雷达卫星遥感的发展及应用现状

随着信息技术和传感器技术的飞速发展,遥感数据的获取方式逐渐多元化。目前,光学影像已经被大众广泛认知,其应用较为成熟,而雷达图像因其特殊的成像方式和图像特征,应用程度较低。TerraSAR、CosmoSky-Med、RADARSAT-2三颗高分辨率雷达卫星的成功发射,星载高分辨率雷达的应用优势越来越凸显。随着各行业对雷达遥感成像优势及其技术可行性的不断了解,雷达遥感技术已经在某些业务领域发展成为常规、必不可少的监测手段。     

雷达间电磁兼容预测判决模型研究

本文基于雷达间电磁兼容性（Electromagnetic Compatibility,EMC）的考虑,提出了一种与雷达性能相关的兼容性判决模型。与以往用于EMC判决的干扰余量等概念不同,将干扰信号强度与雷达性能指标参数联系起来。对两者间的关系进行量化分析,从而确切了解雷达间的电磁兼容问题,使EMC预测更有实际意义。     

“高分一号”卫星遥感成像特性

“高分一号”（GF-1）卫星是中国高分辨率对地观测系统重大专项的首发星。为保证广大用户更好地应用该卫星数据,文章从卫星轨道特性、观测与接收、成像几何特性、时间特性等方面,论述了该卫星的区域连片覆盖、谱段时相对齐和辅助数据应用的结果。给出了 GF-1卫星构像方程所需要成像时刻、GPS 定位、星敏定姿数据的插值实例,基于卫星设计角度阐述了面向应用的 GF-1卫星遥感成像及处理特性。     

GEO及NGSO卫星通信系统融合应用研究

针对航空、航海、空间中继等与日俱增的通信需求,综合考虑地球静止轨道(GEO)卫星和非地球同步轨道(NGSO)星座的独特通信性能优势,文章提出GEO及NGSO卫星通信系统融合应用架构,并对融合过程中需要突破的共型终端、协同组网、移动性切换等关键技术进行分析,给出基于软件定义广域网(SD-WAN)的多轨道卫星协同组网、基于地理位置/负载/剩余时间的移动切换机制、波形动态可重构终端等解决方法,最后提出新系统架构下的应用场景设想,可为GEO及NGSO卫星系统融合发展建设提供参考。     

超声速降落伞工程应用的关键技术研究进展

降落伞传统上在较低的亚声速范围内使用,但随着工程研制的发展,陆续提出了超声速条件下开伞和应用的需求,目前最为引入注目的应用场景为飞行器火星降落伞着陆和运载火箭子级落区控制。但作为一项前沿技术,有别于目前已较为成熟的在亚声速范围的应用,超声速降落伞面临更为恶劣的应用环境和复杂的技术问题,对分析和应用提出了更高的要求。为此近几十年国内外均开展了相关研究工作,推动技术不断进步并取得了长足进展。对超声速降落伞的种类、特殊性和面临的关键技术问题进行了梳理,对当前关键问题的困难、研究进展和飞行试验情况进行了综述。在总结进展基础上提出了该项技术工程应用的对策。     

天基TDM-MIMO雷达空间碎片阵列走动补偿方法研究

天基时分复用多发多收天线(TDM-MIMO)雷达能同时完成较大空域搜索和多目标跟踪任务,有利于实现对多个碎片同时跟踪,且系统架构简单,能够以较小代价获得更多的系统自由度.但由于空间碎片与雷达间的相对高速运动,目标回波信号由窄带阵列信号变成宽带阵列信号,均匀线阵畸变成相对阶梯形阵列,无法实现能量聚焦.为了解决以上问题,提...     

基于改进MCMC的波束内目标与诱饵联合参数估计

波束内目标与诱饵的参数估计是导引头正确实现目标分选、完成波束指向调整与精确跟踪的必要条件。目标与诱饵的“紧密接近”导致接收回波混叠,使得常规参数测量与估计方法失效。基于实际采样处理中目标回波能量会“溢出”到相邻匹配滤波采样点这一信号模型,通过贝叶斯原理从观测的条件似然以及未知参数的先验分布获取待估计参数的后验概率分布,采用Markov Chain Monte Carlo (MCMC)方法中的Metropolis-Hastings (M-H)抽样算法联合估计目标与诱饵的相关参数,并根据拖曳式诱饵干扰对抗的特点对M-H抽样进行了改进。各种典型干扰条件及动态攻击场景下的仿真试验表明了本文方法的有效性。
     

让“太空之吻”完美再现——航天二院25所交会对接微波雷达再立新功

2012年6月,在我国首次载人交会对接任务中,中国航天科工集团公司二院25所的交会对接微波雷达为天宫与神九精准导引,圆满完成了"首先捕获、稳定跟踪、精确测量"的神圣使命。这是继2011年11月我国首次交会对接任务后,微波雷达不负众望,再让"太空之吻"画面完美定格。25所自主研发的交会对接微波雷达是实施此次交会对接任务的关键单机,为交会对接提供距离、速度、角度、角速度等信息。在首次载人交会对接中,微波雷达在神舟九号飞船和天宫一号目标飞行器相距224公里时,迅速发现并锁定目标,直至两航天器成功实现对接,始终工作正常,性能稳定、状态良好,为交会对接任务的圆满完成做出了突出贡献。     

基于狄里克莱过程混合高斯模型的信号分选

提出了一种基于狄里克莱(Dirichlet)过程混合高斯模型的雷达辐射源信号分选方法。通过将Dirichlet过程与高斯模型相结合,得到的Dirichlet过程混合高斯模型可以自动学习混合高斯分量的数目。将该模型应用于雷达辐射源信号分选,可以自动确定电磁环境中雷达辐射源的数目。仿真实验结果证实了该方法在雷达辐射源信号分选中的有效性。