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无人机目标的雷达检测、分类和识别研究需要无人机的极化散射特性支撑。该文通过对复杂材质无人机的室内测量研究,揭示了无人机与金属化模型的全极化散射特性差异。利用部件分解测量的分析方法,阐述了无人机与主要部件极化散射一致性关系,证明了机身、机翼直接影响整机的退极化效应,其中机身部位是整机交叉极化散射的主要来源。 无人机目标的雷达检测、分类和识别研究需要无人机的极化散射特性支撑。该文通过对复杂材质无人机的室内测量研究,揭示了无人机与金属化模型的全极化散射特性差异。利用部件分解测量的分析方法,阐述了无人机与主要部件极化散射一致性关系,证明了机身、机翼直接影响整机的退极化效应,其中机身部位是整机交叉极化散射的主要来源。
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近年来,深度学习技术得到广泛应用,然而在合成孔径雷达(SAR)舰船目标检测研究中,由于数据获取难、样本规模小,尚难以支撑深度网络模型的训练。该文公开了一个面向高分辨率、大尺寸场景的SAR舰船检测数据集,该数据集包含31景高分三号SAR图像,场景类型包含港口、岛礁、不同级别海况的海面等,背景涵盖近岸和远海等多样场景。同时,该文使用经典舰船检测算法和深度学习算法进行了实验,其中基于密集连接端到端网络方法效果最佳,平均精度达到88.1%。通过实验对比分析形成指标基准,方便其他学者在此数据集基础上进一步展开SAR舰船检测相关研究。 近年来,深度学习技术得到广泛应用,然而在合成孔径雷达(SAR)舰船目标检测研究中,由于数据获取难、样本规模小,尚难以支撑深度网络模型的训练。该文公开了一个面向高分辨率、大尺寸场景的SAR舰船检测数据集,该数据集包含31景高分三号SAR图像,场景类型包含港口、岛礁、不同级别海况的海面等,背景涵盖近岸和远海等多样场景。同时,该文使用经典舰船检测算法和深度学习算法进行了实验,其中基于密集连接端到端网络方法效果最佳,平均精度达到88.1%。通过实验对比分析形成指标基准,方便其他学者在此数据集基础上进一步展开SAR舰船检测相关研究。
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为了抑制空气波干扰,该文提出时间域编码电磁方法,采用伪随机编码信号作为激励信号,基于同步记录的编码信号和接收电压信号,通过时间域反卷积信号复原方法获得含有异常体信息的大地冲激响应,同时分析了时钟频率与编码长度的选择依据。该方法进行了外场实验验证,对比实验结果表明:该方法通过降低时钟频率与增大编码长度可显著提高电磁数据的信号质量,抑制空气波干扰,有效识别地下异常体信息。 为了抑制空气波干扰,该文提出时间域编码电磁方法,采用伪随机编码信号作为激励信号,基于同步记录的编码信号和接收电压信号,通过时间域反卷积信号复原方法获得含有异常体信息的大地冲激响应,同时分析了时钟频率与编码长度的选择依据。该方法进行了外场实验验证,对比实验结果表明:该方法通过降低时钟频率与增大编码长度可显著提高电磁数据的信号质量,抑制空气波干扰,有效识别地下异常体信息。
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合成孔径雷达3维成像技术可以消除目标和地形在2维图像上产生的严重混叠,显著提升目标识别和3维建模能力,已经成为当前SAR发展的重要趋势。合成孔径雷达3维成像技术经过了数十年的发展,已提出多种技术体制。该文系统性回顾了SAR 3维成像技术领域的发展过程,深入分析了现有SAR 3维成像技术的特点;指出了SAR回波及图像中蕴含的未被现有技术利用的3维信息,提出“合成孔径雷达微波视觉3维成像”的新概念和新思路,将SAR成像方法与微波散射机制和图像视觉语义有机融合,形成SAR微波视觉3维成像理论与方法,实现高效能、低成本的SAR 3维成像。该文重点阐述了SAR微波视觉3维成像的概念、目标和关键科学问题,并给出了初步的技术途径,为SAR 3维成像提供了新的技术思路。 合成孔径雷达3维成像技术可以消除目标和地形在2维图像上产生的严重混叠,显著提升目标识别和3维建模能力,已经成为当前SAR发展的重要趋势。合成孔径雷达3维成像技术经过了数十年的发展,已提出多种技术体制。该文系统性回顾了SAR 3维成像技术领域的发展过程,深入分析了现有SAR 3维成像技术的特点;指出了SAR回波及图像中蕴含的未被现有技术利用的3维信息,提出“合成孔径雷达微波视觉3维成像”的新概念和新思路,将SAR成像方法与微波散射机制和图像视觉语义有机融合,形成SAR微波视觉3维成像理论与方法,实现高效能、低成本的SAR 3维成像。该文重点阐述了SAR微波视觉3维成像的概念、目标和关键科学问题,并给出了初步的技术途径,为SAR 3维成像提供了新的技术思路。
