优先发表

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各极化通道独立处理和三维分步成像会忽视数据之间的关联性,造成散射中心的失配以及极化散射矩阵获取的不准确。鉴于此,该文提出一种基于稀疏重构的全极化联合多维重建方法。该方法通过设置联合稀疏约束对所有极化通道及所有维度进行联合,将全极化多维重建建模为多通道联合稀疏重构问题。通过数据插值对模型简化后,结合三维快速傅里叶变换、共轭梯度法和牛顿迭代法给出一种高效的模型求解方法,可以同时得到极化散射矩阵和目标三维信息。该文方法保证了不同极化通道、不同维度的稀疏支撑集一致,且充分利用了数据之间的关联性带来的额外信息。基于仿真数据和电磁计算数据的实验结果表明,该方法的性能不受目标类型影响,具有一定的抗噪性,能有效地获取目标的多维重建结果,得到的三维成像结果分辨率高且极化散射矩阵估计精度高。 各极化通道独立处理和三维分步成像会忽视数据之间的关联性,造成散射中心的失配以及极化散射矩阵获取的不准确。鉴于此,该文提出一种基于稀疏重构的全极化联合多维重建方法。该方法通过设置联合稀疏约束对所有极化通道及所有维度进行联合,将全极化多维重建建模为多通道联合稀疏重构问题。通过数据插值对模型简化后,结合三维快速傅里叶变换、共轭梯度法和牛顿迭代法给出一种高效的模型求解方法,可以同时得到极化散射矩阵和目标三维信息。该文方法保证了不同极化通道、不同维度的稀疏支撑集一致,且充分利用了数据之间的关联性带来的额外信息。基于仿真数据和电磁计算数据的实验结果表明,该方法的性能不受目标类型影响,具有一定的抗噪性,能有效地获取目标的多维重建结果,得到的三维成像结果分辨率高且极化散射矩阵估计精度高。
Over the recent years, deep-learning technology has been widely used. However, in research based on Synthetic Aperture Radar (SAR) ship target detection, it is difficult to support the training of a deep-learning network model because of the difficulty in data acquisition and the small scale of the samples. This paper provides a SAR ship detection dataset with a high resolution and large-scale images. This dataset comprises 31 images from Gaofen-3 satellite SAR images, including harbors, islands, reefs, and the sea surface in different conditions. The backgrounds include various scenarios such as the near shore and open sea. We conducted experiments using both traditional detection algorithms and deep-learning algorithms and observed the densely connected end-to-end neural network to achieve the highest average precision of 88.1%. Based on the experiments and performance analysis, corresponding benchmarks are provided as a basis for further research on SAR ship detection using this dataset. Over the recent years, deep-learning technology has been widely used. However, in research based on Synthetic Aperture Radar (SAR) ship target detection, it is difficult to support the training of a deep-learning network model because of the difficulty in data acquisition and the small scale of the samples. This paper provides a SAR ship detection dataset