基于修正离散Chirp-Fourier变换的高速目标ISAR距离像补偿

分析了高速运动目标的逆合成孔径雷达（ISAR）回波信号模型和高速运动对ISAR信号处理的影响。结果表明,高速运动特征会导致目标一维距离像的畸变和二维像的模糊。为此,提出了一种基于修正离散Chirp Fourier变换（MDCFT）的高速运动目标距离像补偿算法,采用MDCFT谱包络最小Shannon熵准则进行参数估计,可解决幅度最大准则下参数估计性能恶化的问题。仿真结果表明了该距离像补偿算法的有效性。     

高分辨率SAR图像相干斑噪声抑制方法

文章主要提出了一种新的基于小波变换对高分辨率合成孔径雷达（SAR）图像相干斑噪声抑制的算法。首先从SAR图像相干斑噪声产生的机理出发,论述了通过传统的滤波方法．在抑制高分辨率SAR图像的相干斑噪声的同时损失了大量的边缘信息和纹理细节而采用小波变换降噪的优越性和必要性;其次详细地论述了在小波域中如何利用高频局部的统计特性和分解尺度大小来选取滤波窗口尺寸进行滤波;最后通过实验结果说明了此方法比采用传统的固定窗来实现对高分辨率SAR图像的降噪、保留边缘信息和纹理细节有着更好的性能。     

双基地聚束SAR运动误差分析

将三维坐标系引入运动误差分析,建立了对任意匀速直线航迹双基地聚束SAR运动误差统一、清晰的分析方法;在此三维坐标系下,推导出各种运动误差引起的相位误差的计算公式。推导基于一般的双基地聚束SAR回波模型,可适用于任意匀速直线航迹的双基地聚束SAR,并且将通常的单基地SAR的运动误差分析作为一种特例也涵盖在内。给出了位置误差、速度误差和加速度误差所造成的相位误差计算公式。从推导结果得出结论:位于不同平台的同一误差,引起的相位误差是不同的;在小场景假设下,双基地聚束SAR的运动误差是空不变的,与目标位置无关。计算机仿真验证了误差分析的正确性。     

基于复数域Transformer-Unet混合模型的PolSAR地物分类

传统的基于深度学习的极化合成孔径雷达（Polarimetric Synthetic Aperture Radar,PolSAR）地物分类方法,通过堆叠卷积层提取图像局部特征,难以建立长距离依赖关系。基于自注意力机制的深度学习模型Transformer（变换）在图像分类任务中取得了成功,其自注意力机制能够捕获全局像素之间的关联性,同时PolSAR地物分类任务被证实：相比于实数域,其在复数域上表现出更好的分类效果。因此,本文将Transformer引入到复数域中,提出了一种基于复数域的Transformer和Unet（语义分割网络）混合模型（CT-Unet）用于PolSAR地物分类,将Transformer与CNN相结合,对复数类型的PolSAR数据进行特征提取,使用西安数据集和德国数据集进行PolSAR地物分类的实验结果表明：提出的模型能够有效提高PolSAR地物分类的准确性,Transformer有望在PolSAR地物分类任务中弥补卷积神经网络的不足。     

逆合成孔径雷达欺骗性干扰研究

现代军用逆合成孔径雷达能够产生高清晰度目标像 ,它在目标分类、辨识和战场敌我识别上都优于传统雷达 ,在未来的精确武器制导等方面也将有广泛的应用前景 ,因此对其干扰在未来电子战中显得尤为重要。从逆合成孔径雷达的成像原理出发 ,论述了用数字方式合成假目标 ,对逆合成孔径雷达进行欺骗性干扰的原理和方法。仿真结果证明了用数字方式产生欺骗性干扰的有效性     

合成孔径雷达图像目标识别问题研究

首先对合成孔径雷达 (SAR)图像目标识别的研究背景和国内外发展现状作了简单介绍 ,然后分析了SAR图像目标识别问题的复杂性 ,讨论了SAR目标识别系统的一般方案与方法 ,提出了基于多源信息融合和人机协作的识别框架 ,进而展望了SAR图像目标识别技术今后的发展方向。     

基于EfficientDet的无预训练SAR图像船舶检测器

针对多尺度、多场景的合成孔径雷达(SAR)图像船舶检测问题,提出了一种基于EfficientDet的无预训练目标检测器。现有的基于卷积神经网络的SAR图像船舶检测器并没有表现出其应有的出色性能。重要原因之一是依赖分类任务的预训练模型,没有有效的方法来解决SAR图像与自然场景图像之间存在的差异性;另一个重要原因是没有充分利用卷积神经网络各层的信息,特征融合能力不够强,难以处理包括海上和近海在内的多场景船舶检测,尤其是无法排除近海复杂背景的干扰。SED就这2个方面改进方法,在公开SAR船舶检测数据集上进行实验,检测精度指标平均准确率(AP)达到94.2%,与经典的深度学习检测器对比,超过最优的RetineNet模型1.3%,在模型大小、算力消耗和检测速度之间达到平衡,验证了所提模型在多场景条件下多尺度SAR图像船舶检测具有优异的性能。      

波束跃度对星载方位向扫描模式SAR图像质量的影响

针对星载方位向扫描模式合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)系统中天线无法实现连续扫描而引入成对回波的问题,提出了波束跃度对SAR成像质量影响的定量化分析方法。提出了一种广义的SAR成像几何模型,以模式因子区分不同的方位向扫描模式;结合傅里叶级数和泰勒级数展开推导了波束跃度下的方位向天线方向图,在此基础上建立了方位向回波信号模型;得到成对回波幅度和位置与波束跃度的定量关系,着重比较分析了波束跃度对不同方位向扫描模式SAR图像质量的影响。仿真结果验证了上述分析方法的有效性。     

星载SAR成象数字信号处理

 星载合成孔径雷达(SAR)飞行高度高,速度快、探测距离远、测绘带宽,运行轨道偏离理想圆形,因此获取SAR图象的数字信号处理技术十分复杂。本文从上述特点出发,讨论了星载SAR的目标回波信号数学模型,成象过程中方位处理的机理和方法,以及多视处理。     

Modified Frequency Scaling Algorithm for FMCW SAR Data Processing

This paper presents a modified frequency scaling algorithm for frequency modulated continuous wave synthetic aperture radar （FMCW SAR） data processing. The relative motion between radar and target in FMCW SAR during reception and between transmission and reception will introduce serious dilation in the received signal. The dilation can cause serious distortions in the reconstructed images using conventional signal processing methods. The received signal is derived and the received signal in range-Doppler domain is given. The relation between the phase resulting from antenna motion and the azimuth frequency is analyzed. The modified frequency scaling algorithm is proposed to process the received signal with serious dilation. The algorithm can effectively eliminate the impact of the dilation. The algorithm performances are shown by the simulation results.