基于微动调制的SAR新型复合有源干扰方法

在静态虚假目标的基础上,利用有源运动调制干扰原理,提出了一种基于微动调制的SAR新型复合有源干扰方法。建立了基于微动调制的复合有源干扰信号模型,详细分析了该干扰信号对SAR的干扰效果,确定了各调制系数,最后进行了基于实测数据的仿真实验。结果表明,该方法具有距离向相干处理和方位向部分相干处理的特点,可对SAR在方位向上实现多个匀(加)速虚假运动目标的欺骗干扰效果。     

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.     

GPS与其他数字系统的共存问题

现代飞行器配备多种电子系统工作在复杂的电磁环境中,需要解决各系统兼容的问题.因此,在理论上分析了窄带数字系统、宽带CDMA系统、超宽带系统对GPS系统影响,然后讨论了解决方案,最后给出仿真结果.     

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。     

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。     

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。     

联合多层次深度特征的SAR图像目标识别方法

提出了联合多层次深度特征的合成孔径雷达(SAR)目标识别方法。采用卷积神经网络(CNN)学习SAR图像的多层次深度特征。多层次的深度特征从不同方面描述原始SAR图像中的目标特性,从而为目标识别提供更充分的决策依据。为了充分发掘不同层次深度特征的独立特性以及它们之间的内在关联,采用联合稀疏表示对多层次的深度特征进行联合分类。根据各层次特征的整体重构误差判定目标类别。采用MSTAR (Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition)公共数据集对提出方法进行了性能测试。实验结果表明,该方法的识别性能显著优于现有的SAR目标识别方法。     

分布式干扰对超宽带通信干扰效果分析

从信息战中通信干扰角度,首先分析了分布式干扰的距离优势和数量优势,然后针对TH-PPM-UWB体制,重点分析了分布式干扰的干扰效果,并运用Matlab仿真软件,对干扰效果进行了仿真,最后给出了有益的结论。     

一种适合GEOSAR成像改进的快速BP算法

针对原始BP算法计算量大的问题,根据地球同步轨道SAR合成孔径时间长,利于子孔径处理的特点,结合子孔径成像算法和去冗余BP算法提出了一种改进的快速BP算法,该算法在子孔径内就进行去冗余运算,相当于对一个合成孔径做了2次的子孔径划分,综合利用了两者运算速度使算法的速度进一步得到提高。仿真结果表明该算法极大提高了运算速度,也能实现良好聚焦,使得该算法更好地在工程上实现。