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多级多分辨快速后向投影成像算法被引量：11: 2011年; 子孔径划分是提高BP算法效率的基本途径,如何对其孔径进行划分以及如何确定各子图像分辨率,将直接决定算法的效率.本文从频域带宽和距离误差两方面分析图像分辨率选取的限制条件,并得到了一个统一的关于孔径长度和分辨率的条件.然后基于这一条件阐述了超宽带信号条件下如何通过选取分辨率和对子孔径进行划分以达到最高的计算效率,并依此条件提出了多级多分辨快速后向投影成像算法(MSMRBP)以适应非均匀孔径的成像条件.最后给出了外场实验结果以证明本文结论的正确性.; 李杨寰宋千王鹏宇金添周智敏; 关键词：子孔径

一种基于多标定体融合的超宽带虚拟孔径雷达系统校正方法被引量：1: 2011年; 系统校正技术是影响超宽带(Ultra Wide Band,UWB)虚拟孔径雷达(Virtual Aperture Radar,VAR)对浅埋弱小目标穿地探测效果的重要因素,系统的超宽带特性及多通道不一致性使得常规高频窄带雷达基于单一标定体的校正方法不再适用,该文在对系统误差、标定体及地雷电磁特性分析的基础上,提出了多标定体-分频段融合的多通道校正方法,利用多个标定体对不同频段分别校正,该方法有效地校正了系统误差,提高了成像质量,实测数据验证了方法的有效性。; 王鹏宇周智敏宋千金添

基于压缩感知的地雷散射结构提取被引量：1: 2012年; 利用目标信号的先验稀疏性,通过压缩感知(Compressive Sensing,CS)方法可以实现对目标的稀疏成像,获取其空间散射结构。该文将CS理论应用于车载前视步进频率超宽带探地雷达(Vehicle-mounted Stepped-frequency Forward-looking Ground Penetrating Virtual Aperture Radar,SFGPVAR)系统,通过电磁建模,指出金属地雷目标可近似为具有旋转不变性的对称圆柱体,在对电磁仿真和实测数据分析的基础上,得到超宽带SFGPVAR系统中金属地雷具有孤立的双散射点结构,在成像空间满足稀疏分布条件,因此利用CS算法可以实现地雷空间散射结构的提取。该文最后通过对SFGPVAR系统实测数据处理验证了CS算法提取地雷散射结构的可行性以及地雷双散射点结构特征的稳健性,该方法不仅拓展了地雷目标特征提取的新思路,也为具有简单离散散射结构目标的检测鉴别探索出一条新路。; 王鹏宇宋千王建金添周智敏; 关键词：压缩感知超宽带

结合目标先验信息的检测图像网格聚类算法被引量：2: 2012年; 合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像自动目标识别的前提条件之一是能够准确地提取感兴趣区域(Region of interest,ROI),因此能够获取ROI中心的聚类算法是SAR图像处理的关键算法之一。为了尽可能降低检测图像中的虚警以及减少聚类及相应的鉴别算法的计算量,本文提出一种基于先验信息的网格聚类算法,该方法首先通过目标和杂波的形状统计信息估计网格聚类参数,然后利用其对检测图像进行网格划分,并引入目标的占空比特征去除杂波,最后通过粗提取和精提取两种方法计算得到聚类中心。仿真和实测数据处理结果表明,该算法能够对检测目标进行有效聚类并去除大部分杂波,同时极大地减少了鉴别的计算量,且简化了传统ROI中心提取流程。; 王玉明宋千黄晓涛王鹏宇; 关键词：先验信息网格聚类时间复杂度

基于多测量动态聚类的压缩感知增强成像方法被引量：1: 2013年; 噪声环境下的稀疏信号重构可以转换为带约束的二次规划问题,通过正则化算法可以有效求解,而正则化参数l却是影响重构质量的重要因素。广义交叉验证(Generalized Cross-Validation,GCV)算法是噪声未知条件下估计l的有效算法,但当信噪比较低时却无法保证l收敛于全局最优,导致重构图像信杂比降低,甚至造成目标丢失。为实现低信噪比环境下稀疏信号的稳健重构,该文提出基于多测量动态聚类(Multi-Measurement Dynamic Clustering,MMDC)的压缩感知(Compressive Sensing,CS)增强成像方法。新方法首先对初始观测数据进行多次随机抽取,然后通过CS处理获得重构图像序列,最后利用动态聚类算法实现对原信号的稳健重构,在改善重构图像质量的同时也有效地抑制了杂波。另外,鉴于GCV计算量大及MMDC对l估计误差的不敏感,该文提出基于简化GCV算法的MMDC增强成像方法,仿真及实测数据的处理结果均验证了所提方法的有效性。; 王鹏宇宋千周智敏; 关键词：压缩感知动态聚类杂波抑制

步进频率SAR快时间多普勒效应补偿新方法被引量：3: 2009年; 步进频率信号的长相参积累时间使传统SAR的"走-停-走"假设对步进频率SAR不再适用,因此由平台运动而引入的快时间多普勒效应就不能忽略。该文提出了一种基于图像波数域的快时间多普勒补偿方法,其通过二维傅里叶变换及反变换实现快时间多普勒补偿,与基于回波的补偿方法相比,新方法在保持补偿精度不变的基础上,显著降低了计算量,更符合步进频率SAR系统的实际应用要求。; 王鹏宇宋千金添; 关键词：SAR 步进频率

基于目标物理特征和压缩感知的地雷目标鉴别方法被引量：2: 2012年; 通过压缩感知(Compressed Sensing,CS)算法可以实现对目标的稀疏成像,并获取其空间散射结构用于目标鉴别和识别。该文针对穿透地表成像的前视超宽带虚拟孔径雷达(Forward Looking Virtual Aperture Radar,FLVAR)实测数据,以CS理论为基础对地雷目标进行稀疏成像,利用地雷目标电磁散射的稀疏性实现其散射结构的提取,将目标散射特性转化为与物理结构相关的几何特征,并基于该特征进行目标的分类鉴别。新方法不仅拓展了地雷鉴别的新思路,而且也为压缩感知在目标散射结构提取和目标鉴别上的应用进行了初步有效的尝试。; 王鹏宇宋千周智敏; 关键词：压缩感知

一种基于特征提取的车载前视步进频率虚拟孔径雷达速度补偿方法: 2011年; 车载前视步进频率虚拟孔径雷达受运动速度影响会造成目标图像散焦,严重影响目标图像特征提取。该文通过建立点目标回波模型,分析车辆速度对成像影响的同时给出了速度补偿等效原理,并在此基础上提出了基于目标ROI图像紧致度最优的速度补偿方法,有效改善了补偿效果,增强了目标特征一致性,仿真和实测数据处理结果均验证了该方法的有效性。; 王鹏宇周智敏金添王玉明; 关键词：雷达图像处理步进频率特征提取

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王鹏宇