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星载合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)作为一种主动式微波成像传感器,能够不受天气、气候以及光线的影响,可以全天时、全天候地成像,因此,星载合成孔径雷达已发展成为一种不可或缺的对地观测工具。随着技术的进步,未来星载SAR 将实现高分辨率宽测绘带、低成本、小型化、多基多模式微波成像,并具有地面运动目标指示的能力,在最小的成本下获得最丰富的地物信息。这迫切需要星载SAR 系统在新模式、新体制、新技术方面取得重大突破。该文将围绕星载合成孔径雷达技术发展现状及未来趋势展开论述。 星载合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)作为一种主动式微波成像传感器,能够不受天气、气候以及光线的影响,可以全天时、全天候地成像,因此,星载合成孔径雷达已发展成为一种不可或缺的对地观测工具。随着技术的进步,未来星载SAR 将实现高分辨率宽测绘带、低成本、小型化、多基多模式微波成像,并具有地面运动目标指示的能力,在最小的成本下获得最丰富的地物信息。这迫切需要星载SAR 系统在新模式、新体制、新技术方面取得重大突破。该文将围绕星载合成孔径雷达技术发展现状及未来趋势展开论述。
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该文从外辐射源雷达探测机理和特点出发,论述了基于低频段(HF/VHF/UHF)数字广播(含电视)信号外辐射源雷达(Digital Broadcasting-based Passive Radar, DBPR)的发展现状和趋势。结合数字广播电视的电波覆盖情况和技术特点,首先从实验系统、技术参数、比测实验等方面论述了国外(尤其是欧洲)的研究现状,接着介绍了国内在不同频段新体制外辐射源雷达理论与实验研究上的最新进展,并对DBPR 的研究热点和关键技术进行了评述,包括波形特性及其修正、参考信号获取、多径杂波抑制、目标检测跟踪与融合、实时信号处理等方面|最后对该外辐射源雷达的发展趋势和应用前景进行了展望。 该文从外辐射源雷达探测机理和特点出发,论述了基于低频段(HF/VHF/UHF)数字广播(含电视)信号外辐射源雷达(Digital Broadcasting-based Passive Radar, DBPR)的发展现状和趋势。结合数字广播电视的电波覆盖情况和技术特点,首先从实验系统、技术参数、比测实验等方面论述了国外(尤其是欧洲)的研究现状,接着介绍了国内在不同频段新体制外辐射源雷达理论与实验研究上的最新进展,并对DBPR 的研究热点和关键技术进行了评述,包括波形特性及其修正、参考信号获取、多径杂波抑制、目标检测跟踪与融合、实时信号处理等方面|最后对该外辐射源雷达的发展趋势和应用前景进行了展望。
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该文着眼于历史、现实和未来的时间尺度,从目标、环境和任务等外因与方式、能力和资源等内因相互作用的视角,对雷达技术的发展动因和阶段特征进行分析寻证后认为,在通道构型、视角覆盖和信号维度等方面,实现由低维度探测向高维度探测的阶梯式演进,是雷达技术发展的基本规律,而改变信息获取方式、提升实现能力和增大资源利用,是雷达技术创新的主要途径。文中还据此推演了未来雷达技术的发展方向和主要特征,并提出了促进创新发展的建议。 该文着眼于历史、现实和未来的时间尺度,从目标、环境和任务等外因与方式、能力和资源等内因相互作用的视角,对雷达技术的发展动因和阶段特征进行分析寻证后认为,在通道构型、视角覆盖和信号维度等方面,实现由低维度探测向高维度探测的阶梯式演进,是雷达技术发展的基本规律,而改变信息获取方式、提升实现能力和增大资源利用,是雷达技术创新的主要途径。文中还据此推演了未来雷达技术的发展方向和主要特征,并提出了促进创新发展的建议。
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摘要(2559)
13765KB(3324)
