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与传统的相控阵只形成方位角依赖性的发射波束不同,频控阵通过在阵元间采用一个小频差来实现波束的自动扫描功能。频控阵能够形成具有距离依赖性和时变性的发射波束,克服了传统相控阵阵列因子不包含距离和时间变量的缺点,因而带来很多独特的应用优势。该文在作者的“频控阵雷达:概念、原理与应用”(《电子与信息学报》,2016, 38(4): 1000–1011)基础上,简要介绍频控阵雷达的基本原理,全面梳理近3年来国内外关于频控阵雷达技术及其应用方面的最新研究进展,讨论几种新的频控阵雷达技术应用前景,主要包括雷达对抗和雷达-通信一体化应用,并指出目前亟待研究解决的波束时变性、有效接收机设计、自适应信号检测与估计和原理样机研制等几个关键问题。 与传统的相控阵只形成方位角依赖性的发射波束不同,频控阵通过在阵元间采用一个小频差来实现波束的自动扫描功能。频控阵能够形成具有距离依赖性和时变性的发射波束,克服了传统相控阵阵列因子不包含距离和时间变量的缺点,因而带来很多独特的应用优势。该文在作者的“频控阵雷达:概念、原理与应用”(《电子与信息学报》,2016, 38(4): 1000–1011)基础上,简要介绍频控阵雷达的基本原理,全面梳理近3年来国内外关于频控阵雷达技术及其应用方面的最新研究进展,讨论几种新的频控阵雷达技术应用前景,主要包括雷达对抗和雷达-通信一体化应用,并指出目前亟待研究解决的波束时变性、有效接收机设计、自适应信号检测与估计和原理样机研制等几个关键问题。
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雷达通过发射天线发射电磁波,经过不同物体反射接收到相应的反射波,对其接收结果进行分析,能得到物体距雷达的位置,径向运动速度等信息,所以对雷达信号的分析具有重要的研究意义。近些年深度学习成为各个领域的研究热点,而在雷达领域同样可通过深度学习算法实现对信号的相应的信息处理。与传统方法相比,深度学习算法具有自动提取深层特征、获取较高准确率等优势。该文具体介绍了近期典型的深度学习算法在雷达信号处理中的应用及研究情况。此外,该文介绍了两个在雷达领域中应用深度学习亟待解决的问题,即过拟合和可解译性。 雷达通过发射天线发射电磁波,经过不同物体反射接收到相应的反射波,对其接收结果进行分析,能得到物体距雷达的位置,径向运动速度等信息,所以对雷达信号的分析具有重要的研究意义。近些年深度学习成为各个领域的研究热点,而在雷达领域同样可通过深度学习算法实现对信号的相应的信息处理。与传统方法相比,深度学习算法具有自动提取深层特征、获取较高准确率等优势。该文具体介绍了近期典型的深度学习算法在雷达信号处理中的应用及研究情况。此外,该文介绍了两个在雷达领域中应用深度学习亟待解决的问题,即过拟合和可解译性。
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该文利用深度学习的高维特征泛化学习能力,将卷积神经网络(CNN)用于海上目标微多普勒的检测和分类。首先,在海面微动目标模型的基础上,在实测海杂波背景中分别构建4种类型微动信号的2维时频图,并作为训练和测试数据集;然后,分别采用LeNet, AlexNet和GoogLeNet 3种CNN模型进行二元检测和多种微动类型分类,并进行比较,研究信杂比对检测和分类性能的影响。最后,与传统的支持向量机方法进行比较,结果表明,所提方法能够智能学习微动特征,具有更好的检测和分类性能,可为杂波背景下的雷达动目标检测和识别提供新的技术途径。 该文利用深度学习的高维特征泛化学习能力,将卷积神经网络(CNN)用于海上目标微多普勒的检测和分类。首先,在海面微动目标模型的基础上,在实测海杂波背景中分别构建4种类型微动信号的2维时频图,并作为训练和测试数据集;然后,分别采用LeNet, AlexNet和GoogLeNet 3种CNN模型进行二元检测和多种微动类型分类,并进行比较,研究信杂比对检测和分类性能的影响。最后,与传统的支持向量机方法进行比较,结果表明,所提方法能够智能学习微动特征,具有更好的检测和分类性能,可为杂波背景下的雷达动目标检测和识别提供新的技术途径。
