星机双基地SAR方位向成像性能分析

星机双基地合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）系统中,由于收发平台运动速度差异较大,因此需要对收发波足（波足是指波束在地面的投影）的运动速度进行合理的设置,减小收发波足速度差,尽可能的提高收发波足覆盖范围和时间,进而实现高分辨、大方位场景成像。根据收发波足覆盖时间的相互关系,分析了收发波足共同覆盖范围内的方位向成像性能。分析了收发波足方位向位置偏移对方位向成像性能的影响,从而对星机双基地SAR系统的波束同步精度提出了要求。仿真结果表明,本文提出的方法能够很好的分析收发波足同步误差对成像性能的影响,能够为星机双基地SAR系统设计提供重要参考。     

稀疏贝叶斯学习框架下的扩展目标雷达关联成像

传统的关联成像方法未考虑复杂扩展目标的结构信息,在高分辨成像时的应用受到限制,为此提出一种自适应结构配对稀疏贝叶斯学习方法。该方法在稀疏贝叶斯学习的框架内针对扩展目标建立一种结构配对层次化高斯先验模型,然后采用变分贝叶斯期望-最大化算法交替进行目标重构和参数优化。该方法将某一信号分量的重构与周围信号分量联系起来,并能在迭代过程中自适应地调整表征各信号分量相关性的参数。实验结果表明,该方法针对扩展目标可以有效地进行高分辨成像。     

星载光学遥感成像系统复杂性分析

为研究星载光学遥感成像系统的复杂性,由复杂系统的基本特征与系统研究的基本原则出发,通过对成像全链路流程的分析,确定光学遥感成像系统的复杂性来源及其表现形式。建立星载光学成像的数学模型,以系统重要参数——调制传递函数为基点,通过正过程建模分析和逆过程测量计算相结合的方式,分析了系统复杂性研究的基本原则,即还原论与整体论相结合、定性与定量相结合的过程。由正、逆过程的对比分析,一方面阐述了系统性能与各个环节参数之间的关系,另一方面又由正则化盲反卷积的方式得到图像中真实的调制传递函数。二者相辅相成,既能通过补偿系统复杂性因素影响提升系统性能,又能进一步指导系统优化设计。     

压缩感知理论与光学压缩成像系统

压缩感知理论为提升信息获取能力提供了新的思路,它表明当被探测信号具有稀疏性时,则获取信号所必需的测量数据与其稀疏度K量级相当,而远小于信号的维数N(Shannon采样定理所要求的采样数)。基于压缩感知理论的成像技术(压缩成像)则将感知、压缩和数据处理三个过程完美地结合在一起,避免了传统成像系统"先采样再压缩"方式带来的传感器和计算资源浪费。本文从稀疏性、投影测量矩阵的设计与可重构条件、压缩感知重构算法三个方面概述了压缩感知理论及进展,并以光学成像为背景,详细阐述了最近提出的几类光学压缩成像系统,最后,探讨了压缩感知及压缩成像方面目前所面临的一些挑战性问题。     

距离选通激光成像水体后向散射光能量分布计算

针对在水下距离未知的目标搜索过程中,距离选通成像系统接收到的大部分是水体后向散射光的现象,分析了在给定开门时刻和选通门宽参数条件下,ICCD能够接收到后向散射光的水体范围;给出了ICCD接收到该范围内水体后向散射光能量以及该能量在ICCD像面上分布的计算方法.仿真和实验结果验证了该计算方法的可行性.     

嫦娥三号着陆器巡视器互拍成像中国探月工程二期取得圆满成功 习近平李克强到飞控大厅观看两器互拍成像

12月15日．嫦娥三号着陆器、巡视器顺利完成互拍成像．标志我国探月工程二期取得圆满成功。中共中央总书记、国家主席、中央军委主席习近平专程前往北京航天飞行控制中心观看实况．代表党中央、国务院、中央军委．代表全国各族人民．向全体参研参试人员表示热烈祝贺和诚挚慰问。     

基于协同进化的多平台联合对地观测优化调度

在分析了卫星与无人机在执行观测与资源调度上的特性差异基础上,建立了多平台联合对地观测调度问题的数学模型,提出了多平台协同进化调度算法(MPCCPSA)进行求解。MPCCPSA采用分层式协同进化架构解决了不同类型观测方案统一调度生成问题。根据不同类型平台使用特性以及观测目标集合特点,采用分治-合作策略将其分解分配到各平台,顶层的交叉、变异操作保证各种群的多样性,底层的分治、合作算子保证卫星与无人机之间保持观测能力动态互补,在确保可行解的前提下加快收敛速度。仿真实验表明该方法能够有效解决空-天基多类型平台联合观测优化调度问题。     

激光PIV流场显示与测量系统

利用课题组自行设计研制的一套粒子图像测速(PIV)系统对高速水洞中流场进行了测试研究.测试系统中,光源使用Nd:YAG调Q双激光器,其波长532 nm,脉冲时间8 ns,脉冲能量100 mJ;示踪粒子则采用直径200 μm的镀银聚苯乙烯微球.无模型空流场测试结果表明,该系统对无模型空流场的测试误差小于1.3％;而通过圆球模型绕流流场测试结果与其理论值的对比发现,大部分测试流场区域的测试误差小于2％.