圆迹SAR(Circular SAR, CSAR)是近年来提出并发展起来的一种高分辨3 维成像模式,通过传感器平台的曲线运动,获取被观测目标多方位乃至360全向观测信息,以满足越来越高的精细观测需求。2011 年8 月,中国科学院电子学研究所微波成像技术国家级重点实验室利用自行研制的P 波段全极化SAR 系统开展了国内首次机载圆迹SAR 飞行实验,成功获取了全方位高分辨圆迹SAR 图像,实验结果初步展示了圆迹SAR 成像技术在高精度测绘、灾害评估和精细资源管理等领域的应用潜力。该文详细讨论了圆迹SAR 成像技术的研究进展,介绍了近年来国内外开展的若干次机载飞行实验以展示圆迹SAR 的独特应用优势,总结分析了圆迹SAR 的关键技术,最后对其发展趋势进行了展望。 圆迹SAR(Circular SAR, CSAR)是近年来提出并发展起来的一种高分辨3 维成像模式,通过传感器平台的曲线运动,获取被观测目标多方位乃至360全向观测信息,以满足越来越高的精细观测需求。2011 年8 月,中国科学院电子学研究所微波成像技术国家级重点实验室利用自行研制的P 波段全极化SAR 系统开展了国内首次机载圆迹SAR 飞行实验,成功获取了全方位高分辨圆迹SAR 图像,实验结果初步展示了圆迹SAR 成像技术在高精度测绘、灾害评估和精细资源管理等领域的应用潜力。该文详细讨论了圆迹SAR 成像技术的研究进展,介绍了近年来国内外开展的若干次机载飞行实验以展示圆迹SAR 的独特应用优势,总结分析了圆迹SAR 的关键技术,最后对其发展趋势进行了展望。
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该文首先回顾了欧美等国家星载SAR 卫星技术的发展历程及发展趋势,介绍了各国在轨卫星及未来卫星发射计划等相关情况,在此基础上对星载合成孔径雷达卫星成像处理算法进行了总结和分析。论文具体分析了各主要成像算法的优缺点并指出其适用范围和应用现状,进而阐述了星载合成孔径雷达成像处理算法的发展趋势,重点介绍了基于压缩感知理论和基于新模式的成像处理算法,并给出了仿真结果。 该文首先回顾了欧美等国家星载SAR 卫星技术的发展历程及发展趋势,介绍了各国在轨卫星及未来卫星发射计划等相关情况,在此基础上对星载合成孔径雷达卫星成像处理算法进行了总结和分析。论文具体分析了各主要成像算法的优缺点并指出其适用范围和应用现状,进而阐述了星载合成孔径雷达成像处理算法的发展趋势,重点介绍了基于压缩感知理论和基于新模式的成像处理算法,并给出了仿真结果。
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该文介绍了利用新近研制的全数字主被动一体化高频地波雷达系统,开展我国首次基于DRM (Digital Radio Mondiale)数字调幅广播的高频外辐射源雷达(HF Passive Bistatic Radar, HFPBR)实验研究的情况。论述了该体制雷达的理论、关键技术、探测设备和外场实验,给出了不同条件下(包括地波模式、天波模式、天地波混合传播模式)的典型探测结果,在国际上首次从实验上证实了利用DRM 广播信号实现超视距无源探测的技术可行性,为该探测技术的发展奠定了理论与实验基础。 该文介绍了利用新近研制的全数字主被动一体化高频地波雷达系统,开展我国首次基于DRM (Digital Radio Mondiale)数字调幅广播的高频外辐射源雷达(HF Passive Bistatic Radar, HFPBR)实验研究的情况。论述了该体制雷达的理论、关键技术、探测设备和外场实验,给出了不同条件下(包括地波模式、天波模式、天地波混合传播模式)的典型探测结果,在国际上首次从实验上证实了利用DRM 广播信号实现超视距无源探测的技术可行性,为该探测技术的发展奠定了理论与实验基础。
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摘要(1005)
