针对传统深度残差网络在对高光谱图像进行特征提取和分类过程中因参数量大导致的训练时间长的问题，提出一种基于深度可分离卷积的轻量化残差网络模型（DSC-Res14）。该模型首先基于一层三维卷积层对经主成分分析方法降维后的高光谱影像进行光谱特征和空间特征初提取；其次，引入3个不同尺度的三维深度可分离卷积残差层对影像的深层语义特征进行提取，减少了网络训练参数量，增强了网络对高维、多尺度空间特征信息的表达能力。经在公开的 Indian Pines 和 Pavia University 标准数据集上进行实验验证，结果表明：所提模型在两个数据集上的分类精度分别为99.46%和99.65%；对比同类模型，所提模型在保证较高分类精度的同时，参数量和计算量小，训练时间短，并具有良好的鲁棒性。

为了提高高光谱图像的空间分辨率, 提出了一种基于GoogLeNet和空间谱变换的高光谱图像超分辨率(SR)方法。设计出遥感图像的光谱SR框架, 对图像中不同反射光谱进行提取; 采用GoogLeNet的稀疏编码对粗像素光谱进行放大, 并投影到高分辨率字典上, 将潜在SR表示进行反转, 以获得超分辨光谱; 为了提高图像重构的保真度, 利用GoogLeNet网络的编解码结构实现空间光谱先验变换。在KSC等数据集对所提方法进行验证, 实验结果表明, 所提方法能够有效重建图像细节信息与纹理结构, 平均峰值信噪比(APSNR)、平均结构相似度(ASSIM)以及光谱角映射(SAM)均优于其他对比方法, 且能够较好地保持光谱信息。以KSC数据集为例, APSNR、ASSIM 和SAM的值分别为25.643dB、0.789和0.084。

主动声呐目标回波受海洋环境噪声干扰严重, 远距离探测回波信号弱, 目标方位估计准确度低, 并且传统基阵空间谱估计方法需要满足奈奎斯特采样率, 采集数据量大。利用信号的空域稀疏性, 以回波信号亮点模型为基础, 研究了基于压缩感知的空间虚拟阵列目标方位估计技术。在接收基阵物理孔径有限的情况下, 利用线性预测(LP)虚拟阵列方法提高阵列孔径尺度, 采用压缩感知(CS)算法对目标回波信号进行重构与恢复, 通过数据仿真分析表明该算法提高了基阵空间谱估计的分辨力, 有效地抑制了噪声干扰。

利用高光谱遥感技术监测并识别农作物受重金属污染信息是当今热点, 研究设置了不同浓度铜离子(Cu2+)、 铅离子(Pb2+)胁迫梯度的玉米盆栽实验, 并测取了玉米叶片的光谱及叶片中重金属离子与叶绿素含量。 基于获取的光谱数据, 将光谱划分为紫谷、 蓝边、 绿峰、 红谷、 红边和红肩六个光谱特征区间, 通过光谱的一阶微分和二维多重信号分类(2D-MUSIC)算法构造空间谱, 对各光谱特征区间进行变换分析。 实验结果表明: 蓝边、 绿峰和红边阵列信号的空间谱在Cu2+胁迫下为双高峰, 在Pb2+胁迫下为单高峰, 以此能够快速、 直观地区分玉米叶片所受重金属污染的Cu2+和Pb2+元素类别。 红谷和红肩阵列信号空间谱的方位角谱峰值与玉米叶片中Cu2+含量的相关系数分别达到-0.954 5和-0.964 8, 说明用于监测Cu2+污染程度时效果理想; 紫谷阵列信号空间谱的方位角谱峰值与玉米叶片中Pb2+含量的相关系数达到-0.999 8, 说明用于监测Pb2+污染程度时效果理想。 同时通过与常规重金属污染监测方法绿峰高度(GH)、 红边位置(REP)、 红边最大值(MR)、 红边一阶微分包围面积(FAR)的应用结果进行比较分析, 空间谱法的应用结果与玉米叶片中重金属离子含量的相关性较高, 从而验证了空间谱应用于玉米重金属污染信息监测具有更好的有效性和优越性。