with a high resolution and large-scale images. This dataset comprises 31 images from Gaofen-3 satellite SAR images, including harbors, islands, reefs, and the sea surface in different conditions. The backgrounds include various scenarios such as the near shore and open sea. We conducted experiments using both traditional detection algorithms and deep-learning algorithms and observed the densely connected end-to-end neural network to achieve the highest average precision of 88.1%. Based on the experiments and performance analysis, corresponding benchmarks are provided as a basis for further research on SAR ship detection using this dataset.
合成孔径雷达(SAR)是一种全天候、全天时、具备高分辨率的成像设备,被广泛应用于对敌侦察,为战场决策提供及时可靠的情报支持。如何压制和扰乱SAR设备的成像侦察,实现对高价值目标和要地的有效防护,已成为当前电子对抗领域的研究热难点之一。该文探讨了SAR干扰的技术进展和发展趋势,首先详细梳理了SAR干扰技术的发展脉络,然后结合仿真实验对比分析了典型SAR干扰样式的优缺点,最后总结了现有SAR干扰技术存在的不足,并指出其未来发展趋势,可为专家学者提供一定的参考。 合成孔径雷达(SAR)是一种全天候、全天时、具备高分辨率的成像设备,被广泛应用于对敌侦察,为战场决策提供及时可靠的情报支持。如何压制和扰乱SAR设备的成像侦察,实现对高价值目标和要地的有效防护,已成为当前电子对抗领域的研究热难点之一。该文探讨了SAR干扰的技术进展和发展趋势,首先详细梳理了SAR干扰技术的发展脉络,然后结合仿真实验对比分析了典型SAR干扰样式的优缺点,最后总结了现有SAR干扰技术存在的不足,并指出其未来发展趋势,可为专家学者提供一定的参考。
方位向多通道合成孔径雷达(SAR)可实现高分辨率宽测绘带成像,准确估计通道间相位误差是保障成像质量的关键。该文提出了基于误差反向传播训练优化的通道相位误差估计方法,该方法根据多通道SAR回波生成的物理过程,构建含有通道间相位误差待估计参数的观测矩阵,通过初始化的通道误差和初始化的目标散射系数参数生成初始化的SAR回波,并计算该回波与多通道SAR实测回波之间的误差,通过深度学习中常用的误差反向传播的方法,不断训练优化上述参数,最终获得通道间相位误差的估计值,同时也得到了对稀疏目标散射系数的估计。该方法基于误差反向传播方法,并将该方法与通道误差的形成原理相结合,在稀疏假设下同时完成了相位估计和成像,为多通道SAR误差估计提供了一种全新的思路。多通道SAR仿真数据验证了该文算法的有效性。 方位向多通道合成孔径雷达(SAR)可实现高分辨率宽测绘带成像,准确估计通道间相位误差是保障成像质量的关键。该文提出了基于误差反向传播训练优化的通道相位误差估计方法,该方法根据多通道SAR回波生成的物理过程,构建含有通道间相位误差待估计参数的观测矩阵,通过初始化的通道误差和初始化的目标散射系数参数生成初始化的SAR回波,并计算该回波与多通道SAR实测回波之间的误差,通过深度学习中常用的误差反向传播的方法,不断训练优化上述参数,最终获得通道间相位误差的估计值,同时也得到了对稀疏目标散射系数的估计。该方法基于误差反向传播方法,并将该方法与通道误差的形成原理相结合,在稀疏假设下同时完成了相位估计和成像,为多通道SAR误差估计提供了一种全新的思路。多通道SAR仿真数据验证了该文算法的有效性。
针对传统噪声卷积调制的合成孔径雷达(SAR)虚假信号方法存在距离向位置滞后、方位向压制范围不可控的缺陷,该文提出了一种改进的虚假信号生成方法。该方法首先对截获信号作快时间域移频调制,以控制掩护面的距离向位置;接着将其与经过了慢时间域滤波处理的噪声模板卷积,以控制掩护面积。理论分析与仿真结果表明,相比于传统噪声卷积调制,该文所提的方法可有效控制掩护面的距离向位置和面积,即使在较大侦察误差下仍能对局部场景实施掩护,提高了相同条件下的干扰能量利用率,对实际工程应用具有一定的参考价值。 针对传统噪声卷积调制的合成孔径雷达(SAR)虚假信号方法存在距离向位置滞后、方位向压制范围不可控的缺陷,该文提出了一种改进的虚假信号生成方法。该方法首先对截获信号作快时间域移频调制,以控制掩护面的距离向位置;接着将其与经过了慢时间域滤波处理的噪声模板卷积,以控制掩护面积。理论分析与仿真结果表明,相比于传统噪声卷积调制,该文所提的方法可有效控制掩护面的距离向位置和面积,即使在较大侦察误差下仍能对局部场景实施掩护,提高了相同条件下的干扰能量利用率,对实际工程应用具有一定的参考价值。