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该文首先提出了软件化雷达(Software Radar)这一新技术概念, 并对软件化雷达的定义、定位、技术特点以及可能带来的影响进行了系统阐述。文中指出, 数字化雷达、软件化雷达和智能化雷达是现代雷达系统技术发展的3个不同阶段, 目前正处于从数字化雷达向软件化雷达过渡的重要时期。软件化雷达的核心特征体现在:标准化、模块化和数字化特征, 开放式的体系架构以及以软件技术为核心, 面向应用需求的开发模式。和传统的以硬件技术为核心, 面向专用功能的开发模式不同, 软件化雷达注重软件和硬件的解耦, 从而使得可以通过软件定义方式快速开发雷达系统, 并灵活地实现系统资源配置、功能扩展和性能提升, 以满足实际应用的需求。然后, 为了进一步阐述软件化雷达系统的技术特点, 该文对清华大学研制的软件化雷达信号处理系统RadarLab2.0进行了介绍。最后, 结合对空情报雷达的应用需求, 对软件化雷达技术的发展给出了建议。 该文首先提出了软件化雷达(Software Radar)这一新技术概念, 并对软件化雷达的定义、定位、技术特点以及可能带来的影响进行了系统阐述。文中指出, 数字化雷达、软件化雷达和智能化雷达是现代雷达系统技术发展的3个不同阶段, 目前正处于从数字化雷达向软件化雷达过渡的重要时期。软件化雷达的核心特征体现在:标准化、模块化和数字化特征, 开放式的体系架构以及以软件技术为核心, 面向应用需求的开发模式。和传统的以硬件技术为核心, 面向专用功能的开发模式不同, 软件化雷达注重软件和硬件的解耦, 从而使得可以通过软件定义方式快速开发雷达系统, 并灵活地实现系统资源配置、功能扩展和性能提升, 以满足实际应用的需求。然后, 为了进一步阐述软件化雷达系统的技术特点, 该文对清华大学研制的软件化雷达信号处理系统RadarLab2.0进行了介绍。最后, 结合对空情报雷达的应用需求, 对软件化雷达技术的发展给出了建议。
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针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)的图像目标识别应用, 该文提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的SAR图像目标识别方法。首先通过在误差代价函数中引入类别可分性度量, 提高了卷积神经网络的类别区分能力;然后利用改进后的卷积神经网络对SAR图像进行特征提取;最后利用支持向量机(Support Vector Machine, SVM)对特征进行分类。使用美国运动和静止目标获取与识别(Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition, MSTAR)SAR图像数据进行实验, 识别结果证明了所提方法的有效性。 针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)的图像目标识别应用, 该文提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的SAR图像目标识别方法。首先通过在误差代价函数中引入类别可分性度量, 提高了卷积神经网络的类别区分能力;然后利用改进后的卷积神经网络对SAR图像进行特征提取;最后利用支持向量机(Support Vector Machine, SVM)对特征进行分类。使用美国运动和静止目标获取与识别(Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition, MSTAR)SAR图像数据进行实验, 识别结果证明了所提方法的有效性。
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合成孔径雷达(SAR)成像处理的运算量较大,在基于中央处理器(Central Processing Unit, CPU)的工作站或服务器上一般需要耗费较长的时间,无法满足实时性要求。借助于通用并行计算架构(CUDA)编程架构,该文提出一种基于图形处理器(GPU)的SAR 成像处理算法实现方案。该方案解决了GPU 显存不足以容纳一景SAR 数据时数据处理环节与内存/显存间数据传输环节的并行化问题,并能够支持多GPU 设备的并行处理,充分利用了GPU设备的计算资源。在NVIDIA K20C 和INTEL E5645 上的测试表明,与传统基于GPU 的SAR 成像处理算法相比,该方案能够达到数十倍的速度提升,显著降低了处理设备的功耗,提高了处理设备的便携性,能够达到每秒约36兆采样点的实时处理速度。 