Fourier ptychographic microscopy (FPM) is a newly developed imaging technique which stands out by virtue of its high-resolution and wide FOV. It improves a microscope's imaging perfor-mance beyond the diffraction limit of the employed optical components by illuminating the sample with oblique waves of different incident angles, similar to the concept of synthetic aperture. We propose to use an objective lens with high-NA to generate oblique illuminating waves in FPM. We demonstrate utilizing an objective lens with higher NA to illuminate the sample leads to better resolution by simulations, in which a resolution of 0.28 m is achieved by using a high-NA illuminating objective lens (NA=1.49) and a low-NA collecting objective lens (NA=0.2) in coherent imaging (λ=488 nm). We then deeply study FPM's exact relevance of convergence speed to spatial spectrum overlap in frequency domain. The simulation results show that an overlap of about 60% is the optimal choice to acquire a high-quality recovery (520*520 pixels) with about 2 min's computing time. In addition, we testify the robustness of the algorithm of FPM to additive noises and its suitability for phase objects, which further proves FPM's potential application in biomedical imaging.

针对双基地多输入多输出(MIMO)雷达收发角联合估计问题, 利用信号的循环平稳特性, 构造宽带循环平稳信号下接收数据的循环自相关矩阵。对矩阵进行特征值分解, 利用MUSIC, ESPRIT等空间谱估计算法估计出信号的收发角。宽带信号能够携带更多的信息量, 利于不断增加的实际需求, 而信号的循环平稳特性能够很好地抗干扰以及消除高斯噪声带来的影响。实验仿真结果表明, 算法在宽带循环平稳信号下具有良好的角度估计性能。

利用强度相干方法对高轨目标成像时存在着频谱模值测量信噪比低和相位恢复复杂等问题，严重影响成像质量。为获得高轨目标的清晰图像，根据高轨卫星空间频谱分布先验信息、图像分布先验信息和强度相干测量噪声分布特点，探讨了利用先验信息对强度相干成像的频谱模值估计方法和相位恢复方法进行改进与优化，并设计了室内实验验证了改进算法的有效性。室内实验表明，通过对频谱模值估计方法和相位恢复算法的改进能够显著提高强度相干成像质量，减小恢复结果中的噪声斑点与歧义图像。

为了实现实时数字全息显微观测,采用数字全息并行算法达到实时再现要求。首先根据设计的数字全息显微镜光路结构,充分利用图像传感器空间带宽积,通过实时记录方案采集全息图、物光强及参考光强以消除0级;然后通过设计的并行再现软件,将采集到的图像均匀分割为4个区域,交由4个进程分别同时计算,每个进程实现对应区域的全息图再现后,将每个再现结果再均分成4个区域,并将对应区域重新组合成4组数据交由4个进程分别同时进行叠加,计算相位及强度;最后将4个进程计算得到的相位、强度重新拼接成完整的再现强度及相位图。结果表明,系统的数据采集和图像再现速度达到了18frame/s。该设计系统实现了实时全息显微观测。

将空间谱估计算法应用于毫米波热辐射阵列接收系统对目标进行超分辨率探测, 需要解决目标热辐射信号弱及阵列误差使性能下降这两个主要问题.为此, 建立了低信噪比阵列误差模型, 该模型综合考虑了通道幅相误差对信源和通道噪声的影响, 推导出由它们所造成的阵列接收数据自相关矩阵的特征值扰动范围和信号特征向量空间误差距离.利用该模型提出了一种通道幅相误差校正算法, 使得高分辨率的空间谱估计算法能够很好地应用于毫米波热辐射阵列接收系统, 并通过实验验证了新模型及校正算法的正确性和有效性.