基于相关运算的LIDAR测风速

风速测量是激光雷达的应用之一。文中详细讨论了利用相关算法处理激光雷达采集的大气气溶胶回波信号计算风速的方法。介绍大气气溶胶回波信号的前处理,推演便于计算机处理的相关运算计算风速公式,运用Ｍａｔｌａｂ 语言实现信号预处理及风速计算,给出实验结果并与香港天文台数据作比较分析,指出该方法的优点及局限性     

星载SAR电离层探测及误差补偿

工作于低频波段的星载合成孔径雷达(SAR)信号会受到电离层的显著影响,因此在系统设计时必须考虑相应的补偿方法。基于此,首先开展了适用于低频大宽带SAR模式的电离层影响评估研究,建立了基于勒让德展开的五阶误差分析模型,可有效解决传统模型各阶次耦合问题。其次,针对背景电离层色散问题,开展了基于双频自聚焦算法的补偿研究,利用ALOS PALSAR数据进行了半物理仿真验证,电离层反演精度优于0.4TECU,可有效提升图像聚焦质量;针对法拉第旋转角误差,利用ALOS PALSAR回波散射矩阵信息开展了补偿研究,结果显示,相比官网提供的补偿参数,误差可进一步降低27%。上述基于回波数据本身的补偿研究,可避免第三方数据精度差、分辨率低、需地面接收机、传播路径不一致等问题,同时降低了载荷成本。最后,结合SAR高分辨率特性,基于回波的电离层反演可有效提高现有电离层探测能力,开展了PALSAR-垂测仪联合反演电子密度研究,其结果比仅垂测仪数据精度普遍提高了30%以上。研究成果可为未来低频星载SAR的系统设计提供技术支撑。     

飞行器表面电磁缺陷及雷达吸波材料应用

从飞行器表面电磁特性和电磁缺陷分析入手,就如何使用雷达吸波材料进行了探讨,提出了采用雷达吸波材料或特种良导电材料,针对电磁缺陷进行修复的雷达吸波材料应用思路。该方法可减少雷达吸波材料的使用量,从而减轻飞行器重量,提高其性能,降低成本,改善维修性。并进行了试验验证。     

聚束SAR扩展Chirp Scaling成像算法.

在合成孔径雷达（SAR Synthetic Aperture Radar)的成像算法中，Chrip Scaling成像算法具有计算效率高的优点，因此得到了较为广泛的应用。详细研究了子孔径扩展Chirp Scaling算法在高分辩率聚束模式SAR中的应用，包括子孔径划分和方位向处理问题，针对A.Moreira等1996年所提算法在处理聚束SAR数据时所产生的问题，给出了经过改进的适合于大斜视角处理的整个计算过程的完整表达式。在给出点目标仿真的同时，利用E-SAR实际数据对述方法进行了验证，结果对具体的兼容条带和聚束两种工作模式的SAR处理机设计具有一定的参考价值。     

一种提高SAR目标识别率的有效方法

在合成孔径雷达自动目标识别SAR ATR中，SAR像的预处理是提高识别率的关键技术之一。给出了一种简单有效的SAR图像预处理方法，该方法首先对SAR目标像进行对数变换后，再做傅立叶变换。经预处理后的SAR像用支持矢量机SVM分类器进行目标识别。实验结果表明：本方法不但有效地提高了目标识别率，而且保证了目标的平移不变性并具有良好的推广能力。     

软件化雷达发射系统设计

讨论了实现软件化雷达发射系统的一种方法;给出了软件化雷达发射系统的数学模型;给出了产生基带波形的几种设计方案以及几种雷达信号调制算法及软件实现设计图。     

阻抗条缩减边缘散射优化模型研究

首先推导出二维阻抗条带的散射积分方程,然后用矩量法求解其表面电流密度,进而求其散射分布。通过电磁建模,分析了条带不同阻抗分布下的电磁散射特性,从而得到对边缘散射缩减很大的阻抗分布函数,实现对阻抗渐变材料分布的优化,对雷达吸波材料的设计有重要的指导意义。     

基于小波变换与粗糙集的雷达目标识别方法

雷达目标识别是防空武器系统雷达信息处理的一个关键环节.在小波变换与粗糙集基础上提出一种雷达目标识别方法.小波变换能够提高了时--频分频率;粗糙集理论是一种新型的处理不确定性知识的数学工具.利用小波变换对目标原始信息进行分解,得到目标的能量特征向量;通过粗糙集简化关系表,删去冗余信息,用逻辑推理算法表示判别规则.应用小波变换与粗糙集能够满足利用不精确信息进行目标识别的需要.     

直觉模糊熵在雷达目标识别中的应用

直觉模糊熵是不确定性推理领域中一个重要概念.针对雷达目标识别系统的复杂性,介绍了直觉模糊集的基本概念,分析了满足直觉模糊集熵的性质,提出了一种基于直觉模糊熵的雷达目标识别结果的检验方法.实验结果表明了该方法具有灵活性、合理性和可信性.     

机载斜视SAR改进ETF快速成像算法

 根据机载斜视SAR(Synthetic Aperture Radar)成像模式,详细推导了任意场景位置的准确传递函数,在此基础上,提出了一种改进的ETF（Exact Transfer Function）成像算法。并推导得到了算法使用中分块处理应该满足的边界条件。由于推导过程基于准确运动模型和参考距离模型,方位相位的计算不做近似截取而是做准确计算,使得该算法具有更高的相位精度。同时该算法可运行于现有的成像系统,兼容性好;对数据分块并行运算,解决了斜视情况下大距离徙动带来的问题并且提高了运算速度。最后,点目标仿真成像结果证明了算法的有效性。