合成孔径雷达(SAR)成像处理的运算量较大,在基于中央处理器(Central Processing Unit, CPU)的工作站或服务器上一般需要耗费较长的时间,无法满足实时性要求。借助于通用并行计算架构(CUDA)编程架构,该文提出一种基于图形处理器(GPU)的SAR 成像处理算法实现方案。该方案解决了GPU 显存不足以容纳一景SAR 数据时数据处理环节与内存/显存间数据传输环节的并行化问题,并能够支持多GPU 设备的并行处理,充分利用了GPU设备的计算资源。在NVIDIA K20C 和INTEL E5645 上的测试表明,与传统基于GPU 的SAR 成像处理算法相比,该方案能够达到数十倍的速度提升,显著降低了处理设备的功耗,提高了处理设备的便携性,能够达到每秒约36兆采样点的实时处理速度。
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针对复杂电磁环境中现代雷达对高速、高机动、隐身目标探测的迫切需求,该文基于空时频域信号建模,提出多维联合相参积累的空时频检测前聚焦(STF-FBD)雷达信号处理新理论和新方法。STF-FBD 可有效抑制强杂波和有源干扰,克服尺度伸缩、孔径渡越、稀疏子带、跨距离、跨多普勒和跨波束等效应,显著提高能量积累、目标检测、参数测量、机动跟踪、特征提取和目标识别等环节的处理性能,并取得明显超越现有检测前跟踪(TBD)方法的性能,形成STF-FBD 和STF-FBD-TBD 的理论框架和技术体系。该文方法不仅适用于高速高机动隐身目标也适用于常规雷达目标,不仅适用于新体制雷达也适用于常规体制雷达,在诸多领域具有广阔的应用前景。 针对复杂电磁环境中现代雷达对高速、高机动、隐身目标探测的迫切需求,该文基于空时频域信号建模,提出多维联合相参积累的空时频检测前聚焦(STF-FBD)雷达信号处理新理论和新方法。STF-FBD 可有效抑制强杂波和有源干扰,克服尺度伸缩、孔径渡越、稀疏子带、跨距离、跨多普勒和跨波束等效应,显著提高能量积累、目标检测、参数测量、机动跟踪、特征提取和目标识别等环节的处理性能,并取得明显超越现有检测前跟踪(TBD)方法的性能,形成STF-FBD 和STF-FBD-TBD 的理论框架和技术体系。该文方法不仅适用于高速高机动隐身目标也适用于常规雷达目标,不仅适用于新体制雷达也适用于常规体制雷达,在诸多领域具有广阔的应用前景。
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微动特性是目标物理特性之一,微动目标的雷达特征包含了对目标形状、结构和运动的精细刻画,同时微多普勒反映了信号的非平稳特性,因此,在高海况条件下采用微多普勒理论分析海杂波及检测海面目标具有很大的优越性。该文首先从微多普勒机理和特点出发,对动态海面散射杂波建模和海杂波多普勒特性分析方法等相关研究进行归纳与分析,表明微多普勒理论应用的必要性;然后,从海面微动目标回波建模和微动特征分析与检测方法等方面重点介绍了微多普勒理论在海面目标检测领域的应用和主要技术途径;最后,针对现有研究中存在的问题,阐述了有待于进一步研究的方向。 微动特性是目标物理特性之一,微动目标的雷达特征包含了对目标形状、结构和运动的精细刻画,同时微多普勒反映了信号的非平稳特性,因此,在高海况条件下采用微多普勒理论分析海杂波及检测海面目标具有很大的优越性。该文首先从微多普勒机理和特点出发,对动态海面散射杂波建模和海杂波多普勒特性分析方法等相关研究进行归纳与分析,表明微多普勒理论应用的必要性;然后,从海面微动目标回波建模和微动特征分析与检测方法等方面重点介绍了微多普勒理论在海面目标检测领域的应用和主要技术途径;最后,针对现有研究中存在的问题,阐述了有待于进一步研究的方向。