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星载合成孔径雷达(SAR)以卫星等空间飞行器为运动平台,具有全天时、全天候、全球观测能力,已成为一种不可或缺的对地观测手段。当前,我国星载SAR已实现分辨率从米级到亚米级、系统体制从正侧视条带向方位扫描聚束、从单通道向多通道、极化方式从单一极化到全极化的技术跨越。随着技术的不断进步,未来星载SAR将在体制、概念、技术、模式等方面取得突破,包括高分辨率宽幅成像、多基地、轻小型化、智能化等,从而不断拓展星载SAR的观测维度,实现多维度信息获取。该文将围绕星载SAR的技术发展趋势展开论述。 星载合成孔径雷达(SAR)以卫星等空间飞行器为运动平台,具有全天时、全天候、全球观测能力,已成为一种不可或缺的对地观测手段。当前,我国星载SAR已实现分辨率从米级到亚米级、系统体制从正侧视条带向方位扫描聚束、从单通道向多通道、极化方式从单一极化到全极化的技术跨越。随着技术的不断进步,未来星载SAR将在体制、概念、技术、模式等方面取得突破,包括高分辨率宽幅成像、多基地、轻小型化、智能化等,从而不断拓展星载SAR的观测维度,实现多维度信息获取。该文将围绕星载SAR的技术发展趋势展开论述。
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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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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。
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视频合成孔径雷达(SAR)技术将观测场景的动态信息以视频方式呈现出来,其高帧率成像特性有利于实现对地面机动目标的实时探测。视频SAR信号处理关键技术主要包括高帧率成像处理算法和运动目标检测技术等。该文对视频SAR成像处理进行了探讨,给出了两种典型视频SAR成像处理仿真数据结果,详细分析了视频SAR阴影形成机理和对动目标检测性能的影响,并将基于机器学习的视频SAR阴影目标检测技术与经典处理方法在实际数据上进行了验证对比。 视频合成孔径雷达(SAR)技术将观测场景的动态信息以视频方式呈现出来,其高帧率成像特性有利于实现对地面机动目标的实时探测。视频SAR信号处理关键技术主要包括高帧率成像处理算法和运动目标检测技术等。该文对视频SAR成像处理进行了探讨,给出了两种典型视频SAR成像处理仿真数据结果,详细分析了视频SAR阴影形成机理和对动目标检测性能的影响,并将基于机器学习的视频SAR阴影目标检测技术与经典处理方法在实际数据上进行了验证对比。
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摘要(5342)
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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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涡旋电磁波,因携带有轨道角动量(OAM),从而体现出除了传统的强度、相位、频率、极化等自由度之外的一种新型自由度,理论上在任意频率下都具有无穷多种互不干扰的正交模态,并且近年来其在雷达成像、无线通信等研究领域展现出重要的应用潜力,所以引起国内外学者的广泛关注,具有很高的研究价值和应用前景。在这里,该文主要介绍近年来涡旋电磁波天线技术的研究进展,包括单一微带贴片天线、阵列天线、行波天线、以及超表面天线结构等。