基于去相干敏感因子的多基线PolInSAR植被高度反演方法

极化干涉合成孔径雷达(PolInSAR)技术通过建立相关质量评价指标筛选最优干涉几何，从而实现多基线植被高度反演。但目前使用的相干性特性、测高精度等质量指标并未关联与干涉几何直接相关的垂直波数，容易降低干涉几何选取的稳健性。本文提出一种基于去相干敏感因子的多基线PolInSAR植被高度反演方法，利用敏感因子描述干涉几何与植被高度的匹配程度，从多个单基线固定消光方法中确定最佳植被高度反演结果。使用欧洲航天局AfriSAR 2016项目的P波段合成孔径雷达(SAR)数据进行实验验证。实验结果表明:以激光雷达(Light Detection and Ranging， LiDAR)获取的植被高度作为参考，本文多基线反演算法的均方根误差为6.19 m，比其他两种传统方法精度分别提高了约14.14%和13.55%。     

星载滑动聚束SAR模糊特性分析与仿真

介绍了星载滑动聚束合成孔径雷达（SAR）的成像原理,构造了滑动聚束SAR的方位模糊度计算模型,并分析了其距离模糊度计算模型。系统设计及模糊特性仿真结果表明：模型可用于SAR系统参数优化设计。     

一种Ka波段多通道FMCW SAR数字接收机设计与实现

调频连续波体制合成孔径雷达(FMCW SAR)因其体积小、成本低、重量轻及分辨率高的优点越来越受到关注。随着软件无线电技术的迅速发展，数字信号处理机在SAR载荷系统中扮演越来越重要的角色。提出一种多通道Ka波段毫米波SAR数字接收机的设计与实现方法，详细分析了FMCW SAR去调频接收过程，研制出一种基于FPGA的多通道数字接收机平台。以三通道为例，采用多类滤波器级联技术，设计系统软硬件，最后通过系统测试及试验验证了方案的正确性与可行性。     

结合迁移学习基于全卷积神经网络的ISAR自聚焦算法

逆合成孔径雷达（ISAR）成像目标多为非合作目标，在目标相对运动状态未知情况下的运动补偿是ISAR成像的关键。基于全卷积网络（FCN）具有强大的数据抽象特征挖掘和拟合能力，将FCN用于ISAR自聚焦，提出一种结合迁移学习基于FCN的ISAR自聚焦算法。通过构造大量不同相位误差的仿真数据集并进行训练，使FCN具有相位补偿能力，对不同姿态下仿真以及实测数据进行迁移训练，进一步提升平动相位补偿的能力。实测数据处理结果表明，结合迁移学习基于FCN的自聚焦成像效果优于传统类自聚集算法，验证了所提算法的有效性，相比传统方法更具优越性。     

基于多尺度CNN模型的多时相PolSAR图像作物分类

农作物分类是偏振合成孔径雷达(PolSAR)数据的重要应用之一。由于单时相PolSAR数据获取的信息有限，因此，采用多时相PolSAR数据，其含有农作物生长周期更丰富的特征信息。针对多时相PolSAR数据在极化特征分解时造成的“维数灾难”问题，提出了一种非负性约束稀疏自编码器(NC-SAE)的特征压缩方法，用于对分解后的特征数据进行压缩，以获得分类所需的有效特征。此外，构建了一种多尺度特征分类网络(MSFCN)，该网络可以提高农作物的分类性能，且优于目前传统的卷积神经网络和支持向量机方法。通过使用欧空局提供的数据进行仿真实验，对分类结果进行性能评估，并与传统方法比较。实验结果表明:所提的方法具有很好的农业应用前景。     

基于多DSP的机载SAR距离徙动校正实现方法

针对机载合成孔径雷达(SAR)数据量大、运算复杂、实时性能要求高等问题，提出了一种基于多片多核DSP并行的方式实现机载SAR距离徙动校正的方法。重点介绍实现过程中的片间及片内并行和同步处理、数据交互、数据分配，距离徙动校正的距离向脉冲压缩和惯导补偿，以及多普勒中心估计实现的具体步骤，利用点仿真和实测数据验证了该方法的有效性，并提出优化模块，进一步提高运算的实时性。     

合成孔径雷达射频干扰抑制技术进展及展望

射频干扰(RFI)是影响合成孔径雷达精确遥感的一个难点问题,严重阻碍了原始回波的采集、成像和后续解译过程。本文对适用于合成孔径雷达系统的RFI抑制技术进行了综述研究。首先分析了典型的星载和地面RFI源以及其对合成孔径雷达系统的影响,给出了典型RFI类型的信号模型和实测数据示例;然后系统地介绍了抑制RFI的先进信号处理技术,并从适用性的角度讨论了每种方法的优缺点;最后从认知、综合和自适应的角度探讨了未来干扰抑制技术的发展趋势与展望。     

一种改进的补偿因子区域不变CS算法及Simulink模型建模

相位补偿因子、距离向补偿因子和方位向补偿因子的产生是合成孔径雷达实时CS（Chirp Scaling，调频变标）算法中的关键。针对一种现有的补偿因子区域不变CS算法进行了改进，对于更新步长内各单元的统一补偿因子，采用该区域内所有单元频率平均值对应的补偿因子，代替原来使用的第一个单元对应的补偿因子，使得最终的补偿结果相比于原有算法更加均匀，计算量与原有算法相当。经过Matlab仿真验证，改进算法的成像指标得到提升。为便于生成FPGA代码，采用Simulink工具搭建了用于生成改进算法中三种补偿因子的模型。将Simulink模型输出的代码加载到Vivado软件中，对Vivado输出的补偿因子与由Matlab输出的精确补偿因子进行了对比，精度满足要求，验证了所搭建Simulink模型的准确性。     

一种基于遗传算法的最小熵自聚焦方法

自聚焦算法是获得高质量合成孔径雷达SAR(Synthetic Aperture Radar)图像的重要步骤.针对复杂成像场景和复杂运动误差SAR自聚焦问题,提出一种基于遗传算法的最小熵自聚焦方法.方法 通过高阶多项式函数拟合相位误差,以图像熵为代价函数,利用遗传算法最小化代价函数进而估计出相位误差,尤其适合于成像场景没...