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深度卷积网络等深度学习算法变革了计算机视觉领域,在多种应用上的效果都超过了以往传统图像处理算法。该文简要回顾了将深度学习应用在SAR图像目标识别与地物分类中的工作。利用深度卷积网络从SAR图像中自动学习多层的特征表征,再利用学习到的特征进行目标检测与目标分类。将深度卷积网络应用于SAR目标分类数据集MSTAR上,10类目标平均分类精度达到了99%。针对带相位的极化SAR图像,该文提出了复数深度卷积网络,将该算法应用于全极化SAR图像地物分类,Flevoland 15类地物平均分类精度达到了95%。 深度卷积网络等深度学习算法变革了计算机视觉领域,在多种应用上的效果都超过了以往传统图像处理算法。该文简要回顾了将深度学习应用在SAR图像目标识别与地物分类中的工作。利用深度卷积网络从SAR图像中自动学习多层的特征表征,再利用学习到的特征进行目标检测与目标分类。将深度卷积网络应用于SAR目标分类数据集MSTAR上,10类目标平均分类精度达到了99%。针对带相位的极化SAR图像,该文提出了复数深度卷积网络,将该算法应用于全极化SAR图像地物分类,Flevoland 15类地物平均分类精度达到了95%。
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稀疏微波成像是将稀疏信号处理理论系统性地引入微波成像并有机结合形成的微波成像新理论、新体制和新方法。该文阐述了稀疏微波成像中稀疏表征与变换域映射、稀疏观测约束、以及非模糊重建等关键科学问题;在此基础上介绍了稀疏微波成像的主要研究进展以及原理样机的机载飞行实验,实验结果表明了稀疏微波成像原理和方法的可行性和有效性;另外,该文还讨论了稀疏微波成像在3 维雷达成像、逆合成孔径雷达、探地雷达等领域的应用。 稀疏微波成像是将稀疏信号处理理论系统性地引入微波成像并有机结合形成的微波成像新理论、新体制和新方法。该文阐述了稀疏微波成像中稀疏表征与变换域映射、稀疏观测约束、以及非模糊重建等关键科学问题;在此基础上介绍了稀疏微波成像的主要研究进展以及原理样机的机载飞行实验,实验结果表明了稀疏微波成像原理和方法的可行性和有效性;另外,该文还讨论了稀疏微波成像在3 维雷达成像、逆合成孔径雷达、探地雷达等领域的应用。
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全球导航卫星系统(GNSS)不仅能够为空间信息用户提供全球共享的导航定位信息、测速、授时等功能,还可以提供长期稳定、高时间和高空间分辨率的L 波段微波信号源。近年来利用其作为外辐射源的遥感探测技术,形成了一门新的全球导航卫星系统气象学(GNSS/MET),其中GNSS-R 反射信号遥感技术的兴起和发展格外引人注目。这是一种介于被动遥感与主动遥感之间的新型遥感探测技术,可以看作为是一个非合作人工辐射源、收发分置多发单收的多基地L 波段雷达系统,从而兼有主动遥感和被动遥感两者的优点,越来越受到人们的关注和青睐,先后开展了许多利用GNSS 系统进行大气海洋陆面遥感等领域研究工作。该文系统介绍了GNSS-R 遥感技术的研究现状和发展趋势,并针对该技术给出了一个新的概念:外源助动遥感(Exogenous-Aided Remote Sensing, EARS)。 全球导航卫星系统(GNSS)不仅能够为空间信息用户提供全球共享的导航定位信息、测速、授时等功能,还可以提供长期稳定、高时间和高空间分辨率的L 波段微波信号源。近年来利用其作为外辐射源的遥感探测技术,形成了一门新的全球导航卫星系统气象学(GNSS/MET),其中GNSS-R 反射信号遥感技术的兴起和发展格外引人注目。这是一种介于被动遥感与主动遥感之间的新型遥感探测技术,可以看作为是一个非合作人工辐射源、收发分置多发单收的多基地L 波段雷达系统,从而兼有主动遥感和被动遥感两者的优点,越来越受到人们的关注和青睐,先后开展了许多利用GNSS 系统进行大气海洋陆面遥感等领域研究工作。该文系统介绍了GNSS-R 遥感技术的研究现状和发展趋势,并针对该技术给出了一个新的概念:外源助动遥感(Exogenous-Aided Remote Sensing, EARS)。
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分布式全相参雷达是一种新体制雷达,它解决了大口径雷达难以机动部署、造价昂贵等问题,是下一代雷达的发展方向,目前实现分布式全相参雷达所面临的关键技术问题是时间同步和相位同步。对此,该文分析了时间同步误差和相位同步误差的来源,建立了相应的数学模型,仿真了同步误差对相参性能的影响,给出了时间同步误差及相位同步误差的指标要求。并基于有线传输的非相关传输方式提出了时间同步方案,基于定标的方式提出了相位同步方案,以分别实现分布式全相参雷达的时间同步和相位同步。