单一微带贴片天线由于其结构简单、制作成本低而被广泛运用;行波天线可以在宽带范围内产生多OAM模式的涡旋电磁波;阵列天线的设计原理简单,可以灵活地控制产生不同模态的高增益OAM电磁波;而超表面天线不需要复杂的馈电网络,从而具有天线整体剖面较低的优势。该文对这4种常见的涡旋电磁波天线进行了总结,并展望了未来的发展趋势。 涡旋电磁波,因携带有轨道角动量(OAM),从而体现出除了传统的强度、相位、频率、极化等自由度之外的一种新型自由度,理论上在任意频率下都具有无穷多种互不干扰的正交模态,并且近年来其在雷达成像、无线通信等研究领域展现出重要的应用潜力,所以引起国内外学者的广泛关注,具有很高的研究价值和应用前景。在这里,该文主要介绍近年来涡旋电磁波天线技术的研究进展,包括单一微带贴片天线、阵列天线、行波天线、以及超表面天线结构等。单一微带贴片天线由于其结构简单、制作成本低而被广泛运用;行波天线可以在宽带范围内产生多OAM模式的涡旋电磁波;阵列天线的设计原理简单,可以灵活地控制产生不同模态的高增益OAM电磁波;而超表面天线不需要复杂的馈电网络,从而具有天线整体剖面较低的优势。该文对这4种常见的涡旋电磁波天线进行了总结,并展望了未来的发展趋势。
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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。
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机载圆周合成孔径雷达(CSAR)作为一种新兴的成像模式,具有全方位观测、高空间分辨率和可三维成像等优点。随着CSAR成像技术的不断发展,现已逐渐成为对重点区域实施精确观测的有效手段之一。该文重点阐述了作者所在研究团队近年来在机载CSAR成像技术方面完成的研究工作,包括机载CSAR成像模型,空间分辨率评估,CSAR二维成像,基于单圆周CSAR的目标三维图像重构和多基线CSAR(HoloSAR)三维成像等技术,并给出了P, X两个频段机载CSAR的实测数据处理结果。已取得的研究成果证明了机载CSAR成像的有效性和实用性。该文主要内容基于作者2019年8月16日在“雷达学报第五届青年科学家论坛”上的学术报告。

机载圆周合成孔径雷达(CSAR)作为一种新兴的成像模式,具有全方位观测、高空间分辨率和可三维成像等优点。随着CSAR成像技术的不断发展,现已逐渐成为对重点区域实施精确观测的有效手段之一。该文重点阐述了作者所在研究团队近年来在机载CSAR成像技术方面完成的研究工作,包括机载CSAR成像模型,空间分辨率评估,CSAR二维成像,基于单圆周CSAR的目标三维图像重构和多基线CSAR(HoloSAR)三维成像等技术,并给出了P, X两个频段机载CSAR的实测数据处理结果。已取得的研究成果证明了机载CSAR成像的有效性和实用性。该文主要内容基于作者2019年8月16日在“雷达学报第五届青年科学家论坛”上的学术报告。

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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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针对大场景遥感图像舰船目标的快速检测问题,该文设计了一种级联型卷积神经网络检测框架。该检测框架由目标预筛选全卷积网络(P-FCN)和目标精确检测全卷积网络(D-FCN)两个全卷积网络级联而成。P-FCN是一个轻量级的图像分类网络,负责对大场景图像中可能的舰船区域进行快速预筛选,其层数少、训练简单,候选框冗余较少,能够减少后续网络的计算负担;D-FCN是一个改进的U-Net网络,通过在传统U-Net结构中加入目标掩膜和舰船朝向估计层以进行多任务的学习,实现任意朝向舰船目标的精细定位。该文分别使用TerraSAR-X雷达遥感图像和从91卫图、DOTA数据集中获得的光学遥感图像对算法进行了测试,结果表明该方法的检测准确率分别为0.928和0.926,与传统滑窗法相当,但目标检测时间仅为滑窗法的1/3左右。