基于复数深度神经网络的逆合成孔径雷达成像方法

压缩感知（Compressive sensing, CS）理论框架下逆合成孔径雷达（Inverse syntheitic operture radar, ISAR）成像的结果具有超分辨、无旁瓣干扰等特点,但CS ISAR成像方法性能仍然受到稀疏表示不准确和图像重建方法效率低等限制。基于深度神经网络（Deep neural network, DNN）的欠采样或不完整信号重建方法取得了瞩目的表现。DNN能够自主学习最优网络参数并挖掘出输入数据的抽象高层特征表示,但目前已有的DNN都为实数域的模型,无法直接用于复数形式数据处理。为了利用DNN的优势提高ISAR欠采样数据成像的质量,本文通过级联不同类型的复数网络层的方式,构建具有多级分解能力的复数深度神经网络（Complex value DND, CV-DNN）,利用CV-DNN实现ISAR成像。实验结果表明,基于CV-DNN的ISAR成像方法在成像质量和计算效率方面都优于传统压缩感知成像方法。     

基于PD算子的InSAR干涉图滤波研究

讨论了InSAR干涉图的滤波问题，提出了基于PD算子的干涉图滤波算法。算法首先对干涉图作分块处理，并假定其中各数据块上的相位值符合多项式模型，通过PD算子分别估计各数据块的模型系数，由此重构出近似干涉图。然后根据近似干涉图对原始干涉图进行‘解调’，降低原始干涉图的条纹密度，并使用滑窗作低通滤波处理。最后将滑窗处理后的干涉图与近似干涉图相乘得到滤波后的干涉图。为避免因分块处理而产生干涉相位图的马赛克效应，算法通过处理两组错位的干涉图分块数据，并对滤波后的两幅干涉相位图作加权处理，有效地降低相邻数据块间相位值的不连续性。对X＿SAR重复轨道数据产生的干涉图的处理结果表明，该算法能够对干涉图作很好的滤波处理，特别是在低信噪比区域，算法具有较突出的滤波性能。     

机载SAR成像信号处理研究和实践

成像信号处理是合成孔径雷达(SAR)的核心．必须根据SAR系统战技指标的要求，设计先进、合理和实用的成像信号处理方案和算法。某型机载SAR旁视成像模式综合运用二维可分离成像算法、预处理和运动补偿，前斜视成像模式综合运用线性距离多普勒成像算法、天线扫描和运动补偿，满足了全数字化、机上实时成像的要求。样机试飞中，在国内首次获得高清晰度3m分辨率的旁视SAR图像和首次实现高分辨率前斜视SAR成像。试飞数据在地面处理后，在国内首次获得方位分辨率优于0．5m的成像结果。     

Identifying the number of aircraft in formation flight using ISAR technique

Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｉｎｖｅｒｓｅｓｙｎｔｈｅｔｉｃａｐｅｒｔｕｒｅｒａｄａｒ（ＩＳＡＲ）,ｗｈｉｃｈｐｏｓｓｅｓｓｅｓｈｉｇｈｃｒｏｓｓ－ｒａｎｇｅｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｃａｐａｂｉｌｉｔｉｅｓ,ｍａｄｅｉｔｐｏｓｓｉｂｌｅｔｏｒｅｓｏｌｖｅｔ...     

SAR极坐标格式成像算法对运动目标响应特性

运动目标的合成孔径雷达（SAR）成像特征是SAR地面运动目标指示（SAR/GMTI）系统进行运动目标检测、成像和重定位的基础。为此,从信号二维解耦合校正距离徙动角度推导和分析了极坐标格式算法（PFA）对运动目标的响应特性,揭示了极坐标格式转换过程中的距离插值和方位插值对运动目标距离徙动的校正原理。理论分析表明：PFA在完成对静止目标成像的同时,还能够自动校正所有运动目标的线性距离徒动,且校正过程无需目标运动信息,因此对于径向运动目标,在忽略波前弯曲条件下PFA也能够对其进行完全聚焦。最后,通过仿真数据处理对理论分析结果进行了验证,表明PFA作为一种运动目标成像预处理方法具有很大的应用前景。     