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频率分集阵(Frequency Diverse Array, FDA)雷达不同天线单元的发射载频存在微小的差异,从而带来了发射方向图距离角度时间依赖的特性,这一特性提供了FDA雷达新的信息和信号处理灵活度,也带了新的技术问题。该文综述了FDA天线技术及雷达应用的相关研究进展,并重点从雷达系统理论与工程应用的角度,着重分析了相干FDA雷达和正交FDA雷达两种体制的技术特点,指出FDA雷达在抗干扰、抗模糊中的应用优势,梳理了FDA雷达技术的难点和研究方向。 频率分集阵(Frequency Diverse Array, FDA)雷达不同天线单元的发射载频存在微小的差异,从而带来了发射方向图距离角度时间依赖的特性,这一特性提供了FDA雷达新的信息和信号处理灵活度,也带了新的技术问题。该文综述了FDA天线技术及雷达应用的相关研究进展,并重点从雷达系统理论与工程应用的角度,着重分析了相干FDA雷达和正交FDA雷达两种体制的技术特点,指出FDA雷达在抗干扰、抗模糊中的应用优势,梳理了FDA雷达技术的难点和研究方向。
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摘要(4634)
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太赫兹雷达具有带宽大、分辨率高、多普勒敏感、抗干扰等独特优势,是目标探测领域的重要发展方向。该文首先回顾和介绍了电子学和光学太赫兹雷达系统历史、现状和最新进展,其次对太赫兹雷达目标特性从机理、计算、测量3个方面进行了梳理和概要介绍,同时阐述了太赫兹ISAR、SAR、阵列和孔径编码成像研究状况,简要介绍了太赫兹雷达在预警探测、安检反恐等领域的应用,最后对太赫兹雷达技术的发展方向进行了展望。 太赫兹雷达具有带宽大、分辨率高、多普勒敏感、抗干扰等独特优势,是目标探测领域的重要发展方向。该文首先回顾和介绍了电子学和光学太赫兹雷达系统历史、现状和最新进展,其次对太赫兹雷达目标特性从机理、计算、测量3个方面进行了梳理和概要介绍,同时阐述了太赫兹ISAR、SAR、阵列和孔径编码成像研究状况,简要介绍了太赫兹雷达在预警探测、安检反恐等领域的应用,最后对太赫兹雷达技术的发展方向进行了展望。
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微动目标的雷达特征提取、成像与识别技术是雷达目标精确识别领域极具发展潜力的研究方向之一。该文首先简要阐述了微动的相关概念,然后综述了近年来微动目标回波建模、微动特征提取、微动目标成像以及基于微动特征的雷达目标分类与识别等方面的研究现状,并介绍了几种典型前沿应用,最后对微动目标雷达特征提取、成像与识别的研究发展趋势进行了展望。 微动目标的雷达特征提取、成像与识别技术是雷达目标精确识别领域极具发展潜力的研究方向之一。该文首先简要阐述了微动的相关概念,然后综述了近年来微动目标回波建模、微动特征提取、微动目标成像以及基于微动特征的雷达目标分类与识别等方面的研究现状,并介绍了几种典型前沿应用,最后对微动目标雷达特征提取、成像与识别的研究发展趋势进行了展望。
