为了提高国产合成孔径雷达(SAR)和光学图像的融合性能,采用高分一号、高分二号多光谱图像,高分三号SAR 聚束模式和精细化条带1模式图像,利用变换域和空间域两种不同的融合思想,提出一种非下采样剪切波变换(NSST)方法结合IHS(intensity-hue-saturation)变换和区域性改进脉冲耦合神经网络(PCNN)方法的融合算法(IHS_NSST)。该算法首先对多光谱图像进行IHS变换;其次在NSST分解的子带上,引用区域性的思想,对低频成分采用区域能量平均方法,对高频成分采用改进拉普拉斯能量和(SML)激励的PCNN方法;最终从定性和定量两个方面进行评价,并将所提算法与多种融合方法作比较。结果表明:基于区域性IHS_NSST的融合方法在高分SAR和光学图像融合上有较大的优势;采用该方法大大提升了融合性能,有效减小了光谱失真,较好地保持空间特征信息,提高了国产高分SAR和光学图像的可利用程度。

本文介绍了一种针对现代雷达信号处理的主要方式的仿真模型，该模型基于数字信号处理理论和Matlab软件，可以完成雷达信号的仿真、热噪声与杂波的产生和雷达系统中信号的动态处理过程。通过对某脉冲压缩雷达信号处理系统进行仿真，得到了雷达系统中各个处理点上的具体信号形式，既包含幅度信息，又包含相位信息。该模型能较好地满足对雷达信号处理的仿真需求。

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