合成孔径雷达(SAR)

摘要： 近年来针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像中缺乏颜色和纹理细节的舰船检测技术在深度学习领域中得到了广泛研究,利用深度学习技术可以有效避免传统的复杂特征设计,并且检测精度得到极大改善。针对舰船目标检测框具有高长宽比和密集排列问题,提出一种基于改进YOLOv5的目标检测方法。该方法针对舰船目标检测框特点将检测框长宽作为参数进行综合考虑并对损失函数进行曲线优化,并结合坐标注意力机制(coordinate attention,CA),在模型轻量化的同时实现对舰船目标检测的高速与高精度并存。实验结果表明:相比原YOLOv5方法,该方法的检测精度由原来的92.3%提升到96.7%,mAP(mean average precision)指标由原来的92.5%提升到97.2%,明显优于对比方法。通过改进检测框损失函数和特征提取方式,提高对SAR图像中舰船目标的检测效果。

摘要： 面对日益剧增的城市建筑物,合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像的建筑物检测作为SAR图像解译的一个分支逐渐成为一项重要的研究课题。对现有的研究方法进行了分类,从基于传统方法的建筑物检测和基于深度学习的建筑物检测两方面入手,对现有SAR图像的建筑物目标检测算法进行了梳理。简述了SAR图像的特点和SAR图像建筑物检测任务的整体流程,介绍了基于建模、纹理特征和机器学习的方法以及深度学习的目标检测方法。重点论述了当前基于候选区域和回归的主流检测方法。对各类方法的优势和局限性进行对比分析,总结了当前SAR图像建筑物检测技术存在的主要问题和发展瓶颈,并给出相应建议。最后对该领域未来的研究方向进行了展望。

摘要： 卷积神经网络(CNN)在光学图像分类领域中得到广泛应用,然而,合成孔径雷达(SAR)图像样本标注难度大、成本高,难以获取满足CNN训练所需的样本数量。随着SAR仿真技术的发展,生成大量带标签的仿真SAR图像并不困难。然而仿真SAR图像样本与真实样本间难免存在差异,往往难以直接支撑实际样本的分类任务。为此,该文提出了一种基于无监督域适应的仿真辅助SAR目标分类方法,集成了多核最大均值差异(MKMMD)和域对抗训练,以解决由仿真图像分类任务迁移到真实图像分类任务中的域偏移问题。进一步使用逐层相关性传播(LRP)和对比逐层相关性传播(CLRP)两种可解释性方法,对域适应前后的模型进行了解释分析。实验结果表明,该文方法通过修正模型对输入数据的关注区域,找到了域不变的分类特征,显著提升了模型在真实SAR数据上的分类准确率。

摘要： 高精度提取合成孔径雷达(SAR)图像中的河流边界,对河流水势监测具有重要意义。以检测郑州7·20暴雨后黄河的健康状况为实施例,该文融合精致Lee滤波思想与卷积操作的滤波特性,提出了基于河道几何特性的优化内部权值卷积核Refined-Lee Kernel,进而提出了一种新型河道提取深度神经网络模型,即River-Net。为验证所提模型的有效性,该文获取了郑州7·20暴雨前后两景欧空局Sentinel-1卫星20 m分辨率干涉宽幅(IW)影像数据,利用暴雨前的影像对模型进行训练,用于提取暴雨后的黄河河道,分析黄河在暴雨后的涨势情况。实验结果表明,相比主流语义分割模型,所提模型能够更精确地在SAR图像中提取河道,对洪水灾害的检测与评估有重要应用价值。

摘要： 各类BP的快速算法通过子孔径合成的方式降低相近孔径间的数据冗余,减少成像计算量,然而这些快速算法大多只针对聚束SAR成像。为了实现条带SAR的高效率精确成像,该文通过聚束SAR和条带SAR的子孔径合成分析,指出条带SAR在子孔径合成中存在的孔径积分变化和角域欠采样现象,并提出一种基于线性成像网格的快速后向投影(FBP)算法。通过条带SAR的点目标仿真和实测数据实验,从成像质量和成像效率两个角度验证了该算法的有效性。