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无人机的日益流行在带来便利的同时也造成了潜在的威胁,对无人机进行分类识别具有重要意义。雷达微多普勒信号能够区分不同类型的无人机。为了提高基于微多普勒的无人机分类的鲁棒性,该文提出了一种多角度雷达观测微动特征融合的无人机识别方法。首先利用多部雷达同时从不同角度观测目标;然后对采集的雷达数据分别进行短时傅里叶变换(Short-Time Fourier Transform, STFT),得到时频谱图;接着利用主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)从时频谱图中提取特征,将两个不同角度雷达传感器得到的特征融合在一起;最后利用支持向量机(Support Vector Machine, SVM)进行训练与分类识别。基于实际雷达数据的实验结果表明:两个雷达传感器观测融合得到的分类精度优于单个雷达传感器的分类精度,最终识别准确率较仅利用X波段雷达传感器方法提升了5%以上。 无人机的日益流行在带来便利的同时也造成了潜在的威胁,对无人机进行分类识别具有重要意义。雷达微多普勒信号能够区分不同类型的无人机。为了提高基于微多普勒的无人机分类的鲁棒性,该文提出了一种多角度雷达观测微动特征融合的无人机识别方法。首先利用多部雷达同时从不同角度观测目标;然后对采集的雷达数据分别进行短时傅里叶变换(Short-Time Fourier Transform, STFT),得到时频谱图;接着利用主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)从时频谱图中提取特征,将两个不同角度雷达传感器得到的特征融合在一起;最后利用支持向量机(Support Vector Machine, SVM)进行训练与分类识别。基于实际雷达数据的实验结果表明:两个雷达传感器观测融合得到的分类精度优于单个雷达传感器的分类精度,最终识别准确率较仅利用X波段雷达传感器方法提升了5%以上。
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针对复杂环境下对低可观测运动目标探测的迫切需求,该文在系统回顾近几年频控阵雷达国内外发展现状、频控阵雷达阵列结构设计及波束形成、距离和角度的联合估计等技术的基础上,提出了基于空距频聚焦的频控阵雷达信号新方法。充分利用频控阵雷达提供的发射波形自由度、阵元位置自由度、波束方位与距离相关性以及凝视观测的特点,即在空间(角度)、距离和频率(多普勒)的灵活自由度和能量集性,实现空-距-频聚焦和联合参数估计。仿真分析表明该方法具有提高复杂环境下雷达微弱动目标检测和参数估计的潜力,在杂波和干扰抑制、动目标精细化处理等方面有广阔的应用前景。 针对复杂环境下对低可观测运动目标探测的迫切需求,该文在系统回顾近几年频控阵雷达国内外发展现状、频控阵雷达阵列结构设计及波束形成、距离和角度的联合估计等技术的基础上,提出了基于空距频聚焦的频控阵雷达信号新方法。充分利用频控阵雷达提供的发射波形自由度、阵元位置自由度、波束方位与距离相关性以及凝视观测的特点,即在空间(角度)、距离和频率(多普勒)的灵活自由度和能量集性,实现空-距-频聚焦和联合参数估计。仿真分析表明该方法具有提高复杂环境下雷达微弱动目标检测和参数估计的潜力,在杂波和干扰抑制、动目标精细化处理等方面有广阔的应用前景。
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该文对信息超材料,包括数字超材料、编码超材料、以及可编程超材料的研究进展及其在太赫兹领域的应用进行了综述,从原理分析、数值仿真、样品制备、实际应用等多个角度介绍了信息超材料对电磁波全面而灵活的调控能力,着重探讨了编码超材料在太赫兹领域的发展以及应用,最后阐述了现场可编程超材料的原理及其在构建新型成像系统、新概念雷达中的应用。信息超材料与超表面对太赫兹波束的灵活调控可用于制作波束分离、低雷达散射截面等多种功能器件,为太赫兹频段电磁波的实时调控开辟了新的途径。 该文对信息超材料,包括数字超材料、编码超材料、以及可编程超材料的研究进展及其在太赫兹领域的应用进行了综述,从原理分析、数值仿真、样品制备、实际应用等多个角度介绍了信息超材料对电磁波全面而灵活的调控能力,着重探讨了编码超材料在太赫兹领域的发展以及应用,最后阐述了现场可编程超材料的原理及其在构建新型成像系统、新概念雷达中的应用。信息超材料与超表面对太赫兹波束的灵活调控可用于制作波束分离、低雷达散射截面等多种功能器件,为太赫兹频段电磁波的实时调控开辟了新的途径。