在中轨合成孔径雷达(MEO SAR)成像中,大弯曲轨道以及长合成孔径时间会导致信号产生严重的两维空变。常规方法分别在距离和方位两个方向处理空变,计算复杂度通常比较高。该文研究了大场景中的多普勒调频率的空间分布,并提出将数据变换到一种非正交非线性成像坐标系中进行成像,使中轨SAR信号在该坐标系中满足方位平移不变性,由于不需要对方位空变做额外处理,本成像方法的运算量显著降低。最后通过多普勒线性化处理可以进一步补偿高阶多普勒参数的影响,以实现场景边缘点更精确的聚焦,并校正由非线性坐标系变换引入的方位聚焦位置偏移。最后,在条带模式下仿真2 m分辨率的数据,可以验证所提出算法的有效性。 在中轨合成孔径雷达(MEO SAR)成像中,大弯曲轨道以及长合成孔径时间会导致信号产生严重的两维空变。常规方法分别在距离和方位两个方向处理空变,计算复杂度通常比较高。该文研究了大场景中的多普勒调频率的空间分布,并提出将数据变换到一种非正交非线性成像坐标系中进行成像,使中轨SAR信号在该坐标系中满足方位平移不变性,由于不需要对方位空变做额外处理,本成像方法的运算量显著降低。最后通过多普勒线性化处理可以进一步补偿高阶多普勒参数的影响,以实现场景边缘点更精确的聚焦,并校正由非线性坐标系变换引入的方位聚焦位置偏移。最后,在条带模式下仿真2 m分辨率的数据,可以验证所提出算法的有效性。
10 kHz量级甚低频电磁波信号具有较强的地物穿透能力,可用于地质勘探。由于其天线尺寸在10 km量级,其应用场合受到限制,研究基于适当尺寸高频雷达天线的甚低频电磁波信号产生方法具有重要意义。该文提出基于高频阵列天线产生甚低频信号的概念,利用阵列天线合成产生近光速远离运动雷达多普勒信号,实现信号频率的大幅降低。给出了发射波形、交错阵列设计和阵列参数选择方法。将周期脉冲串信号作为辐射单元信号,增大合成信号脉宽。利用阵列产生的脉宽展宽量填补脉冲信号的休止期,在目标区合成时间连续的甚低频信号。采用峰值旁瓣比(PSLR)、积分旁瓣比(ISLR)、阵列发射信号与合成信号的频谱对比评价合成低频信号的性能和发射信号的能量利用率。该文仿真了百米量级阵列100 MHz辐射单元信号在目标区合成10 kHz甚低频信号的情况:9行阵列构成交错阵列、辐射单元信号脉宽设置为0.115 us时,合成信号频谱的峰值旁瓣比和积分旁瓣比分别为–13.34 dB和–9.44 dB, 10 kHz低频信号在合成信号中的能量占比为89.79 %。该文分析了辐射单元间距误差、辐射单元信号时间、相位与幅度误差以及目标偏离预定位置的影响。仿真结果表明了该文方法的有效性。 10 kHz量级甚低频电磁波信号具有较强的地物穿透能力,可用于地质勘探。由于其天线尺寸在10 km量级,其应用场合受到限制,研究基于适当尺寸高频雷达天线的甚低频电磁波信号产生方法具有重要意义。该文提出基于高频阵列天线产生甚低频信号的概念,利用阵列天线合成产生近光速远离运动雷达多普勒信号,实现信号频率的大幅降低。给出了发射波形、交错阵列设计和阵列参数选择方法。将周期脉冲串信号作为辐射单元信号,增大合成信号脉宽。利用阵列产生的脉宽展宽量填补脉冲信号的休止期,在目标区合成时间连续的甚低频信号。采用峰值旁瓣比(PSLR)、积分旁瓣比(ISLR)、阵列发射信号与合成信号的频谱对比评价合成低频信号的性能和发射信号的能量利用率。该文仿真了百米量级阵列100 MHz辐射单元信号在目标区合成10 kHz甚低频信号的情况:9行阵列构成交错阵列、辐射单元信号脉宽设置为0.115 us时,合成信号频谱的峰值旁瓣比和积分旁瓣比分别为–13.34 dB和–9.44 dB, 10 kHz低频信号在合成信号中的能量占比为89.79 %。该文分析了辐射单元间距误差、辐射单元信号时间、相位与幅度误差以及目标偏离预定位置的影响。仿真结果表明了该文方法的有效性。
随着雷达探测逐步进入强电子对抗、隐身时代,传统雷达体制在战术主动性、能量、数量方面均处于劣势。雷达亟需从探测体制方面进行创新,充分挖掘其合作式探测的主动性、充分利用信号波形的信息维度优势,才能适应未来新型防空作战。该文提出一种新的雷达体制——通信化雷达,其通过在发射信号波形中嵌入发射站动态位置、天线扫描指向、发射时刻等辅助信息,并在接收处理中提取、利用该信息进行目标检测、定位、识别、抗干扰和多目标分辨,可提升远程、隐身、强对抗条件下的雷达探测能力和战场生存力。该文从系统架构、探测原理、性能分析等方面对通信化雷达进行了阐述。 随着雷达探测逐步进入强电子对抗、隐身时代,传统雷达体制在战术主动性、能量、数量方面均处于劣势。雷达亟需从探测体制方面进行创新,充分挖掘其合作式探测的主动性、充分利用信号波形的信息维度优势,才能适应未来新型防空作战。该文提出一种新的雷达体制——通信化雷达,其通过在发射信号波形中嵌入发射站动态位置、天线扫描指向、发射时刻等辅助信息,并在接收处理中提取、利用该信息进行目标检测、定位、识别、抗干扰和多目标分辨,可提升远程、隐身、强对抗条件下的雷达探测能力和战场生存力。该文从系统架构、探测原理、性能分析等方面对通信化雷达进行了阐述。