摘要： 提升合成孔径雷达(SAR)图像质量以增强其可判读性,一直是SAR图像处理中的关键问题。近年来,深度学习在光学图像处理中取得显著的成功,并逐步应用到SAR图像质量提升领域。对深度学习在SAR图像质量提升中的关键应用进行综述,对深度学习在SAR图像质量提升中采用的典型网络进行了介绍,并从SAR图像旁瓣抑制、超分辨(SR)处理和图像融合3个方面对深度学习的应用进行阐述。最后,分析与探讨了基于深度学习的SAR图像质量提升中的关键问题及进一步研究方向。

摘要： 合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)能够突破天线孔径对分辨率的限制,因而得到了广泛应用.本文提出了一种基于聚合型涡旋电磁波束的三维SAR成像方法,通过设计合适的成像几何构型,利用涡旋电磁波的相位特性实现对高度维的分辨,并推导得到高度维分辨率与模式数及雷达参数之间的关系.考虑到回波信号中引入的涡旋相位项,对后向投影算法进行改进,实现对观测区域的三维成像,并引入稀疏重构算法减少对模式数的需求.仿真结果表明,利用多模式聚合型涡旋电磁波束能够对分布在不同高度的目标进行准确重构,利用稀疏重构算法能够用少数模式实现高分辨三维成像.本文提出的方法为新体制雷达成像研究提供了一定的参考.

摘要： 为实现高分辨率、宽测绘带的综合观测目的,以毫米波频段多通道合成孔径雷达(SAR)信号模型为基础,对同时具备距离多通道、方位多通道的SAR成像处理流程进行分析,针对非均匀通道重构容易受到姿态误差影响的问题,引入惯导设备姿态数据实现参数校准,并基于上海卫星工程研究所Ka频段多通道SAR机载挂飞数据完成方法验证。数据处理结果表明:通过二维多通道数据处理,能够有效改善欠采样下的SAR图像方位模糊特性并优化噪声特性,提升图像可判读性。研究结果可为毫米波多通道SAR成像系统的研制与应用处理提供参考。

摘要： 由于类似舰船的陆地目标的干扰和舰船的紧密排列,基于合成孔径雷达(SAR)图像的近岸舰船检测会出现较多漏检和误检,提出了一种基于YOLOv5网络的近岸舰船的检测方法。为提高近岸背景下的检测精度,使用了注意力机制模型和CSL的技术用于改进网络;分析了YOLOv5网络、注意力模型和CSL算法,基于YOLOv5进行了检测实验,引入注意力模型来改进网络;结合CSL算法,重构了YOLOv5旋转检测网络。通过调整训练参数和改进注意力,近岸目标检测网络的测试结果达到mAP 80%以上,证实了CSL+YOLOv5算法实现旋转检测的可行性。

摘要： 干涉相位滤波是干涉合成孔径雷达(InSAR)处理中的关键步骤,然而传统滤波方法难以兼顾噪声抑制和细节保持的效果,故提出了一种改进的非局部滤波器。滤波参数由Stein无偏风险估计(SURE)准则自适应地选择,在有效降低InSAR相位噪声的同时,保留干涉条纹细节和城市建筑的边缘。通过在仿真数据和TanDEM-X实测数据上分别进行实验,并与传统滤波方法对比分析,验证所提出方法的有效性。

