通过研究入射余角44°~69°的海杂波实测数据的时间相关特性、空间相关性及幅度统计特性发现,海杂波相关时间维持在毫秒量级, 且随着入射余角增加, 先增加后减小, 时间相关性最强的入射余角在60°左右, 而平均相关距离单元个数一直增加。针对大入射余角高分辨率海杂波的幅度统计特性提出一种新的海杂波幅度拟合混合分布, 并通过KK分布、Rayleigh分布、对数正态分布及K分布的对比, 证明了新的混合分布对大入射余角海杂波的拖尾部分具有良好的拟合效果。

由于高光谱图像具有波段多、波段间信息冗余、空间信息相关等特点,提出一种考虑空间相关性的半监督局部保持投影(LPP)的高光谱图像特征提取算法(LPP-SCSSFE)。该算法利用保存高光谱图像空间近邻结构的空间距离,及保持图像光谱相似性的类内判别权值和类间判别权值,定义新的同物异谱、同谱异物像元权值计算函数,结合LPP提取高光谱图像特征,从而最大化同类地物间的相似性和异类地物间的差异性。在Indian Pines和Pavia University两个数据集上,通过高光谱图像分类实验对本文提出的LPP-SCSSFE算法进行验证,算法最高总体分类精度分别达到87.50%和91.29%,优于现有的特征提取算法。结果表明,本文算法充分考虑高光谱图像的空间相关性和光谱相似性,能够有效提取出有代表性的特征,提高分类精度。

空气中可吸入颗粒物浓度的增加与众多综合因素相关, 其空间分散程度与高程DEM间也有一定的相关性。 为了研究雾霾的污染与高度的空间相关关系, 以环首都地区100 km范围内为研究对象, 利用矩形格网尺度法对所研究区域进行不同边长及不同尺度的格网划分, 通过无人机获取可见光影像数据和高光谱POS信息数据, 对所研究区内的空气污染因子和高程因子进行提取和整合。 同时利用地统计学GS+软件的克里格插值法对所提取的变量数据进行空间相关性研究, 并利用MODIS遥感影像数据和无人机获取的POS数据与实地调查相结合的方法对地形和环境数据进行非线性回归拟合分析。 计算在不同格网尺度下环首都地区空气中的可吸入颗粒物及高程因子的空间相关效应的影响变程, 建立二者间的空间相关性优化模型, 从而确定可吸入颗粒物浓度随着高程变化的整体趋势。 结果表明: 高程DEM与空气污染指数API的最大相关影响距离为14.74 km, 且随着样本点间的距离增大, DEM的空间自相关性呈现逐渐减弱的规律, 即可吸入颗粒物浓度随着高程的增加而减小的整体趋势。 同时, 建立了高程DEM与环境间的空间相关性模型, 该模型符合地统计学的高斯球状模型, 相关系数r均高于90%, 模型拟合度较高。 试验为日后相关部门控制空气污染指数随着高度的变化选择不同树种进行绿化提供了一定的理论和实践指导依据。

多输入多输出(MIMO)技术可以在不额外增加频谱资源和发射功率的条件下成倍提高通信系统的信道容量, 但子信道间存在的空间相关性会影响光MIMO无线通信系统(OWC)的性能。本文研究了对数衰落信道中空间相关性对光MIMO系统误码率的影响。针对脉冲位置调制(PPM)方式, 采用指数相关模型推导出了光MIMO通信系统在不同相关机制下的对数振幅衰落系数矩阵和最大似然检测准则。然后, 采用Wilkinson近似方法推导出了该条件下光 MIMO系统误码率的上界。最后, 利用仿真实验进一步分析了空间相关性对OWC MIMO系统误码率的影响。结果表明: 空间相关性的存在使得OWC MIMO系统的性能恶化, 且随着收发天线数量的增加, 空间相关性会导致系统误码率恶化加剧。因此在实际工程应用中要合理放置天线, 尽量减小天线之间的相关性, 以便更好地发挥MIMO系统的优势。

