X波段雷達(dá)海雜波中噪聲抑制的研究與實現(xiàn).pdf

1、海浪是一種常見的海洋波動現(xiàn)象,它與海洋探索、海洋開發(fā)、海洋軍事技術(shù)和海上航行安全等都有著十分密切的關(guān)系。對海洋環(huán)境實現(xiàn)全方位、多手段的立體監(jiān)測,可以使人類及時、準(zhǔn)確地掌握海洋自身運(yùn)動變化的規(guī)律,以滿足軍事和民用兩方面的需求。X波段航海雷達(dá)以其高分辨率、使用便捷等優(yōu)點(diǎn)逐漸成為海洋遙感領(lǐng)域的一個重要分支,也吸引了越來越多海洋遙感科學(xué)家的注意。因此,開展基于X波段航海雷達(dá)的海浪信息提取技術(shù)研究和設(shè)備開發(fā)具有重要的理論和現(xiàn)實意義。
　　本

2、文結(jié)合課題組在研項目,對X波段航海雷達(dá)海浪參數(shù)反演過程中的相關(guān)問題,如同頻干擾、目標(biāo)物和降雨等的噪聲抑制,海流估算,帶通濾波器設(shè)計和有效波高反演等進(jìn)行了深入的研究,主要內(nèi)容如下:
　　1、提出了一種將拉普拉斯算子和改進(jìn)拉普拉斯算子相結(jié)合的同頻干擾檢測方法。海雜波圖像中存在一定的同頻干擾噪聲,已有的同頻干擾抑制方法大都是基于硬件設(shè)計的,而基于軟件的處理方法大都會在處理同頻干擾的同時導(dǎo)致海浪信息的丟失。因此本文提出了針對同頻干擾的檢測

3、方法,并利用基于反距離加權(quán)插值及基于三角網(wǎng)格插值相結(jié)合的方法對雷達(dá)圖像進(jìn)行插值修復(fù)。對上述方法進(jìn)行實驗,并與中值濾波、均值濾波結(jié)果進(jìn)行對比,驗證了所設(shè)計方法的有效性。
　　2、利用Adaline神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估計圖像回波強(qiáng)度分布模型的參數(shù),提出了一種基于雷達(dá)圖像時間序列回波信號時、空分布特性的目標(biāo)物噪聲檢測方法。已有的目標(biāo)物檢測方法大都是基于單幅SAR圖像展開的,目標(biāo)物在圖像中有清晰的邊緣輪廓特征,而在本課題組雷達(dá)圖像中,目標(biāo)物的邊緣是

4、漸變的,和海浪信息沒有明顯的分界。為了適應(yīng)課題的需要,設(shè)計該檢測方法,并對上述方法進(jìn)行實驗驗證,結(jié)果表明所設(shè)計的檢測方法能快速有效的檢測到回波圖像中的目標(biāo)物。
　　3、提出了一種使用質(zhì)量控制、表面紋理視在特性比、信噪比和回波強(qiáng)度均值四個參數(shù)相結(jié)合的降雨噪聲檢測方法。已有的降雨干擾抑制方法大都是基于硬件設(shè)計的,基于軟件設(shè)計的方法主要是利用二維表面參數(shù)(均值和差異系數(shù))進(jìn)行檢測然后進(jìn)行濾波處理。在本實驗中,二維參數(shù)并不能有效地識別降雨

5、圖像,因此本文提出了針對降雨干擾的檢測方法,對降雨影響較輕的圖像進(jìn)行頻域濾波處理,并將濾波結(jié)果與中值濾波的結(jié)果進(jìn)行對比。針對以上方法進(jìn)行實驗,實驗結(jié)果表明所設(shè)計方法能有效地識別降雨和未降雨圖像,并能有效地抑制降雨干擾。
　　4、提出了一種基于粒子群優(yōu)化算法的海流信息提取方法以及基于基本色散關(guān)系和色散關(guān)系極限邊界的帶通濾波器。經(jīng)驗帶通濾波器存在濾波信息不準(zhǔn)的問題,需要對濾波器進(jìn)行改進(jìn)設(shè)計。由于海流在色散關(guān)系中起了重要的作用,而色散關(guān)

6、系是帶通濾波器的基礎(chǔ),所以帶通濾波器的改進(jìn)設(shè)計首要的是提高海流估算的準(zhǔn)確度。本文介紹了幾種目前常用的基于最小二乘原理的海流估算方法和幾種經(jīng)驗帶通濾波器,然后就所設(shè)計的估流方法和帶通濾波器進(jìn)行實驗,實驗結(jié)果驗證了所設(shè)計方法的有效性。
　　5、提出了一種基于最小圓半徑的野值剔除和數(shù)據(jù)稀疏化方法以及基于PSO的分段線性化有效波高反演方法。首先介紹了傳統(tǒng)的線性模型建模方法和基本的分段線性化模型建模方法,并在此基礎(chǔ)上設(shè)計了基于PSO的分段線