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常规SAR成像,平台沿直线飞行,形成直线型合成孔径,仅能获取2维图像,即3维空间中的观测场景在斜距-方位平面的2维投影,图像具有叠掩、透视缩短、阴影等畸变现象。SAR 3维成像突破了斜距-方位2维频率信息获取,能够获取第3维频率信息,实现3维分辨,可获得观测场景的散射中心在3维空间中的分布,从而解决叠掩问题,消除透视缩短、顶底倒置等几何形变现象,更直观地描述客观场景,已成为国际研究热点。该文介绍SAR 3维成像的概念和主要观测模式,分析该领域国内外研究现状和进展,重点阐述作者所在研究团队的SAR 3维成像研究进展,最后对SAR 3维成像技术进行总结和展望。 常规SAR成像,平台沿直线飞行,形成直线型合成孔径,仅能获取2维图像,即3维空间中的观测场景在斜距-方位平面的2维投影,图像具有叠掩、透视缩短、阴影等畸变现象。SAR 3维成像突破了斜距-方位2维频率信息获取,能够获取第3维频率信息,实现3维分辨,可获得观测场景的散射中心在3维空间中的分布,从而解决叠掩问题,消除透视缩短、顶底倒置等几何形变现象,更直观地描述客观场景,已成为国际研究热点。该文介绍SAR 3维成像的概念和主要观测模式,分析该领域国内外研究现状和进展,重点阐述作者所在研究团队的SAR 3维成像研究进展,最后对SAR 3维成像技术进行总结和展望。
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LTE (Long Term Evolution)信号具有大带宽、高覆盖率、强通用性等优点,是一种新型的外辐射源雷达机会照射源。该文从FDD-LTE (Frequency Division Duplexing Long Term Evolution)信号结构入手,探讨了该信号作为第三方机会照射源的模糊函数特性;根据实测FDD-LTE信号,阐述了模糊函数中帧间模糊带抑制的必要性,并对该帧间模糊带的形成机理进行了详细的分析,分析结果表明LTE信号结构中的确定性特征既是引起模糊带的主要因素,同时也是信号相干积累的主要能量来源。对此,该文提出了基于OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing)符号子载波系数归一化的帧间模糊带抑制方法,该方法能够在抑制帧间模糊带的同时,又不影响信号相干积累进行目标探测。仿真和实测结果验证了该抑制方法的有效性,为LTE外辐射源雷达目标探测奠定了基础。 LTE (Long Term Evolution)信号具有大带宽、高覆盖率、强通用性等优点,是一种新型的外辐射源雷达机会照射源。该文从FDD-LTE (Frequency Division Duplexing Long Term Evolution)信号结构入手,探讨了该信号作为第三方机会照射源的模糊函数特性;根据实测FDD-LTE信号,阐述了模糊函数中帧间模糊带抑制的必要性,并对该帧间模糊带的形成机理进行了详细的分析,分析结果表明LTE信号结构中的确定性特征既是引起模糊带的主要因素,同时也是信号相干积累的主要能量来源。对此,该文提出了基于OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing)符号子载波系数归一化的帧间模糊带抑制方法,该方法能够在抑制帧间模糊带的同时,又不影响信号相干积累进行目标探测。仿真和实测结果验证了该抑制方法的有效性,为LTE外辐射源雷达目标探测奠定了基础。