大气信道中，信道衰落以及天线间距的限制导致无线光多输入多输出(MIMO)系统的各光束间存在一定的相关性，这种相关性严重影响无线光通信系统的性能。基于脉冲位置调制(PPM)建立了相关信道下无线光MIMO系统的信道模型，并采用Wilkinson方法推导出对数正态衰落时无线光MIMO系统的平均信道容量。模拟结果表明：空间相关性的存在降低了系统的平均信道容量，而且随着总能量的增大，相关性带来的容量损失也增大。在完全相关信道中，发送端相关对信道容量产生的影响比接收端相关的影响更为严重。

为了解决空间遥感凝视型探测器获取的数据量巨大的问题，研究了红外图像的无损压缩。经比较，JPEG2000 国际标准压缩算法具有较好的压缩性能且有相应的ASIC（Application SpecificIntegrated Circuit）芯片易于系统实现。本文对连续的红外图像序列的空间和时间相关性进行了分析，以此为基础提出了一种基于预测和JPEG2000 算法相结合的无损压缩方案，并以ASIC 和FPGA 为平台实现了一个复杂度低、性能高的实时无损压缩系统。对不同复杂程度的源图像进行的压缩实验表明，该系统能够实现连续红外图像平均无损压缩比4.516，与JPEG2000 标准算法相比，无损压缩比提高了59%以上。

鉴于空间目标的光散射特性对目标的探测、跟踪与识别等空间突防技术具有十分重要的应用价值，利用双向反射分布函数(BRDF)将光辐射的入射照度和目标的散射亮度联系起来，结合目标的几何建模与轨道理论，计算出某时刻在东北3站观测风云卫星可见光散射亮度变化情况, 其峰值随时间依次达到或接近于75×10-3 W/cm2·sr,而新疆阿勒泰散射亮度在东北3站达到峰值时只有375×10-3 W/cm2·sr,得出东北3站点卫星光散射亮度趋势相似，只是由于纬度差异使变化趋势在时间上有所延迟，而在与之经度有很大差别的新疆地区的阿勒泰站点的亮度变化趋势则有很大不同。该方法已经在获取空间目标更多信息选择多站观测中取得应用。

提出一种用于高光谱图像降维和分类的分块低秩张量分析方法.该算法以提高分类精度为目标，对图像张量分块进行降维和分类.将高光谱图像分成若干子张量，不仅保存了高光谱图像的三维数据结构，利用了空间与光谱维度的关联性，还充分挖掘了图像局部的空间相关性.与现有的张量分析法相比，这种分块处理方法克服了图像的整体空间相关性较弱以及子空间维度的设定对降维效果的负面影响.只要子空间维度小于子张量维度，所提议的分块算法就能取得较好的降维效果，其分类精度远远高于不分块的算法，从而无需借助原本就不可靠的子空间维度估计法.仿真和真实数据的实验结果表明，所提议分块低秩张量分析算法明显地表现出较好的降维效果，具有较高的分类精度.

针对传统中值滤波算法在图像去噪过程中造成较多图像细节信息丢失的问题, 提出了一种基于噪声点多级检测的自适应中值滤波算法。该算法根据像素的空间相关性, 逐级检测不同空间特征的噪声点。首先根据滤波窗口中相近像素点的数量来检测空间孤立的单个噪声点; 然后通过扩展邻近窗口的方式检测空间连续的两个噪声点; 接着进一步增加约束条件对空间连续的三个及以上的噪声点进行检测; 最后对判断为噪声的像素用滤波窗口的中值替换。此外, 该算法还能通过自适应地调整像素空间相关性判别阈值来处理不同分布特征的噪声。实验结果表明, 与现有中值滤波算法相比, 算法在有效滤除图像噪声的同时能更好地保护图像细节信息。