该文所提的级联型卷积神经网络检测框架在保持检测精度的前提下能显著提高目标检测效率,可实现大场景遥感图像中舰船目标的快速检测。 针对大场景遥感图像舰船目标的快速检测问题,该文设计了一种级联型卷积神经网络检测框架。该检测框架由目标预筛选全卷积网络(P-FCN)和目标精确检测全卷积网络(D-FCN)两个全卷积网络级联而成。P-FCN是一个轻量级的图像分类网络,负责对大场景图像中可能的舰船区域进行快速预筛选,其层数少、训练简单,候选框冗余较少,能够减少后续网络的计算负担;D-FCN是一个改进的U-Net网络,通过在传统U-Net结构中加入目标掩膜和舰船朝向估计层以进行多任务的学习,实现任意朝向舰船目标的精细定位。该文分别使用TerraSAR-X雷达遥感图像和从91卫图、DOTA数据集中获得的光学遥感图像对算法进行了测试,结果表明该方法的检测准确率分别为0.928和0.926,与传统滑窗法相当,但目标检测时间仅为滑窗法的1/3左右。该文所提的级联型卷积神经网络检测框架在保持检测精度的前提下能显著提高目标检测效率,可实现大场景遥感图像中舰船目标的快速检测。
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2020, 9(2): 277-294.
摘要(4414)
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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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交叉眼干扰是一种能够有效对抗单脉冲雷达的角度欺骗干扰。随着对抗主动式雷达导引头的需求提升,研究交叉眼干扰理论、研制交叉眼干扰系统正成为电子战领域的热点问题。该文从交叉眼干扰的理论发展、装备发展、应用难题以及研究趋势等4个方面进行综合论述,以期提供交叉眼干扰的全面认识和后续研究思路。 交叉眼干扰是一种能够有效对抗单脉冲雷达的角度欺骗干扰。随着对抗主动式雷达导引头的需求提升,研究交叉眼干扰理论、研制交叉眼干扰系统正成为电子战领域的热点问题。该文从交叉眼干扰的理论发展、装备发展、应用难题以及研究趋势等4个方面进行综合论述,以期提供交叉眼干扰的全面认识和后续研究思路。
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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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多角度SAR作为一种新的SAR模式,它具备对场景的长时间观测以及大合成孔径角两个优势。已有研究表明,这两点区别于传统SAR模式的优势,使得单通道系统也可以具备较强的动目标检测能力,即,无需增加雷达系统的复杂度,就可以实现在轨星载SAR系统动目标检测能力的拓展和提升。这也使得多角度SAR动目标研究成为新的研究热点。在研讨近年来多角度SAR-GMTI研究基础及发展现状的基础上,该文重点介绍了研究团队围绕高分3号开展的原理性验证实验研究,包括凝视聚束模式动目标检测方法研究、双通道动目实验模式、双通道凝视聚束GMTI模式研究等。通过上述研究,以期为在轨及规划星载SAR单通道GMTI工程实现、未来星载多角度SAR时序动态观测新型工作模式设计等奠定可行性研究基础。 多角度SAR作为一种新的SAR模式,它具备对场景的长时间观测以及大合成孔径角两个优势。已有研究表明,这两点区别于传统SAR模式的优势,使得单通道系统也可以具备较强的动目标检测能力,即,无需增加雷达系统的复杂度,就可以实现在轨星载SAR系统动目标检测能力的拓展和提升。这也使得多角度SAR动目标研究成为新的研究热点。在研讨近年来多角度SAR-GMTI研究基础及发展现状的基础上,该文重点介绍了研究团队围绕高分3号开展的原理性验证实验研究,包括凝视聚束模式动目标检测方法研究、双通道动目实验模式、双通道凝视聚束GMTI模式研究等。通过上述研究,以期为在轨及规划星载SAR单通道GMTI工程实现、未来星载多角度SAR时序动态观测新型工作模式设计等奠定可行性研究基础。
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