了变化检测性能并改善了视觉效果。两组实测SAR图像数据集的变化检测实验结果均表明,所提方法的变化检测性能优于其他相关方法的。

简介：针对均匀线阵提出了一种对同时存在阵元位置误差、幅相误差及阵元互耦的阵列进行校正的方法。该方法通过旋转阵列天线得到多个校正方位的样本数据，达到多个信源独立分时校正的效果，然后通过对空时矩阵进行特征分解，得到实际阵列流型的估计值，并构造代价函数，最后采用迭代算法同时估计出所有阵列误差参数，从而实现误差的校正。计算机模拟仿真及实际阵列天线的校正实验均验证了该算法对误差参数估计的有效性和校正方法的实用性。