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该文论述了利用数字电视外辐射源雷达开展多旋翼无人机微多普勒效应实验的研究结果。首先建立了双基地外辐射源雷达无人机微动信号模型,接着简要阐述了微动信号提取的相关关键技术,最后重点介绍了实验开展情况,包括实验场景配置、无人机微多普勒效应实验典型结果与分析。实验结果与无人机运动参数的理论分析相符合,证实了利用数字电视外辐射源雷达实现多旋翼无人机微多普勒效应探测的技术可行性。 该文论述了利用数字电视外辐射源雷达开展多旋翼无人机微多普勒效应实验的研究结果。首先建立了双基地外辐射源雷达无人机微动信号模型,接着简要阐述了微动信号提取的相关关键技术,最后重点介绍了实验开展情况,包括实验场景配置、无人机微多普勒效应实验典型结果与分析。实验结果与无人机运动参数的理论分析相符合,证实了利用数字电视外辐射源雷达实现多旋翼无人机微多普勒效应探测的技术可行性。
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该文针对机载交轨阵列SAR下视3维成像模型,采用以巴克码伪随机序列为准则的稀疏重航过采样方式,利用较少飞行次数提高交轨向分辨率。针对重航过采样方式存在的运动误差,利用修正均匀冗余阵列(Modified Uniformly Redundant Arrays, MURA)编码空间调制和3维后向投影(Back Projection, BP)算法获得各航过3维复图像对,基于干涉处理和频域压缩感知(Compressed Sensing, CS)等效实现各航过阵列形变误差补偿。将MURA反码对应回波形成的3维复图像相位作为参考,对各单航过复图像进行相位补偿,以恢复各航过间复图像相位关系。根据单航过阵列SAR3维复图像具备频域稀疏的性质,对各个复图像相干累加,实现稀疏重航过阵列SAR高分辨率下视3维成像。仿真和暗室试验数据处理结果验证了方法的有效性。 该文针对机载交轨阵列SAR下视3维成像模型,采用以巴克码伪随机序列为准则的稀疏重航过采样方式,利用较少飞行次数提高交轨向分辨率。针对重航过采样方式存在的运动误差,利用修正均匀冗余阵列(Modified Uniformly Redundant Arrays, MURA)编码空间调制和3维后向投影(Back Projection, BP)算法获得各航过3维复图像对,基于干涉处理和频域压缩感知(Compressed Sensing, CS)等效实现各航过阵列形变误差补偿。将MURA反码对应回波形成的3维复图像相位作为参考,对各单航过复图像进行相位补偿,以恢复各航过间复图像相位关系。根据单航过阵列SAR3维复图像具备频域稀疏的性质,对各个复图像相干累加,实现稀疏重航过阵列SAR高分辨率下视3维成像。仿真和暗室试验数据处理结果验证了方法的有效性。
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微动特征是目标探测与识别的重要辅助特征。随着近年来太赫兹研究的兴起,太赫兹雷达目标微动特征提取正在逐渐凸显出其特殊优势。本文首先对近年来国内外太赫兹频段雷达目标微动特征提取方面的研究进行整理总结,从太赫兹频段微动特性分析、微动特征提取和微动目标成像等几个方面进行了深入的介绍和分析。然后针对太赫兹频段的优势和特殊性,介绍了本单位在太赫兹微动目标特性分析、特征提取和高分辨高帧频成像方面的工作。最后对太赫兹雷达目标微动特征提取的发展趋势进行了展望,并分析了本领域值得进一步深入研究的技术方向和有待解决的技术难题。 微动特征是目标探测与识别的重要辅助特征。随着近年来太赫兹研究的兴起,太赫兹雷达目标微动特征提取正在逐渐凸显出其特殊优势。本文首先对近年来国内外太赫兹频段雷达目标微动特征提取方面的研究进行整理总结,从太赫兹频段微动特性分析、微动特征提取和微动目标成像等几个方面进行了深入的介绍和分析。然后针对太赫兹频段的优势和特殊性,介绍了本单位在太赫兹微动目标特性分析、特征提取和高分辨高帧频成像方面的工作。最后对太赫兹雷达目标微动特征提取的发展趋势进行了展望,并分析了本领域值得进一步深入研究的技术方向和有待解决的技术难题。