多目标跟踪(MTT)是雷达数据处理领域的难点。相较于一般场景,海上多目标跟踪(MMTT)面临的挑战更大。一方面,复杂的海洋环境和较低的信杂比使得海面小型目标的检测性能受限,检测得到的点迹存在漏检并包含大量虚警,导致多目标跟踪处理的难度大大增加;另一方面,当海面目标以多群形式编队运动,或采用高分辨率雷达对海探测时,目标量测容易呈现跨单元分布的特征,这种情况下,采用常规的多目标跟踪方法效果不理想。目前,国内外关于海上多目标跟踪方面的研究文献还不多,且大都侧重于单一情形。该文从常规多目标跟踪方法、幅度信息辅助的多目标跟踪方法、多目标检测前跟踪方法以及多扩展目标跟踪方法等4个方面对海上多目标跟踪技术进行了梳理,并对海上多目标跟踪的未来发展方向进行了展望。 多目标跟踪(MTT)是雷达数据处理领域的难点。相较于一般场景,海上多目标跟踪(MMTT)面临的挑战更大。一方面,复杂的海洋环境和较低的信杂比使得海面小型目标的检测性能受限,检测得到的点迹存在漏检并包含大量虚警,导致多目标跟踪处理的难度大大增加;另一方面,当海面目标以多群形式编队运动,或采用高分辨率雷达对海探测时,目标量测容易呈现跨单元分布的特征,这种情况下,采用常规的多目标跟踪方法效果不理想。目前,国内外关于海上多目标跟踪方面的研究文献还不多,且大都侧重于单一情形。该文从常规多目标跟踪方法、幅度信息辅助的多目标跟踪方法、多目标检测前跟踪方法以及多扩展目标跟踪方法等4个方面对海上多目标跟踪技术进行了梳理,并对海上多目标跟踪的未来发展方向进行了展望。
SAR多通道引起的虚假目标与散焦的船舶目标形状纹理特征非常相似,在全孔径SAR图像中难以区分。针对此类虚假目标造成的虚警问题,该文提出一种基于子孔径与全孔径特征学习的SAR多通道虚假目标鉴别方法。首先,对复数SAR图像进行幅值计算得到幅度图像,利用迁移学习方法提取幅度图像中的全孔径特征;接着,对复数SAR图像进行子孔径分解获得一系列子孔径图像,然后用栈式卷积自编码器(SCAE)提取子孔径图像中的子孔径特征;最后,将子孔径和全孔径特征进行串联并利用联合特征进行分类。在高分三号超精细条带模式SAR图像上的实验结果表明,该方法可以有效的鉴别船舶目标和多通道虚假目标,与仅使用全孔径特征学习的方法相比准确率提升了16.32%。 SAR多通道引起的虚假目标与散焦的船舶目标形状纹理特征非常相似,在全孔径SAR图像中难以区分。针对此类虚假目标造成的虚警问题,该文提出一种基于子孔径与全孔径特征学习的SAR多通道虚假目标鉴别方法。首先,对复数SAR图像进行幅值计算得到幅度图像,利用迁移学习方法提取幅度图像中的全孔径特征;接着,对复数SAR图像进行子孔径分解获得一系列子孔径图像,然后用栈式卷积自编码器(SCAE)提取子孔径图像中的子孔径特征;最后,将子孔径和全孔径特征进行串联并利用联合特征进行分类。在高分三号超精细条带模式SAR图像上的实验结果表明,该方法可以有效的鉴别船舶目标和多通道虚假目标,与仅使用全孔径特征学习的方法相比准确率提升了16.32%。
传统的合成孔径雷达(SAR)成像是将现实中的三维场景投影到方位-斜距向二维平面的一系列处理过程,损失了三维空间的高度维信息。随着SAR系统及处理技术的发展,层析SAR系统通过沿高度向的多个数据获取构造高度维合成孔径,利用阵列信号处理方法实现目标高分辨率三维成像,对观测场景进行三维重建,获取地面目标的垂直结构信息,对植被监测、雪冰探测、城市建模等应用具有重要应用价值。该文基于层析SAR观测机理,分析了配准、去平地效应、相位补偿、高度维聚焦等三维成像关键环节以及算法研究现状,着重阐述了层析SAR在植被、雪冰、城市信息提取方面的应用,介绍了过去20年中相关的实验结果,讨论了不同平台下植被高度与冠层结构、冰川厚度与内部结构、积雪厚度与分层、城市区三维重建与形变监测等方面的应用潜力与存在的问题,并对其发展趋势进行了展望。 传统的合成孔径雷达(SAR)成像是将现实中的三维场景投影到方位-斜距向二维平面的一系列处理过程,损失了三维空间的高度维信息。随着SAR系统及处理技术的发展,层析SAR系统通过沿高度向的多个数据获取构造高度维合成孔径,利用阵列信号处理方法实现目标高分辨率三维成像,对观测场景进行三维重建,获取地面目标的垂直结构信息,对植被监测、雪冰探测、城市建模等应用具有重要应用价值。该文基于层析SAR观测机理,分析了配准、去平地效应、相位补偿、高度维聚焦等三维成像关键环节以及算法研究现状,着重阐述了层析SAR在植被、雪冰、城市信息提取方面的应用,介绍了过去20年中相关的实验结果,讨论了不同平台下植被高度与冠层结构、冰川厚度与内部结构、积雪厚度与分层、城市区三维重建与形变监测等方面的应用潜力与存在的问题,并对其发展趋势进行了展望。