该文所提出的分布式全相参雷达同步方案,对于这一新体制雷达的实现具有一定的指导意义。 分布式全相参雷达是一种新体制雷达,它解决了大口径雷达难以机动部署、造价昂贵等问题,是下一代雷达的发展方向,目前实现分布式全相参雷达所面临的关键技术问题是时间同步和相位同步。对此,该文分析了时间同步误差和相位同步误差的来源,建立了相应的数学模型,仿真了同步误差对相参性能的影响,给出了时间同步误差及相位同步误差的指标要求。并基于有线传输的非相关传输方式提出了时间同步方案,基于定标的方式提出了相位同步方案,以分别实现分布式全相参雷达的时间同步和相位同步。该文所提出的分布式全相参雷达同步方案,对于这一新体制雷达的实现具有一定的指导意义。
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多发多收合成孔径雷达(MIMO-SAR)是近年来提出并备受关注的一种新型雷达成像模式,通过多天线同时发射、多天线同时接收的工作方式能够获得远多于实际天线数目的等效观测通道,为解决常规SAR 面临的方位向高分辨率与宽测绘带指标相互矛盾、弱小慢速运动目标难以检测等难题提供了更为有效的技术途径。该文围绕MIMO-SAR 成像技术及其应用展开论述,从距离分辨率增强、3 维下视成像、高分辨率宽测绘带成像以及动目标检测等方面综述了MIMO-SAR 的研究状况,分析了系统的体制优势和不足,进而归纳了MIMO-SAR 研究中的若干关键技术问题,最后对其应用前景进行了展望。 多发多收合成孔径雷达(MIMO-SAR)是近年来提出并备受关注的一种新型雷达成像模式,通过多天线同时发射、多天线同时接收的工作方式能够获得远多于实际天线数目的等效观测通道,为解决常规SAR 面临的方位向高分辨率与宽测绘带指标相互矛盾、弱小慢速运动目标难以检测等难题提供了更为有效的技术途径。该文围绕MIMO-SAR 成像技术及其应用展开论述,从距离分辨率增强、3 维下视成像、高分辨率宽测绘带成像以及动目标检测等方面综述了MIMO-SAR 的研究状况,分析了系统的体制优势和不足,进而归纳了MIMO-SAR 研究中的若干关键技术问题,最后对其应用前景进行了展望。
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环境一号C 卫星(HJ-1C)于2012 年11 月19 日成功发射,并与2008 年9 月6 日一箭双星发射的环境一号A 星,B 星(HJ-1A/1B)组成2+1环境与灾害监测预报小卫星星座系统。该文以2012 年12 月~2013 年1 月期间获取的9 景HJ-1C 卫星数据2 级产品(S 波段,VV 极化,Strip 模式,5 m 分辨率)为实验数据,以北京市和福建省近海海域为研究实验区,以HJ-1C 卫星SAR 图像土地利用类型人工解译与制图、地表覆盖自动分类、近海海洋溢油污染识别、海浪特征参数反演、海水养殖区特征提取等近海海洋环境监测等为例,开展了HJ-1C卫星SAR 图像环境遥感应用能力的分析与评价。结果表明:(1)HJ-1C 卫星SAR 图像可用于耕地、林地、公路用地、河流水面、城镇住宅用地、农村宅基地等土地利用类型的人工解译和制图,地类图斑面积勾绘误差小于5%;(2)HJ-1C 卫星SAR 与HJ-1B CCD 图像融合可有效提高地表覆盖自动分类精度;(3)HJ-1C 卫星SAR 图像可用于海洋溢油污染识别、海浪特征参数反演及近海养殖区信息提取等近海海洋环境遥感监测。 环境一号C 卫星(HJ-1C)于2012 年11 月19 日成功发射,并与2008 年9 月6 日一箭双星发射的环境一号A 星,B 星(HJ-1A/1B)组成2+1环境与灾害监测预报小卫星星座系统。该文以2012 年12 月~2013 年1 月期间获取的9 景HJ-1C 卫星数据2 级产品(S 波段,VV 极化,Strip 模式,5 m 分辨率)为实验数据,以北京市和福建省近海海域为研究实验区,以HJ-1C 卫星SAR 图像土地利用类型人工解译与制图、地表覆盖自动分类、近海海洋溢油污染识别、海浪特征参数反演、海水养殖区特征提取等近海海洋环境监测等为例,开展了HJ-1C卫星SAR 图像环境遥感应用能力的分析与评价。结果表明:(1)HJ-1C 卫星SAR 图像可用于耕地、林地、公路用地、河流水面、城镇住宅用地、农村宅基地等土地利用类型的人工解译和制图,地类图斑面积勾绘误差小于5%;(2)HJ-1C 卫星SAR 与HJ-1B CCD 图像融合可有效提高地表覆盖自动分类精度;(3)HJ-1C 卫星SAR 图像可用于海洋溢油污染识别、海浪特征参数反演及近海养殖区信息提取等近海海洋环境遥感监测。