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微波方法到太赫兹散射特性建模的延拓面临两个关键的科学问题研究,其一是材料响应特性延拓,包括金属属性向合金属性过渡导致Drude模型无法准确描述,以及介质材料在太赫兹频段的响应模型研究;其二是表面随机粗糙结构、以及复杂细微精细结构在太赫兹频段下的散射行为建模方法的延拓研究。微波频段下可视同为光滑的金属表面在太赫兹频段可能呈现出表面微粗糙特性。此外,针对含介质涂覆或全介质表面太赫兹散射特性的建模,需要结合随机边界散射理论,建立多层描述模型,以涵盖其中的面散射和体散射现象。该文首先采用积分方程方法描述和分析了金属粗糙表面的太赫兹散射规律,与实测数据吻合较好。其次,对于含涂覆或介质材料的目标表面,除表面粗糙的影响外,材料内部的微小粒子成分(如碳粉、石墨、金属粉等)的电尺寸与太赫兹波长相比拟,实验显示其体散射贡献不可忽视。该文尝试用矢量辐射传输理论与积分方程方法结合的多层模型来描述含介质材料表面的散射特性,很好地解释了实测规律。最后,该文提出基于“半确定性”描述的射线追踪高频算法,实现了复杂目标表面相干和非相干散射特性的一体化快速建模,为超电大复杂目标太赫兹散射特性的建模分析提供有效手段。 微波方法到太赫兹散射特性建模的延拓面临两个关键的科学问题研究,其一是材料响应特性延拓,包括金属属性向合金属性过渡导致Drude模型无法准确描述,以及介质材料在太赫兹频段的响应模型研究;其二是表面随机粗糙结构、以及复杂细微精细结构在太赫兹频段下的散射行为建模方法的延拓研究。微波频段下可视同为光滑的金属表面在太赫兹频段可能呈现出表面微粗糙特性。此外,针对含介质涂覆或全介质表面太赫兹散射特性的建模,需要结合随机边界散射理论,建立多层描述模型,以涵盖其中的面散射和体散射现象。该文首先采用积分方程方法描述和分析了金属粗糙表面的太赫兹散射规律,与实测数据吻合较好。其次,对于含涂覆或介质材料的目标表面,除表面粗糙的影响外,材料内部的微小粒子成分(如碳粉、石墨、金属粉等)的电尺寸与太赫兹波长相比拟,实验显示其体散射贡献不可忽视。该文尝试用矢量辐射传输理论与积分方程方法结合的多层模型来描述含介质材料表面的散射特性,很好地解释了实测规律。最后,该文提出基于“半确定性”描述的射线追踪高频算法,实现了复杂目标表面相干和非相干散射特性的一体化快速建模,为超电大复杂目标太赫兹散射特性的建模分析提供有效手段。
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该文研究工作包括频域稀疏毫米波人体安检成像数据处理和用于快速安检成像的稀疏阵列设计两部分。首先基于柱面扫描成像模型,采用巴克码随机稀疏采样方式减少成像所需数据量;提出一种基于干涉处理和频域压缩感知的3维成像算法,利用干涉处理使人体复图像在频域具备稀疏性,建立频域压缩感知测量模型并重建图像频谱,进而实现稀疏采样下人体安检图像3维重建。实际数据处理结果表明,该方法在数据采集量减少约50%条件下,可获得接近满采样对应的图像分辨率和成像效果,稀疏采样前后的图像相关系数优于0.9。其次基于频域稀疏成像方法、巴克码稀疏采样方式和收发分置工作模式,设计了用于快速安检成像的稀疏阵列布局,在保证人体成像质量前提下,稀疏率高达94.6%。该方法用于实际安检成像系统中可大幅增加安检通过速率、减少辐射单元数量和系统复杂度,在大人流量、高安检要求场所安全检测中具有重要应用价值和市场前景。 该文研究工作包括频域稀疏毫米波人体安检成像数据处理和用于快速安检成像的稀疏阵列设计两部分。