海陆分割是海岸线提取、近岸目标检测的一个基本步骤。传统的海陆分割算法分割准确度差,参数调节繁琐,难以满足实际应用要求。卷积神经网络能够高效地提取图像多个层次特征,广泛应用于图像分类任务,可作为海陆分割新的技术途径。其中双边网络(BiSeNet)能有效平衡分割精度和速度,在自然场景图像语义分割任务上取得了较好的表现。但对于SAR图像海陆分割任务,双边网络难以有效提取SAR图像的上下文语义信息和空间信息,分割效果较差。针对上述问题,该文根据SAR图像特点减少双边网络中空间路径的卷积层数,从而降低空间信息的损失,并选用ResNet18轻量化模型作为上下文路径骨干网络,减少过拟合现象并提供较广阔的特征感受野,同时提出边缘增强损失函数策略,提升模型分割性能。基于高分三号SAR图像数据的实验表明,所提方法可有效提升网络的预测精度和分割速率,其分割准确度和F1分数分别达到了0.9889和0.9915,对尺寸大小为1024×1024的SAR图像切片处理速率为12.7 frames/s,均优于当前主流的分割网络框架。此外,所提网络的规模较BiSeNet减少50%以上,并小于轻量级的U-Net架构,同时网络有较强的泛化性能,具有较高的实际应用价值。 海陆分割是海岸线提取、近岸目标检测的一个基本步骤。传统的海陆分割算法分割准确度差,参数调节繁琐,难以满足实际应用要求。卷积神经网络能够高效地提取图像多个层次特征,广泛应用于图像分类任务,可作为海陆分割新的技术途径。其中双边网络(BiSeNet)能有效平衡分割精度和速度,在自然场景图像语义分割任务上取得了较好的表现。但对于SAR图像海陆分割任务,双边网络难以有效提取SAR图像的上下文语义信息和空间信息,分割效果较差。针对上述问题,该文根据SAR图像特点减少双边网络中空间路径的卷积层数,从而降低空间信息的损失,并选用ResNet18轻量化模型作为上下文路径骨干网络,减少过拟合现象并提供较广阔的特征感受野,同时提出边缘增强损失函数策略,提升模型分割性能。基于高分三号SAR图像数据的实验表明,所提方法可有效提升网络的预测精度和分割速率,其分割准确度和F1分数分别达到了0.9889和0.9915,对尺寸大小为1024×1024的SAR图像切片处理速率为12.7 frames/s,均优于当前主流的分割网络框架。此外,所提网络的规模较BiSeNet减少50%以上,并小于轻量级的U-Net架构,同时网络有较强的泛化性能,具有较高的实际应用价值。
针对现有算法定位精度低,稳健性差的问题,该文基于误差校正的思想,改进了经典两步加权最小二乘(TSWLS)算法的步骤2,提出一种站址误差条件下基于到达时间差(TDOA)和到达频率差(FDOA)的高精度、稳健动目标无源定位算法。所提算法的步骤2对步骤1中引入的辅助变量进行泰勒展开以构建误差校正方程,避免了经典两步加权最小二乘算法中的矩阵缺秩问题和非线性运算,提高了算法的稳健性和定位精度。理论分析表明,在小噪声条件下该算法定位精度可达克拉美罗下界(CRLB)。仿真结果表明,在常见量级的站值误差及测量误差下,相比于现有算法,该文算法具有更强的稳健性和更优的抗噪性。 针对现有算法定位精度低,稳健性差的问题,该文基于误差校正的思想,改进了经典两步加权最小二乘(TSWLS)算法的步骤2,提出一种站址误差条件下基于到达时间差(TDOA)和到达频率差(FDOA)的高精度、稳健动目标无源定位算法。所提算法的步骤2对步骤1中引入的辅助变量进行泰勒展开以构建误差校正方程,避免了经典两步加权最小二乘算法中的矩阵缺秩问题和非线性运算,提高了算法的稳健性和定位精度。理论分析表明,在小噪声条件下该算法定位精度可达克拉美罗下界(CRLB)。仿真结果表明,在常见量级的站值误差及测量误差下,相比于现有算法,该文算法具有更强的稳健性和更优的抗噪性。
两维自聚焦是高机动条件下机载合成孔径雷达(SAR)高分辨率成像的重要保障。现有的双基SAR两维自聚焦算法没有充分利用相位误差的先验结构信息,是对相位误差的一种盲估计,在计算效率和参数估计精度方面仍然存在很大限制。该文从双基SAR极坐标格式成像算法新解释入手,从残留距离徙动(RCM)校正的观点出发,将极坐标格式(PFA)算法的实现解释为距离频率和方位时间两个变量的解耦过程。利用这一观点分析了极坐标格式算法中的距离和方位重采样对两维相位误差的影响,揭示了残留两维相位误差固有的解析结构。基于这一固有的先验信息,该文提出了一种结合先验信息和图像数据的双基SAR两维自聚焦算法。算法通过引入先验知识,将两维相位误差估计降维成一维方位相位误差的估计;同时,在估计方位相位误差时,通过多子带数据平均,充分挖掘了所有数据的信息。