一种新颖的超高分辨率SAR频率域反投影成像算法

超高分辨率条件下,机载合成孔径雷达（SAR）发射信号带宽大,合成孔径时间比较长,对成像处理算法的精度和效率要求较高。现有近似频率域处理和时间域滤波反投影（FBP）算法聚焦SAR数据时均存在诸多问题。基于微局部分析方法,提出了一种新颖的频率域滤波反投影（FD-FBP）成像处理方案。首先,利用Keystone变换简化了数据距离多普勒（RD）域徙动表达式。然后,在RD域进行反投影操作,对参考位置处反投影数据进行移位、相位补偿和FFT等操作即可以得到图像,从而在保证算法精确性的前提下有效降低了运算效率,实现了频率域方法的高效率和时间域方法的精确性特点的结合。最后,点目标仿真和实测数据处理以及与FBP等算法的对比验证了该方法的有效性。     

单脉冲成像算法性能分析

单脉冲技术通过比较单个脉冲多路回波信号的信息实现对目标角度位置的精确测量,广泛运用于跟踪雷达中。在雷达成像中引入单脉冲技术可以显著提高前视这一合成孔径雷达(SAR)与多普勒波束锐化(DBS)成像盲区雷达图像的清晰度。本文着重对单脉冲成像算法的成像效果分析方法进行研究。从单脉冲和差比的概率密度函数出发,提出了目标图像位置失真、分辨率以及图像信噪比3个对图像质量进行衡量的指标。分析了决定这3个指标的系统及外部环境参数,并给出了相应的计算方法。最终通过数值积分以及Monte-Carlo仿真实验对理论分析结果进行了验证。     

火星降落伞开伞过程形态参数辨识与应用

针对柔性目标降落伞开伞过程的形态变化大、光照强度变化大、运动规律性差、存在遮挡等问题，提出了一种基于多算法融合的视觉测量技术的降落伞开伞过程形态参数辨识方法。首先，设计了具有视觉测量靶标功能的降落伞图案，提供了丰富的具有可区分度的标记点，能够准确地对定位点进行跟踪和测量，并开展了双目相机内、外参标定。其次，提出了应用对极几何原理，采用基于暗通道的图像增强技术，提高了图像质量，有效地减轻了各种噪声和过曝光等环境因素的影响；采用稀疏编码超分辨率重建算法，改进了特征点的像素级提取，实现了高精度的亚像素级特征提取；采用特征跟踪扩展卡尔曼滤波算法，提升了特征匹配跟踪的精度和效率。最后，通过全尺寸高空开伞试验的验证，结果表明该方法能够达到较高的辨识精度，具有较好的准确性和鲁棒性。此方法在中国首次火星探测“天问一号”探测器上成功得到了应用，精确地从双目影像中辨识出降落伞开伞过程形态参数，对设计和分析降落伞开伞工况提供了重要的技术参考和数据积累。     

SAR原始数据压缩技术研究

研究两种合成孔径雷达(SAR)原始数据压缩算法，它们是块自适应树型矢量量化算法和块自适应预测编码算法。前者是在使用穷尽型搜索技术的块自适应矢量量化算法的基础上，通过使用树型搜索算法来提高算法的运行效率；后者是通过预测编码来消除SAR原始数据之间的相关性从而提高压缩性能。结合机载SAR实测原始数据，对讨论的各种算法分别进行压缩和解压缩，并进行SAR成像处理。通过比较和分析各种算法的性能及图像域参数，表明块自适应树型矢量量化算法和块自适应预测编码算法能提高SAR原始数据的压缩性能，比较适合实际工程应用。     

基于实测和差波束天线方向图的ΣΔSTAP性能分析

基于实测和差波束天线方向图研究ΣΔSTAP的性能,文中详细推导了和差波束天线方向图的空时二维杂波协方差矩阵和ΣΔSTAP算法的最佳权矢量。理论分析和仿真计算结果表明,和差波束低副瓣增益有效抑制了旁瓣杂波,降低了杂波自由度。当杂波起伏或载机速度提高时,杂波自由度增加,ΣΔSTAP算法的系统改善因子凹口相应展宽,慢动目标检测性能下降。ΣΔSTAP算法能迅速应用于机载火控雷达,有效提高慢动目标检测性能。