摘要： 本文针对星载SAR成像算法复杂、数据运算量大和系统实现难等特点，结合当前采用集群、DSP和FPGA等技术实现几种系统结构，以及分析了近年推出针对科学计算的GPU和CUBA编程模型性能的基础上，提出一种基于CUBA技术的SAK实时成像处理技术。rn 本文对传统的KD算法进行了分析，结合GPU的硬件特性，对算法的处理步骤进行了重新设计，并做了适应GPU硬件特性的等效算法处理流程的证明。基于GPU资源与特性，对各个功能模块的优化处理，共享内存与全局显存合理化分配，以及系统结构设计等方面进行了深入研究与系统实现。rn 本文基于一台服务器和Tesla的GPU科学计算卡，以及开发研制CUDA的SAR成像处理程序、管理程序，构建一套SAR实时成像实验平台。根据研究目标要求，对Radarsat-1卫星Standard模式数据进行了实时成像处理试验。结果表明，对于一副8192*4096点图像，在运算精度为单精度float的情况下，完成雷达回波数据成像处理时间为0．2秒，相当Radarsat-1下行码速率(105Mbps)的10倍以上，满足Radarsat-1卫星的实时数据处理要求．本文将这个平台和目前主流的处理器进行了比较，其成像处理速度相当单台四核心CPU(酷睿i7配置)服务器的25倍左右。

摘要： 本文针对星载SAR成像算法复杂、数据运算量大和系统实现难等特点，结合当前采用集群、DSP和FPGA等技术实现几种系统结构，以及分析了近年推出针对科学计算的GPU和CUBA编程模型性能的基础上，提出一种基于CUBA技术的SAK实时成像处理技术。rn 本文对传统的KD算法进行了分析，结合GPU的硬件特性，对算法的处理步骤进行了重新设计，并做了适应GPU硬件特性的等效算法处理流程的证明。基于GPU资源与特性，对各个功能模块的优化处理，共享内存与全局显存合理化分配，以及系统结构设计等方面进行了深入研究与系统实现。rn 本文基于一台服务器和Tesla的GPU科学计算卡，以及开发研制CUDA的SAR成像处理程序、管理程序，构建一套SAR实时成像实验平台。根据研究目标要求，对Radarsat-1卫星Standard模式数据进行了实时成像处理试验。结果表明，对于一副8192*4096点图像，在运算精度为单精度float的情况下，完成雷达回波数据成像处理时间为0．2秒，相当Radarsat-1下行码速率(105Mbps)的10倍以上，满足Radarsat-1卫星的实时数据处理要求．本文将这个平台和目前主流的处理器进行了比较，其成像处理速度相当单台四核心CPU(酷睿i7配置)服务器的25倍左右。

摘要： 本文针对星载SAR成像算法复杂、数据运算量大和系统实现难等特点，结合当前采用集群、DSP和FPGA等技术实现几种系统结构，以及分析了近年推出针对科学计算的GPU和CUBA编程模型性能的基础上，提出一种基于CUBA技术的SAK实时成像处理技术。rn 本文对传统的KD算法进行了分析，结合GPU的硬件特性，对算法的处理步骤进行了重新设计，并做了适应GPU硬件特性的等效算法处理流程的证明。基于GPU资源与特性，对各个功能模块的优化处理，共享内存与全局显存合理化分配，以及系统结构设计等方面进行了深入研究与系统实现。rn 本文基于一台服务器和Tesla的GPU科学计算卡，以及开发研制CUDA的SAR成像处理程序、管理程序，构建一套SAR实时成像实验平台。根据研究目标要求，对Radarsat-1卫星Standard模式数据进行了实时成像处理试验。结果表明，对于一副8192*4096点图像，在运算精度为单精度float的情况下，完成雷达回波数据成像处理时间为0．2秒，相当Radarsat-1下行码速率(105Mbps)的10倍以上，满足Radarsat-1卫星的实时数据处理要求．本文将这个平台和目前主流的处理器进行了比较，其成像处理速度相当单台四核心CPU(酷睿i7配置)服务器的25倍左右。

