检索结果-南通市图书馆

广域监视模式下新的杂波加噪声谱密度矩阵估计方法

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电子与信息学报 2011年第12期33卷 2852-2857页

作者：闫贺郑明洁李飞艾加秋中国科学院电子学研究所北京100190 中国科学院研究生院北京100039

该文研究了SAR/GMTI系统广域监视(WAS)模式下杂波的特点,基于该特点,可以通过一个多普勒单元的杂波加噪声谱密度矩阵来估计另一个多普勒单元的杂波加噪声谱密度矩阵,并推导了相应的估计公式。在此基础上提出新的杂波加噪声谱密度矩阵估... 详细信息

该文研究了SAR/GMTI系统广域监视(WAS)模式下杂波的特点,基于该特点,可以通过一个多普勒单元的杂波加噪声谱密度矩阵来估计另一个多普勒单元的杂波加噪声谱密度矩阵,并推导了相应的估计公式。在此基础上提出新的杂波加噪声谱密度矩阵估计方法,即通过第i 1个和第i+1个多普勒单元的杂波加噪声谱密度矩阵来估计第i个多普勒单元的杂波加噪声谱密度矩阵,并联合特征矢量子空间投影的方法可以大大减弱目标污染样本对空时处理性能的影响。仿真结果表明这种方法的有效性。

关键词： SAR 地面动目标识别广域监视(WAS) 杂波抑制谱密度矩阵估计特征矢量子空间投影

改进的SAR图像双参数CFAR舰船检测算法

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电子与信息学报 2009年第12期31卷 2881-2885页

作者：艾加秋齐向阳禹卫东中国科学院电子学研究所北京100190 中国科学院研究生院北京100039

双参数CFAR检测中设置了目标窗口、保护窗口和背景窗口3个窗口,并且窗口的大小,滑动步长都要进行经验训练得到,效率低,对距离很近的舰船SAR图像会产生漏检。针对这些不足,该文提出了一种改进的双参数CFAR检测算法,该算法只取目标窗口和... 详细信息

双参数CFAR检测中设置了目标窗口、保护窗口和背景窗口3个窗口,并且窗口的大小,滑动步长都要进行经验训练得到,效率低,对距离很近的舰船SAR图像会产生漏检。针对这些不足,该文提出了一种改进的双参数CFAR检测算法,该算法只取目标窗口和背景窗口,通过把泄露到背景窗口中的舰船部分去除并对背景窗口中的剩余部分进行均值和方差估计来检测舰船,并且将窗口滑动步长取为目标窗口尺寸。相对双参数CFAR算法,结构得到了简化,检测结果的虚警率减小,对距离很近的舰船不会产生漏检,计算效率得到了改善。仿真结果表明了方法的有效性。

关键词：舰船检测双参数恒虚警背景杂波提取

一种基于图像分割和归一化灰度Hough变换的SAR图像舰船尾迹CFAR检测算法

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电子与信息学报 2010年第11期32卷 2668-2673页

作者：艾加秋齐向阳禹卫东刘凡中国科学院电子学研究所北京100190 中国科学院研究生院北京100049

该文提出了一种新的SAR图像舰船尾迹的恒虚警检测算法。该方法首先检测出舰船并将舰船部分用图像灰度均值代替;分别以舰船重心为中心分割出一定尾迹长度的正方形区域并以舰船重心为中心将图像分割成4个子图像,对各子图像进行归一化灰度H... 详细信息

该文提出了一种新的SAR图像舰船尾迹的恒虚警检测算法。该方法首先检测出舰船并将舰船部分用图像灰度均值代替;分别以舰船重心为中心分割出一定尾迹长度的正方形区域并以舰船重心为中心将图像分割成4个子图像,对各子图像进行归一化灰度Hough变换,分割后的尾迹在子图像中的对比度得到了提高。在各子图像变换域依概率模型进行统计建模实现了CFAR检测,最后将4个子图像的检测结果进行融合得到最终的检测结果。检测结果更好地提取出了尾迹,并且实现了尾迹的CFAR检测。仿真结果验证了算法的有效性。