相比于已有算法,无论是参数估计精度还是计算效率都有明显改善。实验结果验证了该文理论分析的正确性以及所提两维自聚焦方法的有效性。 两维自聚焦是高机动条件下机载合成孔径雷达(SAR)高分辨率成像的重要保障。现有的双基SAR两维自聚焦算法没有充分利用相位误差的先验结构信息,是对相位误差的一种盲估计,在计算效率和参数估计精度方面仍然存在很大限制。该文从双基SAR极坐标格式成像算法新解释入手,从残留距离徙动(RCM)校正的观点出发,将极坐标格式(PFA)算法的实现解释为距离频率和方位时间两个变量的解耦过程。利用这一观点分析了极坐标格式算法中的距离和方位重采样对两维相位误差的影响,揭示了残留两维相位误差固有的解析结构。基于这一固有的先验信息,该文提出了一种结合先验信息和图像数据的双基SAR两维自聚焦算法。算法通过引入先验知识,将两维相位误差估计降维成一维方位相位误差的估计;同时,在估计方位相位误差时,通过多子带数据平均,充分挖掘了所有数据的信息。相比于已有算法,无论是参数估计精度还是计算效率都有明显改善。实验结果验证了该文理论分析的正确性以及所提两维自聚焦方法的有效性。
当前,国内外逆合成孔径雷达(ISAR)系统均朝着高载频、大带宽、多极化、分布式、网络化的方向发展,并牵引ISAR成像技术的发展和进步。从ISAR图像的角度来看,ISAR成像的发展变化主要可归纳为精细化成像以提升成像质量和多维度成像以丰富成像信息两个方面。该文首先从雷达回波脉冲压缩、雷达系统失真校正、目标高速运动补偿、距离向自聚焦、平动补偿、转动补偿、图像重构、图像后处理等方面综述雷达精细化成像方法,然后从极化、多频带融合、多站多视角成像、三维成像等方面综述雷达成像维度的扩展,最后从成像建模、复杂场景精细成像、实时成像、成像评价与图像应用等4个方面进行展望分析。 当前,国内外逆合成孔径雷达(ISAR)系统均朝着高载频、大带宽、多极化、分布式、网络化的方向发展,并牵引ISAR成像技术的发展和进步。从ISAR图像的角度来看,ISAR成像的发展变化主要可归纳为精细化成像以提升成像质量和多维度成像以丰富成像信息两个方面。该文首先从雷达回波脉冲压缩、雷达系统失真校正、目标高速运动补偿、距离向自聚焦、平动补偿、转动补偿、图像重构、图像后处理等方面综述雷达精细化成像方法,然后从极化、多频带融合、多站多视角成像、三维成像等方面综述雷达成像维度的扩展,最后从成像建模、复杂场景精细成像、实时成像、成像评价与图像应用等4个方面进行展望分析。
飞鸟和无人机(UAVs)是典型的“低慢小”目标,具有低可观测性,对两者的有效监视和识别成为保障空中航路安全、城市安保等需求迫切需要解决的难题。飞鸟和无人机目标类型多、飞行高度低、机动性强、雷达散射截面积小,加之探测环境复杂,给目标探测带来极大困扰,已成为世界性难题。因此迫切需要研发“看得见(检测能力强)、辨得明(识别概率高)”的无人机、飞鸟等“低慢小”目标监视手段和技术,实现目标的精细化描述和识别。该文集中对近年来复杂场景下旋翼无人机和飞鸟目标检测与识别技术的研究进展进行了归纳总结,介绍了飞鸟和无人机探测的主要手段,从回波建模和微动特性认知、泛探模式下机动特征增强与提取、分布式多视角特征融合、运动轨迹差异、深度学习智能分类等方面给出了检测和识别的有效途径。最后,该文总结了现有研究存在的问题,对未来复杂场景下飞鸟和无人机目标检测与识别技术的发展进行了展望。 飞鸟和无人机(UAVs)是典型的“低慢小”目标,具有低可观测性,对两者的有效监视和识别成为保障空中航路安全、城市安保等需求迫切需要解决的难题。飞鸟和无人机目标类型多、飞行高度低、机动性强、雷达散射截面积小,加之探测环境复杂,给目标探测带来极大困扰,已成为世界性难题。因此迫切需要研发“看得见(检测能力强)、辨得明(识别概率高)”的无人机、飞鸟等“低慢小”目标监视手段和技术,实现目标的精细化描述和识别。该文集中对近年来复杂场景下旋翼无人机和飞鸟目标检测与识别技术的研究进展进行了归纳总结,介绍了飞鸟和无人机探测的主要手段,从回波建模和微动特性认知、泛探模式下机动特征增强与提取、分布式多视角特征融合、运动轨迹差异、深度学习智能分类等方面给出了检测和识别的有效途径。最后,该文总结了现有研究存在的问题,对未来复杂场景下飞鸟和无人机目标检测与识别技术的发展进行了展望。
分布式软目标是指分布范围较大、具有时变的空间分布或内部相对运动的非刚性目标或目标群,是当前雷达领域较为关注的一类目标,其特性与感知研究是一个多学科交叉的问题。为便于雷达科技工作者较好地理解相关技术,该文从正问题和逆问题两个角度,分连续型和离散型两种情况,对这类目标的运动、电磁散射/传输、雷达特征、探测与参数反演等技术的现状进行了梳理,并分析了发展趋势。以飞机尾流为例,对这类目标的雷达特性与感知技术进行了阐述,为相关雷达探测技术发展提供重要参考。 分布式软目标是指分布范围较大、具有时变的空间分布或内部相对运动的非刚性目标或目标群,是当前雷达领域较为关注的一类目标,其特性与感知研究是一个多学科交叉的问题。为便于雷达科技工作者较好地理解相关技术,该文从正问题和逆问题两个角度,分连续型和离散型两种情况,对这类目标的运动、电磁散射/传输、雷达特征、探测与参数反演等技术的现状进行了梳理,并分析了发展趋势。以飞机尾流为例,对这类目标的雷达特性与感知技术进行了阐述,为相关雷达探测技术发展提供重要参考。