摘要： 本文针对星载SAR成像算法复杂、数据运算量大和系统实现难等特点，结合当前采用集群、DSP和FPGA等技术实现几种系统结构，以及分析了近年推出针对科学计算的GPU和CUBA编程模型性能的基础上，提出一种基于CUBA技术的SAK实时成像处理技术。rn 本文对传统的KD算法进行了分析，结合GPU的硬件特性，对算法的处理步骤进行了重新设计，并做了适应GPU硬件特性的等效算法处理流程的证明。基于GPU资源与特性，对各个功能模块的优化处理，共享内存与全局显存合理化分配，以及系统结构设计等方面进行了深入研究与系统实现。rn 本文基于一台服务器和Tesla的GPU科学计算卡，以及开发研制CUDA的SAR成像处理程序、管理程序，构建一套SAR实时成像实验平台。根据研究目标要求，对Radarsat-1卫星Standard模式数据进行了实时成像处理试验。结果表明，对于一副8192*4096点图像，在运算精度为单精度float的情况下，完成雷达回波数据成像处理时间为0．2秒，相当Radarsat-1下行码速率(105Mbps)的10倍以上，满足Radarsat-1卫星的实时数据处理要求．本文将这个平台和目前主流的处理器进行了比较，其成像处理速度相当单台四核心CPU(酷睿i7配置)服务器的25倍左右。

摘要： 本文针对星载SAR成像算法复杂、数据运算量大和系统实现难等特点，结合当前采用集群、DSP和FPGA等技术实现几种系统结构，以及分析了近年推出针对科学计算的GPU和CUBA编程模型性能的基础上，提出一种基于CUBA技术的SAK实时成像处理技术。rn 本文对传统的KD算法进行了分析，结合GPU的硬件特性，对算法的处理步骤进行了重新设计，并做了适应GPU硬件特性的等效算法处理流程的证明。基于GPU资源与特性，对各个功能模块的优化处理，共享内存与全局显存合理化分配，以及系统结构设计等方面进行了深入研究与系统实现。rn 本文基于一台服务器和Tesla的GPU科学计算卡，以及开发研制CUDA的SAR成像处理程序、管理程序，构建一套SAR实时成像实验平台。根据研究目标要求，对Radarsat-1卫星Standard模式数据进行了实时成像处理试验。结果表明，对于一副8192*4096点图像，在运算精度为单精度float的情况下，完成雷达回波数据成像处理时间为0．2秒，相当Radarsat-1下行码速率(105Mbps)的10倍以上，满足Radarsat-1卫星的实时数据处理要求．本文将这个平台和目前主流的处理器进行了比较，其成像处理速度相当单台四核心CPU(酷睿i7配置)服务器的25倍左右。

摘要： 通过分析长波长的星载线性全极化干涉SAR(Pol-InSAR)的法拉第旋转效应，研究其对线性全极化干涉SAR系统的影响。由于法拉第效应，极化数据中每个极化通道接收到的数据会被来自其他极化通道的数据“污染”，这将减弱同一极化通道的两幅SAR单视复图像之间的相关性。基于全极化真实数据的计算机仿真结果揭示了法拉第旋转效应对于干涉图像的巨大影响，尤其是对于长波长星载Pol-InSAR系统性能的影响。

摘要： 通过分析长波长的星载线性全极化干涉SAR(Pol-InSAR)的法拉第旋转效应，研究其对线性全极化干涉SAR系统的影响。由于法拉第效应，极化数据中每个极化通道接收到的数据会被来自其他极化通道的数据“污染”，这将减弱同一极化通道的两幅SAR单视复图像之间的相关性。基于全极化真实数据的计算机仿真结果揭示了法拉第旋转效应对于干涉图像的巨大影响，尤其是对于长波长星载Pol-InSAR系统性能的影响。

摘要： 通过分析长波长的星载线性全极化干涉SAR(Pol-InSAR)的法拉第旋转效应，研究其对线性全极化干涉SAR系统的影响。由于法拉第效应，极化数据中每个极化通道接收到的数据会被来自其他极化通道的数据“污染”，这将减弱同一极化通道的两幅SAR单视复图像之间的相关性。基于全极化真实数据的计算机仿真结果揭示了法拉第旋转效应对于干涉图像的巨大影响，尤其是对于长波长星载Pol-InSAR系统性能的影响。