关键词： SAR 图像分割尾迹检测恒虚警归一化Hough变换

一种基于局部K-分布的新的SAR图像舰船检测算法

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中国科学院研究生院学报 2010年第1期27卷 36-42页

作者：艾加秋齐向阳中国科学院电子学研究所北京100190 中国科学院研究生院北京100049

提出了一种基于局部K-分布的新的SAR图像舰船检测算法.取目标窗口和背景窗口,通过把泄露到背景窗口中的舰船部分去除,对背景窗口中的剩余部分统计均值和方差,最终得到杂波分布概率模型进行恒虚警检测.相对于K-分布CFAR检测算法和基于局... 详细信息

提出了一种基于局部K-分布的新的SAR图像舰船检测算法.取目标窗口和背景窗口,通过把泄露到背景窗口中的舰船部分去除,对背景窗口中的剩余部分统计均值和方差,最终得到杂波分布概率模型进行恒虚警检测.相对于K-分布CFAR检测算法和基于局部窗口的K-分布CFAR检测算法,该算法能够适应杂波的局部变化,对距离很近的舰船不会产生漏检.仿真结果表明了方法的有效性.

关键词：舰船检测 K-分布局部窗口背景杂波提取

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用ZMNL方法实现地面杂波的建模与仿真

中国科学院研究生院学报 2010年第2期27卷 275-279页

作者：刘凡艾加秋中国科学院电子学研究所北京100190 中国科学院研究生院北京100190

应用零记忆非线性变换法(ZMNL),对幅度分布特性为瑞利分布、对数正态分布和韦伯分布,功率谱特性为高斯谱和平方谱的地杂波进行建模和仿真.实现了实时动态地模拟实际采集的雷达地杂波,而且可按给定的功率谱模型产生满足非高斯分布的随机... 详细信息

应用零记忆非线性变换法(ZMNL),对幅度分布特性为瑞利分布、对数正态分布和韦伯分布,功率谱特性为高斯谱和平方谱的地杂波进行建模和仿真.实现了实时动态地模拟实际采集的雷达地杂波,而且可按给定的功率谱模型产生满足非高斯分布的随机数据序列.仿真结果和理想模型的吻合,证明了ZMNL是有效的地杂波仿真方法.最后研究了ZMNL方法产生误差的原因,以及ZMNL方法的适用范围.

关键词：地面杂波杂波建模 ZMNL算法

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地球同步轨道星载降雨测量雷达设计

雷达科学与技术 2016年第2期14卷 178-183页

作者：艾加秋汪洋中国电子科技集团公司第三十八研究所安徽合肥230088

分析了雨的空间分布特性,对现阶段降雨测量雷达的现状进行了调研,提出了一种地球同步轨道星载降雨测量雷达设计方法。该雷达采用Ka频段工作频率,采用螺旋扫描实现5 000km直径的圆区域覆盖,可实现0.3mm/h以上强度降雨的探测。同时,地球... 详细信息

分析了雨的空间分布特性,对现阶段降雨测量雷达的现状进行了调研,提出了一种地球同步轨道星载降雨测量雷达设计方法。该雷达采用Ka频段工作频率,采用螺旋扫描实现5 000km直径的圆区域覆盖,可实现0.3mm/h以上强度降雨的探测。同时,地球同步轨道降雨测量雷达可实现定点观测,通过3~4颗卫星组网即可实现全球覆盖。该雷达是实现全球气候与环境变化监测,军事战场作战环境综合探测的必要装备。

关键词：星载气象雷达地球同步轨道定点降雨测量 0.3mm/h强度探测能力

基于背景匀质性双边滤波的SAR图像斑点噪声抑制算法

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遥感学报 2021年第5期25卷 1071-1084页

作者：艾加秋王非凡杨兴明史骏刘凡合肥工业大学计算机与信息学院合肥230009 合肥工业大学智能互联系统安徽省实验室合肥230009 合肥工业大学软件学院合肥230009 中国航天系统科学与工程研究院中国航天科技集团12院北京100048

针对双边滤波在抑制SAR图像相干斑噪声的不足,本文提出了一种基于背景匀质性的改进双边滤波算法BH-IBF(Improved Bilateral Filtering algorithm based on Background Homogeneity),并将其应用于SAR图像斑点噪声抑制。BH-IBF以传统双边... 详细信息

