基于逆动力学分析的履带车辆行驶路面测量方法研究

履带车辆行驶路面多为山地、丘陵等非人工构筑路面。以该类行驶路面为研究对象,利用Kane-Huston方法对履带车辆进行逆动力学分析,给出履带车辆行驶路面的测量原理,在此基础上设计一种间接进行行驶路面测量的方法,并在某车辆试验场预设行驶路面进行实地测量。通过测量结果的计算和比较,证明该方法是切实可行的。     

非匀速直线运动SAR导引头目标回波快速模拟

传统的二维频域快速回波模拟方法是针对平台为匀速直线运动,合成孔径雷达(SAR)导引头一般是非匀速直线运动的,二维频域仿真方法在SAR导引头中并不适用。针对SAR导引头非匀速直线运动情况,在分析回波信号频域特点基础上,提出了非匀速直线运动SAR导引头回波信号快速频域模拟方法,详细介绍了该方法的原理和推导过程。最后,进行了相关仿真实验,实验结果验证了该方法的有效性与合理性。     

近场C-SAR成像系统关键技术研究

对近场距离下圆柱合成孔径雷达系统的基本原理进行了分析,在此基础上总结了毫米波段系统实现的关键技术及系统主要技术参数设计依据,最后给出了实际系统的成像实验结果.     

主星带伴随微小卫星编队SAR系统的空间分辨率分析

根据主星带伴随微小卫星编队SAR系统的结构特点,建立了双站SAR系统的几何模型,然后推导分析了距离分辨率和方位向分辨率的解析表达式,最后仿真分析了以ENVISAT作为主星、"干涉车轮"的距离分辨率和方位向分辨率随主星到编队小卫星的距离、相对轨道高度的变化情况,并且与主星SAR的分辨率进行了比较。结果表明:(1)空间分辨率大小随波束入射角的变化基本上与主星一致;(2)空间分辨率随主星与伴随小卫星的距离增大而增大;(3)空间分辨率之差随微小卫星相对椭圆轨道短轴的增加而增加。     

生成式对抗网络在SAR图像处理中的应用综述

合成孔径雷达自动目标识别技术是SAR图像处理领域的研究热点,但数据样本不足的情况导致SAR-ATR应用研究受到局限。传统扩充SAR数据集的图像仿真技术模型复杂、计算量大,生成图像不够逼真。生成式对抗网络GAN不需要目标先验信息,可以直接从真实图像数据中生成逼真的图像,具有低损耗和端到端的优点,因此相较于传统方法其更适用于小样本SAR数据高质量扩充。围绕GANs在SAR图像处理中的研究应用展开叙述,介绍了获取目标SAR图像的方法,包括传统的仿真技术和基于深度学习的GANs技术;从目标图像和场景图像等2个方面介绍了GANs训练的常用SAR数据集;针对不同数据集的应用场景,重点介绍了GANs网络在目标SAR图像生成、SAR超分辨率重建、SAR和光学影像融合等3个方面的最新研究进展;最后,结合深度学习和SAR目标特性,给出了GANs网络在SAR图像应用方面的后续发展建议。     

基于CNN的SAR图像舰船目标检测算法

为了提升合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像舰船目标检测的精度和速度,对卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)在SAR图像舰船目标检测上进行了研究。通过改进OTSU方法对SAR图像进行分割,并且用最小外接矩形将疑似目标标记出来;依据矩形中心在原始图像上提取出固定大小区域作为候选区域;将提取的目标通过训练好的卷积神经网络进行判定,去除虚警目标并将检测结果在原图中标记出来。实测数据的实验结果表明,该算法在降低虚警的同时提升了检测速度。     

正则化方法在非线性分析中的应用

本文用正则化方法给出了麦夸脱方法的一个误差估计式.     

机载叶簇穿透超宽带成像雷达的关键技术

本文从系统设备、系统试验和信息处理三个方面讨论了机载叶簇穿透超宽带成像雷达的关键技术。