摘要： 针对合成孔径雷达(SAR)图像数据编码的需要，结合SAR图像数据的特点，提出先采用小波变换对SAR图像数据进行解相关，然后采用最新的H.264帧内编码算法对SAR图像数据进行编码的新的SAR图像数据编码算法。实验结果证实了所提编码算法的有效性。

摘要： 针对合成孔径雷达(SAR)图像数据编码的需要，结合SAR图像数据的特点，提出先采用小波变换对SAR图像数据进行解相关，然后采用最新的H.264帧内编码算法对SAR图像数据进行编码的新的SAR图像数据编码算法。实验结果证实了所提编码算法的有效性。

摘要： 本发明公开了一种全极化多输入多输出合成孔径雷达(FP‑MIMO‑SAR)极化校准方法，该方法采用可旋转双天线有源极化校准器(RODAPARC)和标准金属圆柱体作为极化校准体，并通过以下两个步骤实现极化校准：首先利用RODAPARC双站极化散射矩阵(PSM)和有源极化校准器全极化(PARC‑FP)雷达极化校准模型，对FP‑MIMO‑SAR中N组收发通道、每通道4种极化组合进行有源极化校准，获得N组极化校准参数；然后利用标准金属圆柱定标体进行无源极化校准，对N组极化校准参数进行优化，实现雷达系统的辐射定标、串扰和通道不平衡校准。

摘要： 本发明公开了一种双基合成孔径雷达SAR系统的成像处理方法，包括：获取第一时域数据，所述第一时域数据为所述双基SAR系统接收到的回波数据；对所述第一时域数据进行距离向傅里叶变换和方位向傅里叶变换，得到第一频域数据；对所述第一频域数据进行一致距离压缩，得到第二频域数据；对所述第二频域数据进行距离向傅里叶逆变换，得到第一多普勒域数据；对所述第一多普勒数据进行补余距离徙动校正，得到第二多普勒数据；对所述第二多普勒数据进行方位向压缩，得到第三多普勒数据；对所述第三多普勒数据进行方位向傅里叶逆尺度变换，得到成像处理结果。本发明还公开了一种双基合成孔径雷达SAR系统的成像处理装置。

摘要： 本发明公开了一种星载合成孔径雷达(SAR)地面运动目标指示(GMTI)的强杂波抑制方法，以星载SAR GMTI系统中参考数据通道中的数据块的幅度和相位，对所述星载SAR GMTI系统中待校正数据通道中的数据块的幅度和相位分别进行二维频域校正；以所述参考数据通道中的数据块中所包含的像素点的幅度，对待校正数据通道中二维频域校正后的数据块幅度分别进行校正；选取出强散射像素点，对所述强散射像素点进行相位补偿；将所述参考数据通道中的数据块与相位补偿后的所述待校正数据通道中的数据块分别作差，将作差后的差值作为抑制强杂波后的数据。本发明还同时公开了一种星载SAR GMTI的强杂波抑制装置。

摘要： 本发明涉及一种基于剪切波域参数估计的合成孔径雷达SAR图像去噪方法，在SAR图像的相干斑滤波处理中，用瑞利(Rayleigh)分布描述斑点噪声的统计特性。由于拉普拉斯分布模型的数学表达式简单，结合贝叶斯理论通常可得到估计的解析解，对于代表后向散射分量的剪切波系数，则采用拉普拉斯分布表示剪切波系数的概率密度函数。实验结果表明，基于剪切波参数估计的去噪方法对SAR图像中的相干斑噪声有明显的抑制，且较好地保持了图像中的边缘纹理信息。

摘要： 本发明属于电子对抗领域，具体涉及基于图像反演的合成孔径雷达(SAR)场景欺骗干扰方法，包括：步骤一：SAR图像反演预处理，1.1SAR图像干扰场景设定，1.2生成SAR图像反演模板复数据；步骤二：采用CS反演算法反演图像至回波，2.1方位相位反演，2.2距离相位、SRC及一致RCMC反演，2.3补余RCMC反演；步骤三，干扰数据生成。本发明对设定的SAR场景图像进行随机相位补偿预处理之后，采用CS反演算法直接获取欺骗干扰信号。较于传统欺骗干扰，无需经过复杂的信号迭代卷积，能够更加直观的生成干扰图像模板对应的欺骗信号，且可基于此方法在一定程度上通过不同的图像扩展干扰信号数据库，突破了当前SAR欺骗干扰信号生成的局限性。