针对双边滤波在抑制SAR图像相干斑噪声的不足,本文提出了一种基于背景匀质性的改进双边滤波算法BH-IBF(Improved Bilateral Filtering algorithm based on Background Homogeneity),并将其应用于SAR图像斑点噪声抑制。BH-IBF以传统双边滤波作为基本框架,并利用了双边滤波器中的双边核函数描述像素灰度值之间的相似性以及相邻像素间的几何空间信息。然而,传统双边滤波存在不能有效地滤除强斑点噪声的缺点,并且SAR图像又因成像原理的缺陷导致强斑点噪声普遍存在。针对这些问题,BH-IBF设计了一种根据背景窗口的匀质性进行自适应样本截断的方法,并根据描述背景匀质性的指标自动获取样本截断的截断深度。此外,本文将自适应滤波窗口尺寸以及权重核修改的方案应用到BH-IBF中,以增强匀质区域的斑点噪声平滑强度以及异质区域的边缘信息效果。最后,使用自适应截断后的样本作为已调整权重核的双边滤波器的输入。实验数据显示,BH-IBF能够在有效保留SAR图像纹理信息的同时,获取较好的斑点噪声平滑性能。

关键词： SAR图像斑点噪声抑制改进双边滤波算法自适应样本截断背景匀质性自适应滤波窗口尺寸

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基于扩散方程和MRF的SAR图像分割

电子与信息学报 2011年第2期33卷 363-368页

作者：贾亚飞赵凤军禹卫东艾加秋中国科学院电子学研究所北京100190 中国科学院研究生院北京100039

该文提出了一种基于图像扩散方程和马尔科夫随机场(MRF)的合成孔径雷达(SAR)图像分割方法。在传统MRF算法的基础之中,引入对图像的扩散,用来平滑SAR图像中的噪声,保护图像中的边缘部分,并且加快收敛的速度。首先对输入的SAR图像进行扩散... 详细信息

该文提出了一种基于图像扩散方程和马尔科夫随机场(MRF)的合成孔径雷达(SAR)图像分割方法。在传统MRF算法的基础之中,引入对图像的扩散,用来平滑SAR图像中的噪声,保护图像中的边缘部分,并且加快收敛的速度。首先对输入的SAR图像进行扩散,通过MRF进行统计,得到图像中各点的后验概率,再对得到的后验概率进行扩散。与传统的MRF算法进行比较,该文的方法较好地去除了误分割斑块,减少算法的运行时间。

关键词： SAR图像分割偏微分方程马尔科夫随机场(MRF) 后验概率

基于GLCM-GMRF纹理特征和深度置信网络的SAR图像分类

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合肥工业大学学报（自然科学版） 2020年第4期43卷 480-486,529页

作者：夏天杨学志艾加秋合肥工业大学计算机与信息学院安徽合肥230601 工业安全与应急技术安徽省重点实验室安徽合肥230601

传统基于深度置信网络(deep belief network,DBN)的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像分类方法受相干斑噪声影响严重,文章通过引入图像的纹理特征作为先验信息,反映像素间的空间关系和不同地物类型的独有特性,提出了一种... 详细信息

传统基于深度置信网络(deep belief network,DBN)的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像分类方法受相干斑噪声影响严重,文章通过引入图像的纹理特征作为先验信息,反映像素间的空间关系和不同地物类型的独有特性,提出了一种基于GLCM-GMRF纹理特征和DBN的SAR图像分类方法。该方法利用灰度共生矩阵(gray level co-occurrence matrix,GLCM)提取SAR图像在空间上的灰度相关特征,同时利用高斯马尔可夫随机场(Gaussian Markov random field,GMRF)建立邻域像素间的统计相关特性,组合提取得到的GLCM-GMRF纹理特征与图像强度矢量,送入DBN网络进行学习和分类。采用RADARSAT-2数据进行实验验证,实验结果表明,与传统DBN、支持向量机(support vector machine,SVM)分类方法相比,该方法可以有效抑制相干斑噪声影响,取得更好的分类结果。

关键词： SAR图像分类深度学习特征提取深度置信网络(DBN) GLCM-GMRF纹理特征