米波雷达具有很好的反隐身性能。多输入多输出(MIMO)雷达的波形分集具有高自由度特点,使MIMO雷达在检测和参数估计等方面具有更多优势,故米波MIMO雷达受到广泛研究。而测高是米波MIMO雷达最重要的问题之一。针对米波MIMO雷达测高问题,最大似然和广义多重信号分类方法是米波MIMO阵列雷达测高方法行之有效的算法,但其计算量大,工程中难以接受。该文提出一种基于块正交匹配追踪(BOMP)预处理的方法来降低计算量。首先对MIMO阵列接收数据稀疏化处理,然后通过数学操作将其变形至适合于BOMP算法的信号模型,然后利用粗栅格得到角度粗估计。并以此为初始值中心,取MIMO雷达波束宽度作为搜索范围。仿真结果表明该算法能有效降低搜索类测高算法的计算量。 米波雷达具有很好的反隐身性能。多输入多输出(MIMO)雷达的波形分集具有高自由度特点,使MIMO雷达在检测和参数估计等方面具有更多优势,故米波MIMO雷达受到广泛研究。而测高是米波MIMO雷达最重要的问题之一。针对米波MIMO雷达测高问题,最大似然和广义多重信号分类方法是米波MIMO阵列雷达测高方法行之有效的算法,但其计算量大,工程中难以接受。该文提出一种基于块正交匹配追踪(BOMP)预处理的方法来降低计算量。首先对MIMO阵列接收数据稀疏化处理,然后通过数学操作将其变形至适合于BOMP算法的信号模型,然后利用粗栅格得到角度粗估计。并以此为初始值中心,取MIMO雷达波束宽度作为搜索范围。仿真结果表明该算法能有效降低搜索类测高算法的计算量。
飞机尾流是飞机飞行时在其后方产生的一对反向旋转的强烈湍流,对后续飞机飞行安全具有重大影响,其探测已成为制约机场容量增长和影响空中交通安全管理的瓶颈,亟需发展飞机尾流雷达探测和监视的技术与系统。该文构建了基于激光雷达探测的飞机尾流特征参数反演系统,可基于实测数据反演得到尾流涡心位置和速度环量等特征参数。同时构建了尾流动力学、散射特性与雷达回波仿真模块,可实现参数反演算法的性能评估。该系统的参数反演性能优良,运行稳定,可为机场安全管控提供有效技术手段,为飞机尾流的短时行为预测、危害评估和动态间隔标准制定等提供基础支撑。 飞机尾流是飞机飞行时在其后方产生的一对反向旋转的强烈湍流,对后续飞机飞行安全具有重大影响,其探测已成为制约机场容量增长和影响空中交通安全管理的瓶颈,亟需发展飞机尾流雷达探测和监视的技术与系统。该文构建了基于激光雷达探测的飞机尾流特征参数反演系统,可基于实测数据反演得到尾流涡心位置和速度环量等特征参数。同时构建了尾流动力学、散射特性与雷达回波仿真模块,可实现参数反演算法的性能评估。该系统的参数反演性能优良,运行稳定,可为机场安全管控提供有效技术手段,为飞机尾流的短时行为预测、危害评估和动态间隔标准制定等提供基础支撑。
外辐射源雷达系统反隐身性能强、隐蔽性好、生存能力强,在军用和民用领域都具有十分广阔的应用场景。为了有效地对低信噪比的弱目标进行检测,并且同时满足系统的实时性需求,该文针对外辐射源雷达系统的特点,依据检测前跟踪算法的思想,提出一种基于信息积累的外辐射源雷达系统目标检测方法。该方法首先将目标状态空间离散格点化,然后利用递推贝叶斯滤波的思想在多帧观测数据之间进行目标状态信息的传递和积累,最后利用信息熵作为判决目标是否存在的条件,避免了对目标存在和目标不存在两种状态之间转移概率模型的先验假设,是一种实现简单、计算复杂度低、可并行度高的目标检测方法。实验结果表明,该方法不仅运行时间短,实时性能强,而且具有良好的检测性能和一定的鲁棒性。 外辐射源雷达系统反隐身性能强、隐蔽性好、生存能力强,在军用和民用领域都具有十分广阔的应用场景。为了有效地对低信噪比的弱目标进行检测,并且同时满足系统的实时性需求,该文针对外辐射源雷达系统的特点,依据检测前跟踪算法的思想,提出一种基于信息积累的外辐射源雷达系统目标检测方法。该方法首先将目标状态空间离散格点化,然后利用递推贝叶斯滤波的思想在多帧观测数据之间进行目标状态信息的传递和积累,最后利用信息熵作为判决目标是否存在的条件,避免了对目标存在和目标不存在两种状态之间转移概率模型的先验假设,是一种实现简单、计算复杂度低、可并行度高的目标检测方法。实验结果表明,该方法不仅运行时间短,实时性能强,而且具有良好的检测性能和一定的鲁棒性。