摘要： 本发明公开了一种基于DSP的合成孔径雷达SAR成像组件设计方法，其主要思路为：搭建一种基于DSP的合成孔径雷达SAR成像组件设计方法的处理系统，首先在信号处理板DSP中搭建命令解析框架，然后构建基于DSP的合成孔径雷达SAR成像组件设计方法的数据流向图，最后使用受主控板控制的基于信号处理板DSP实现RD算法处理雷达回波数据，实现合成孔径雷达SAR成像技术的软件化，实现合成孔径雷达SAR成像算法与硬件解耦，该设计方法可适应不同的硬件资源。

摘要： 描述了一种将学习到的知识从电光(EO)域迁移到合成孔径雷达(SAR)域的系统。该系统使用测量的EO域与SAR域之间的相似性来训练模型，该模型用于使用先前从电光(EO)域学习到的知识对SAR图像进行分类。使用所训练的模型处理SAR图像，以确定SAR图像中的关注区域。对关注区域进行分类，以确定关注区域是否对应于关注对象，并且输出包含关注对象的已分类关注区域。在可视化地图上显示关注对象，并且自动更新可视化地图，以反映关注对象的位置变化。

摘要： 本申请实施例公开了基于极化合成孔径雷达SAR反演海面风浪参数的方法及装置，包括：11、根据所读取的待处理区域的全极化SAR图像数据，计算海浪斜率谱并确定海浪主波方向；12、以所述海浪主波方向作为该待处理区域风场的风向初始值；根据风向初始值确定待处理区域风场的风速，根据所确定的风速以及预置的CMOD‑5模型确定待处理区域的风向；13、将当前确定的风向作为风向初始值；根据该风向初始值确定待处理区域的风速，并得到当前确定的风速和上一次确定的风速之间的差值绝对值，根据当前确定的风速以及预置的CMOD‑5模型确定待处理区域的风向；14、如果差值绝对值小于或等于预设阈值，则输出当前确定的风速以及风向；如果差值大于预设阈值时，则返回步骤13。

摘要： 本发明公开了一种双基合成孔径雷达SAR系统的成像处理方法，包括：获取第一时域数据，所述第一时域数据为所述双基SAR系统接收到的回波数据；对所述第一时域数据进行距离向傅里叶变换和方位向傅里叶变换，得到第一频域数据；对所述第一频域数据进行一致距离压缩，得到第二频域数据；对所述第二频域数据进行距离向傅里叶逆变换，得到第一多普勒域数据；对所述第一多普勒数据进行补余距离徙动校正，得到第二多普勒数据；对所述第二多普勒数据进行方位向压缩，得到第三多普勒数据；对所述第三多普勒数据进行方位向傅里叶逆尺度变换，得到成像处理结果。本发明还公开了一种双基合成孔径雷达SAR系统的成像处理装置。

摘要： 本发明公开了一种星载合成孔径雷达(SAR)地面运动目标指示(GMTI)的强杂波抑制方法，以星载SAR GMTI系统中参考数据通道中的数据块的幅度和相位，对所述星载SAR GMTI系统中待校正数据通道中的数据块的幅度和相位分别进行二维频域校正；以所述参考数据通道中的数据块中所包含的像素点的幅度，对待校正数据通道中二维频域校正后的数据块幅度分别进行校正；选取出强散射像素点，对所述强散射像素点进行相位补偿；将所述参考数据通道中的数据块与相位补偿后的所述待校正数据通道中的数据块分别作差，将作差后的差值作为抑制强杂波后的数据。本发明还同时公开了一种星载SAR GMTI的强杂波抑制装置。