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该文提出了一种基于Gabor滤波器和Three-Patch Local Binary Patterns(TPLBP)局部纹理特征提取的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Rader, SAR)图像目标识别算法。首先, 利用Gabor滤波器对SAR图像在不同方向上进行滤波, 增强SAR图像中目标及其阴影的关键特征;然后, 利用TPLBP算法对Gabor滤波之后的图像进行局部纹理特征提取, 该算法克服了Local Binary Patterns(LBP)算法无法描述大范围领域纹理特征的缺陷, 并且保持了LBP旋转不变的特性, 减少了SAR图像目标方位变化对识别效果的影响;最后利用极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)分类器实现目标识别。该文通过MSTAR数据库中的3类SAR目标识别实验验证了该算法的有效性。 该文提出了一种基于Gabor滤波器和Three-Patch Local Binary Patterns(TPLBP)局部纹理特征提取的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Rader, SAR)图像目标识别算法。首先, 利用Gabor滤波器对SAR图像在不同方向上进行滤波, 增强SAR图像中目标及其阴影的关键特征;然后, 利用TPLBP算法对Gabor滤波之后的图像进行局部纹理特征提取, 该算法克服了Local Binary Patterns(LBP)算法无法描述大范围领域纹理特征的缺陷, 并且保持了LBP旋转不变的特性, 减少了SAR图像目标方位变化对识别效果的影响;最后利用极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)分类器实现目标识别。该文通过MSTAR数据库中的3类SAR目标识别实验验证了该算法的有效性。
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海杂波是影响海用雷达目标探测性能的主要制约因素之一,其物理机理复杂,影响因素众多,且非高斯、非平稳特性显著,因此海杂波特性认知研究是一项极其复杂的系统工程。该文从数据层海杂波特性认知出发,围绕目标检测算法所关注的海杂波幅度分布特性、谱特性、相关性及非平稳与非线性特性,回顾和总结了海杂波特性认知研究进展,梳理了主要研究结论。在此基础上,从海杂波影响因素的深化分析、海杂波精细化建模与检测器需求的博弈、海杂波与目标差异特性认知等4个方面展望了有待于进一步探索的问题。 海杂波是影响海用雷达目标探测性能的主要制约因素之一,其物理机理复杂,影响因素众多,且非高斯、非平稳特性显著,因此海杂波特性认知研究是一项极其复杂的系统工程。该文从数据层海杂波特性认知出发,围绕目标检测算法所关注的海杂波幅度分布特性、谱特性、相关性及非平稳与非线性特性,回顾和总结了海杂波特性认知研究进展,梳理了主要研究结论。在此基础上,从海杂波影响因素的深化分析、海杂波精细化建模与检测器需求的博弈、海杂波与目标差异特性认知等4个方面展望了有待于进一步探索的问题。
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该文介绍了机载合成孔径激光雷达的研究现状,分析了国内研究工作的主要问题和系统关键技术,并结合原理样机实例,提出了合成孔径微波SAR 电子学技术和光学技术相结合的系统实现方案,同时分析了未来实用系统指标和技术途径,论述了机载合成孔径激光雷达的应用方向。 该文介绍了机载合成孔径激光雷达的研究现状,分析了国内研究工作的主要问题和系统关键技术,并结合原理样机实例,提出了合成孔径微波SAR 电子学技术和光学技术相结合的系统实现方案,同时分析了未来实用系统指标和技术途径,论述了机载合成孔径激光雷达的应用方向。