首先基于柱面扫描成像模型,采用巴克码随机稀疏采样方式减少成像所需数据量;提出一种基于干涉处理和频域压缩感知的3维成像算法,利用干涉处理使人体复图像在频域具备稀疏性,建立频域压缩感知测量模型并重建图像频谱,进而实现稀疏采样下人体安检图像3维重建。实际数据处理结果表明,该方法在数据采集量减少约50%条件下,可获得接近满采样对应的图像分辨率和成像效果,稀疏采样前后的图像相关系数优于0.9。其次基于频域稀疏成像方法、巴克码稀疏采样方式和收发分置工作模式,设计了用于快速安检成像的稀疏阵列布局,在保证人体成像质量前提下,稀疏率高达94.6%。该方法用于实际安检成像系统中可大幅增加安检通过速率、减少辐射单元数量和系统复杂度,在大人流量、高安检要求场所安全检测中具有重要应用价值和市场前景。
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微动是指目标或目标上某些部件沿雷达视线方向的小幅、非匀速运动。通过对微动目标进行逆合成孔径雷达(ISAR)高分辨3维成像,能够获得其结构和运动信息,从而为微动目标检测、跟踪、分类与识别提供重要依据,并在空间态势感知与防空反导中发挥着重要作用。由于微动目标运动形式复杂、回波非平稳性强,现有的参数化ISAR成像方法已经不再适用。针对该问题,该文提出基于散射中心航迹矩阵分解的微动目标高分辨3维成像方法。该方法首先生成距离-瞬时多普勒(RID)像序列,利用watershed图像分割方法提取RID像的散射中心支撑域,并基于最小欧氏距离准则实现航迹关联。然后,针对散射中心航迹关联时瞬时斜距估计精度受距离分辨率影响等问题,进一步提出基于现代谱估计的散射中心航迹矩阵精估计方法。最后,通过带约束的航迹矩阵分解实现微动目标的高分辨3维成像。仿真结果表明,该文所提的成像方法能够有效实现章动等复杂微动目标的高分辨3维成像。 微动是指目标或目标上某些部件沿雷达视线方向的小幅、非匀速运动。通过对微动目标进行逆合成孔径雷达(ISAR)高分辨3维成像,能够获得其结构和运动信息,从而为微动目标检测、跟踪、分类与识别提供重要依据,并在空间态势感知与防空反导中发挥着重要作用。由于微动目标运动形式复杂、回波非平稳性强,现有的参数化ISAR成像方法已经不再适用。针对该问题,该文提出基于散射中心航迹矩阵分解的微动目标高分辨3维成像方法。该方法首先生成距离-瞬时多普勒(RID)像序列,利用watershed图像分割方法提取RID像的散射中心支撑域,并基于最小欧氏距离准则实现航迹关联。然后,针对散射中心航迹关联时瞬时斜距估计精度受距离分辨率影响等问题,进一步提出基于现代谱估计的散射中心航迹矩阵精估计方法。最后,通过带约束的航迹矩阵分解实现微动目标的高分辨3维成像。仿真结果表明,该文所提的成像方法能够有效实现章动等复杂微动目标的高分辨3维成像。
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近年来,基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)图像目标识别得到深入研究。全卷积神经网络(Fully Convolutional Neural Network, FCNN)是CNN结构上的改进,它比CNN能获得更高的识别率,但在训练过程中仍需要大量的带标签训练样本。该文提出一种基于FCNN和改进的卷积自编码器(Improved Convolutional Auto-Encoder, ICAE)的SAR图像目标识别方法,即先用ICAE无监督训练方式获得的编码器网络参数初始化FCNN的部分参数,后用带标签训练样本对FCNN进行训练。基于MSTAR数据集的十类目标分类实验结果表明,在不扩充带标签训练样本的情况下,该方法不仅能获得98.14%的平均正确识别率,而且具有较强的抗噪声能力。 近年来,基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)图像目标识别得到深入研究。