合成孔径雷达成像及工程伪装发展趋势

介绍了星载、机载合成孔径雷达(SAR)成像的发展概况,系统分析了合成孔径雷达的成像特点:图像接近光学水平,低频SAR具有穿透簇叶和识别伪装功能,可大范围战场实时监视及工程目标自动识别等。结合工程伪装材料、技术、实践及谋略,提出了研制仿地物工程伪装材料及防SAR伪装网(布),开发口部伪装技术及防复合SAR探测伪装技术,长远规划、系统实践工程伪装,建立大伪装理论框架,加强伪装谋略研究等途径与方法,指出了工程伪装的发展趋势。     

一种搜索鲁棒的中国余数定理的多基线相位解缠绕技术

多基线相位解缠绕的性能深受噪声水平制约，比如基于经典中国余数定理的相位解缠方法，由于其糟糕的抗噪声性能，限制了其在实际中的广泛运用。基于搜索鲁棒的余数定理，通过引入公因子，构建新的同余方程组，提出了一种搜索鲁棒的中国余数定理的相位解缠方法。仿真实验验证了该方法的有效性，并表明选择合理的公因子可以有效提高算法的抗噪声性能。     

基于粗精度DEM的复杂地形InSAR基线估计方法

基线精度对合成孔径雷达干涉测量极其重要,在研究传统基线估计方法的基础上,提出了一种基于粗精度DEM的基线估计方法。利用SRTM数字高程及初始轨道数据去除干涉相位中的地形条纹,通过分析剩余条纹的空间频率估计精确基线,具有不依赖于精确轨道数据、不受地形限制的优点。利用西藏玛尼山区ERS1/2数据进行了实测数据验证,实验结果表明得到的基线精度优于传统方法。     

车载UWB SAR干扰自适应抑制新方法

在分析车载超宽带合成孔径雷达(UWB SAR)探测系统中干扰类型及其产生机理的基础上,针对Tsaipei Wang等提出的批处理方法的局限性,提出一种基于迭代运算的图像域自适应干扰抑制方法.该方法利用基于韦布尔分布的恒虚警率(CFAR)检测器提高干扰信号估计的准确性;采用迭代方法在线估计和更新参数,实现干扰的自适应抑制.实测数据处理结果表明:该方法可有效抑制自信号干扰,且结构上适于实时处理,可满足车载UWB SAR探测系统对图像预处理的要求.     

机载超宽带SAR运动误差建模与分析

机载超宽带合成孔径雷达(UWB SAR)具有大积累角和长合成孔径的特点,这使得这类SAR系统的运动误差变得非常复杂.建立了机载UWB SAR运动误差模型,并基于该模型推导了存在运动误差情况下的回波信号频谱.分析了运动误差影响SAR成像处理的根本原因,以及不同特性运动误差对SAR图像所产生的不同影响.仿真实验结果证明了文...     

面向飞行器电磁散射特征诊断的近场频域成像算法

无人机在结构样式和材料构成方面具有的灵活性使得其相比有人机具有更大的隐身性能优化空间,在室内或者室外开展近场成像变得迫切。结合飞行器转台成像几何模型建立了近场转台成像通用信号模型,提出了一种面向飞行器电磁散射特征诊断的近场频域成像算法,在子孔径成像设置约束下,近似将斜距平面频谱按照水平面频谱处理;分析了该算法适用的条件,并围绕典型近场成像几何和飞行器尺寸生成仿真数据,在0.6～35 GHz范围内选择典型波段完成近场成像,良好的成像结果证实了理论分析与所提算法的正确性。     

结合景象匹配与惯导信息的SAR平台定位方法

利用高度传感器提供高度信息,结合高精度异源图像匹配技术与惯导系统漂移修正方法实现SAR平台定位。根据成像中间时刻SAR平台与SAR图像中心线上物点在水平面的投影共线的特性,在单帧图像中心线上均匀选取若干点与光学基准图进行高精度景象匹配;计算平台在水平面上投影位置,并利用高度信息确定其空间位置;使用序列图像定位结果估计惯导系统漂移参数,对惯导系统输出的位置数据进行修正,实现高精度的SAR平台定位。对各误差因素的影响进行分析,推导了精度估计公式。仿真和实际序列图像实验结果表明,方法正确可行,具有较高的平台定位精度,具备一定工程实用价值。     

凹障碍超宽带SAR图像特征分析

野外环境下的凹障碍感知一直是地面无人作战平台环境感知面临的难题,长期以来常规传感器,例如立体视觉、红外相机和激光雷达,都没有取得好的效果。超宽带合成孔径雷达作为一种全天时、全天候的高分辨率雷达,在目标感知方面得到了广泛的运用。基于超宽带合成孔径雷达感知凹障碍是一种有效的感知手段,阐述了凹障碍的雷达成像几何,利用MATLAB模拟仿真合成孔径雷达数据获得了凹障碍图像,分析得出了凹障碍在雷达图像表现出由阴影区和光亮区紧密相连的特征,并通过实测数据成像获得的凹障碍图像结果,对凹障碍雷达图像特征进行了进一步的验证。     

联合生成对抗网络和检测网络的SAR图像目标检测

针对合成孔径雷达图像目标检测中存在的样本获取困难且数量有限问题,提出了联合生成对抗网络和检测网络的学习模型。利用原始训练集对特别设计的超快区域卷积神经网络进行预训练;再通过基于注意力机制的深度学习生成对抗网络生成高质量合成样本,并输入检测网络进行预测;依据预测信息和概率等价类属标签分配策略为新生样本提供注释信息,并以一定占比对原始训练集进行扩充;利用扩充数据集对检测网络进行再训练。多组仿真实验证明,所提框架能够有效提升网络检测效率和性能。     

基于广义模糊函数的MIMO SAR分辨特性分析

多发多收合成孔径雷达（MIMO SAR）是近年来发展起来的一种新型雷达体制。与传统SAR相比,MIMO SAR综合利用了波形分集和空间分集优势,如何衡量系统的分辨特性以及模糊特性成为亟待解决的问题。本文将模糊函数概念推广到MIMO SAR性能分析中,通过数学推导获得了广义模糊函数的解析表示,结果表明MIMO SAR系统分辨率不仅取决于发射波形参数以及合成孔径长度,还与发射波形集的正交性以及收发天线阵列流形密切相关,仿真实验验证了系统模型的有效性和相应分析的正确性。