通过被动接收辐射源信号并确定其位置的无源定位技术,在电子侦察、搜索救援等领域具有重要价值。传统测向交叉、时差、频差等无源定位技术通常需要两步实现辐射源的定位,第1步通过截获的信号采样估计与辐射源位置有关的定位参数,第2步利用这些定位参数求解辐射源的位置,这种处理方式带来了信息量损失、定位参数关联困难、系统灵敏度需求高等问题。近十几年来,兴起了一种无需估计定位参数,而是直接处理原始采样信号获得辐射源位置估计的直接定位(DPD)技术,其具有适应低信噪比、无需参数关联、鲁棒性强等优势。在对已有直接定位技术进行全面总结基础上,该文归纳了基于不同信息类型的典型直接定位技术、特殊信号直接定位技术、高分辨率高精度直接定位技术、直接定位快速算法以及直接定位模型误差校正技术等已有成果,并对直接定位未来发展方向进行展望。 通过被动接收辐射源信号并确定其位置的无源定位技术,在电子侦察、搜索救援等领域具有重要价值。传统测向交叉、时差、频差等无源定位技术通常需要两步实现辐射源的定位,第1步通过截获的信号采样估计与辐射源位置有关的定位参数,第2步利用这些定位参数求解辐射源的位置,这种处理方式带来了信息量损失、定位参数关联困难、系统灵敏度需求高等问题。近十几年来,兴起了一种无需估计定位参数,而是直接处理原始采样信号获得辐射源位置估计的直接定位(DPD)技术,其具有适应低信噪比、无需参数关联、鲁棒性强等优势。在对已有直接定位技术进行全面总结基础上,该文归纳了基于不同信息类型的典型直接定位技术、特殊信号直接定位技术、高分辨率高精度直接定位技术、直接定位快速算法以及直接定位模型误差校正技术等已有成果,并对直接定位未来发展方向进行展望。
辐射源个体识别是一种仅通过信号的外部特征测量手段,提取辐射源指纹特征,从而识别发射给定信号的特定辐射源个体的技术。近年来,辐射源个体识别技术相关理论与实践应用不断完善,指纹特征提取方法的研究取得了较大的进展。该文在分析国内外大量学术研究成果的基础上,从指纹特征的内在逻辑出发提出了一种新的特征框架。该框架根据不同特征对辐射源指纹的描述特性以及相互之间的关联,将指纹特征划分为直接测量特征和降维变换特征两大类共3个层次,并系统性地梳理了辐射源指纹特征提取方法的研究现状。最后,该文对辐射源指纹特征提取的几个潜在研究方向进行了分析和展望, 希望对辐射源个体识别的研究和应用有所裨益。 辐射源个体识别是一种仅通过信号的外部特征测量手段,提取辐射源指纹特征,从而识别发射给定信号的特定辐射源个体的技术。近年来,辐射源个体识别技术相关理论与实践应用不断完善,指纹特征提取方法的研究取得了较大的进展。该文在分析国内外大量学术研究成果的基础上,从指纹特征的内在逻辑出发提出了一种新的特征框架。该框架根据不同特征对辐射源指纹的描述特性以及相互之间的关联,将指纹特征划分为直接测量特征和降维变换特征两大类共3个层次,并系统性地梳理了辐射源指纹特征提取方法的研究现状。最后,该文对辐射源指纹特征提取的几个潜在研究方向进行了分析和展望, 希望对辐射源个体识别的研究和应用有所裨益。
基于民用通信信号的无源雷达由于其辐射源分布密集,主通道与参考通道容易同时受同频辐射源干扰,严重影响检测效果。针对上述问题,该文提出了一种加入同频干扰抑制的信号处理流程。改进流程首先对所有通道接收信号联合处理,使用多通道盲反卷积算法估计各个辐射源直达波,再利用各通道主辐射源信号能量占比差异识别主辐射源直达波作为参考信号,然后对主通道中各辐射源杂波信号进行对消,最后用主辐射源直达波与对消剩余信号进行互模糊运算,完成目标检测。改进流程可以在不改变现有系统硬件条件的情况下有效抑制同频干扰,提升对消比,降低互模糊函数底噪,减少漏警。仿真分析与实测数据验证说明了该方法的正确性和有效性。 基于民用通信信号的无源雷达由于其辐射源分布密集,主通道与参考通道容易同时受同频辐射源干扰,严重影响检测效果。针对上述问题,该文提出了一种加入同频干扰抑制的信号处理流程。改进流程首先对所有通道接收信号联合处理,使用多通道盲反卷积算法估计各个辐射源直达波,再利用各通道主辐射源信号能量占比差异识别主辐射源直达波作为参考信号,然后对主通道中各辐射源杂波信号进行对消,最后用主辐射源直达波与对消剩余信号进行互模糊运算,完成目标检测。改进流程可以在不改变现有系统硬件条件的情况下有效抑制同频干扰,提升对消比,降低互模糊函数底噪,减少漏警。仿真分析与实测数据验证说明了该方法的正确性和有效性。
该文论述了利用新近研制的小型化多通道外辐射源雷达系统,开展基于长期演进(LTE)信号的外辐射源雷达目标探测实验研究的情况。首先从实测信号的模糊函数出发,探讨了该信号作为第三方照射源的优势。然后介绍了该体制雷达的系统方案设计以及外场实验。最后给出了不同目标的典型探测结果,从实验上证实了利用LTE信号实现地面及低空目标探测的技术可行性,为该探测技术的发展奠定了基础。 该文论述了利用新近研制的小型化多通道外辐射源雷达系统,开展基于长期演进(LTE)信号的外辐射源雷达目标探测实验研究的情况。首先从实测信号的模糊函数出发,探讨了该信号作为第三方照射源的优势。然后介绍了该体制雷达的系统方案设计以及外场实验。最后给出了不同目标的典型探测结果,从实验上证实了利用LTE信号实现地面及低空目标探测的技术可行性,为该探测技术的发展奠定了基础。