全卷积神经网络(Fully Convolutional Neural Network, FCNN)是CNN结构上的改进,它比CNN能获得更高的识别率,但在训练过程中仍需要大量的带标签训练样本。该文提出一种基于FCNN和改进的卷积自编码器(Improved Convolutional Auto-Encoder, ICAE)的SAR图像目标识别方法,即先用ICAE无监督训练方式获得的编码器网络参数初始化FCNN的部分参数,后用带标签训练样本对FCNN进行训练。基于MSTAR数据集的十类目标分类实验结果表明,在不扩充带标签训练样本的情况下,该方法不仅能获得98.14%的平均正确识别率,而且具有较强的抗噪声能力。
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针对传统合成孔径雷达(SAR)体制带来的模式单一、核心指标已接近极限等瓶颈问题,近年来提出了一种新体制多输入多输出合成孔径雷达(MIMO-SAR)。该雷达系统通过更多的收发阵元获得更为丰富的系统自由度,并以此突破传统SAR体制限制,实现高分辨率宽测绘带跨越发展和多模式协同。该文深度剖析了MIMO-SAR概念内涵与技术特点,概括了国内外研究现状与技术发展趋势,总结归纳了国际首部同时同频MIMO-SAR研制经验与飞行试验结果,并展望分析了MIMO SAR应用前景,以期为我国未来SAR技术奠定基础。 针对传统合成孔径雷达(SAR)体制带来的模式单一、核心指标已接近极限等瓶颈问题,近年来提出了一种新体制多输入多输出合成孔径雷达(MIMO-SAR)。该雷达系统通过更多的收发阵元获得更为丰富的系统自由度,并以此突破传统SAR体制限制,实现高分辨率宽测绘带跨越发展和多模式协同。该文深度剖析了MIMO-SAR概念内涵与技术特点,概括了国内外研究现状与技术发展趋势,总结归纳了国际首部同时同频MIMO-SAR研制经验与飞行试验结果,并展望分析了MIMO SAR应用前景,以期为我国未来SAR技术奠定基础。
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作为实现高分辨率宽幅成像的重要技术手段之一,方位多通道合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)近年来得到了广泛的研究与发展。在进行多通道数据重建之前,通道之间的传输特性必须校正一致,以避免图像中出现严重的虚假目标。在多通道SAR数据处理中,精确的基带多普勒中心估计对系统的通道失配校正和高分辨率成像具有非常重要的意义。但是单一通道数据的多普勒频谱混叠制约了传统基带多普勒中心估计算法在方位多通道SAR系统中的应用。基于特征分解处理,该文提出一种新的基带多普勒中心估计方法。该方法在推导过程中考虑了波束指向存在斜视的影响,能够实现方位多通道SAR系统基带多普勒中心和通道间相位误差的鲁棒估计。仿真实验和C波段方位向四通道机载SAR实验数据处理分析验证了算法的有效性。 作为实现高分辨率宽幅成像的重要技术手段之一,方位多通道合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)近年来得到了广泛的研究与发展。在进行多通道数据重建之前,通道之间的传输特性必须校正一致,以避免图像中出现严重的虚假目标。在多通道SAR数据处理中,精确的基带多普勒中心估计对系统的通道失配校正和高分辨率成像具有非常重要的意义。但是单一通道数据的多普勒频谱混叠制约了传统基带多普勒中心估计算法在方位多通道SAR系统中的应用。基于特征分解处理,该文提出一种新的基带多普勒中心估计方法。该方法在推导过程中考虑了波束指向存在斜视的影响,能够实现方位多通道SAR系统基带多普勒中心和通道间相位误差的鲁棒估计。仿真实验和C波段方位向四通道机载SAR实验数据处理分析验证了算法的有效性。
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