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。     

顾及不确定性分析的多数投票 SAR 影像变化检测

合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）影像变化检测是遥感领域的一个重要研究方向。文章以投票法（Majority Voting，MV）为基础，提出一种全新的顾及不确定性分析的SAR影像变化检测方法（Uncertainty Analysis-based MV，UAMV）。首先选取三组典型的差分影像生成算法，生成三组互补的差分影像。然后使用模糊C均值聚类估算每组差分影像的关于变化类和未变化类的模糊隶属度函数。最后用模糊集合和信息熵理论优化MV，构建顾及不确定性分析的多数投票法，并用所构建方法融合三组差分影像的模糊隶属度函数，生成变化检测图。为验证文章方法的有效性，通过三组真实SAR影像数据进行实验分析。实验结果表明：1）通过用信息熵分析MV融合过程中的不确定性，能够显著提高MV的变化检测性能；2）与7种现有相关算法相比，UAMV方法能够取得更优的变化检测结果。该研究为SAR影像变化检测提供一种新的思路和方法。     

采用局部约束线性编码的像素级舰船目标图像融合

为了提升视觉信息在低能见度条件下的适用性,提出了一种采用局部约束线性编码的像素级舰船目标图像融合方法.首先,采用K均值奇异值分解算法从海量的训练样本中完成过完备字典的学习.其次,在考虑着舰导引实时性任务需求的前提下,采用局部约束线性编码完成融合系数的非迭代求解,相较于压缩感知理论架构下的匹配追踪算法,极大地降低了计算复...     

分布式协同微纳遥感星群的智能控制系统关键技术

近年来，国内外微纳遥感星座发展不断加速，通过高频重访大幅提升了对地观测的时间分辨率，但是由于单颗微纳卫星观测能力受限，难以满足多源同步与融合、高品质、大幅宽等数据应用需求。为此，将星座与星簇相结合，以星座化分布满足高时间分辨率需求，以星座节点上的星簇协同观测获取多源、高品质、宽幅数据，构建基于微纳卫星的分布式协同遥感系统，是兼顾上述遥感应用需求的有效途径。智能分布式协同控制是该系统的核心关键，为此，必须研究解决星座+星簇大规模动态微纳遥感星群控制系统的分布协同自主导航、智能运动规划与控制、智能健康预测与管理、智能组网等关键技术难题。在梳理分析国内外分布式微纳遥感系统的基础上，给出分布式协同微纳遥感星群的概念内涵，分析其特有的四方面难题，梳理总结相关技术发展现状与趋势，以期为后续该方向的研究起到一定的借鉴作用。     

遥感场景分类的批处理协方差神经网络方法

针对卫星遥感图像场景分类数据集中存在的局部区域特征异常问题，提出一种采用批处理协方差层的神经网络(CovNN)模型进行遥感场景分类的方法。该方法通过计算全输入通道的局部区域均值实现一种3D批处理协方差算法，能够有效消除局部区域均值的影响，从而更好地处理局部光照过强和局部区域存在无关特征的问题。将其应用于存在局部光照异常和局部无关特征问题的卫星采集AID数据集和NWPU RESISC45数据集中，实验表明CovNN在两个数据集上均取得了超过现有卷积神经网络(CNN)的召回率，可有效降低图像局部区域特征异常的不利影响。     

一种针对多光谱遥感图像的桥梁快速识别算法

提出了一种针对多光谱图像中桥梁的识别算法。首先,根据水体和背景地物在不同光谱波段的亮度差异,计算多光谱图像的水体指数得到水体增强图,搜索其具有明显双峰的直方图得到最优阈值,实现河流的完整提取；其次,利用桥梁的存在会导致局部水体的光谱异常,沿河流中间线进行潜在桥梁区域的快速提取；再进一步利用桥梁长度以及与河流的空间关系进行鉴别,有效剔除虚警。利用 SPOT4遥感影像进行实验,结果表明本文算法运算量小,对于多个桥梁的识别具有很好的实用性。     

新型微光机电系统惯性测量技术研究进展

微惯性测量单元(MIMU)是惯性导航系统(INS)的核心组件，亦是构建微定位导航授时（μ-PNT）系统的重要组成部分。当前成熟的微惯性测量单元主要基于微机电系统（MEMS）实现，其性能逐渐难以满足新型无人驾驶车、无人飞行器以及制导弹药、航空航天器等军民用领域对高精确惯性导航的需求。近年来,各种新型微惯性测量技术相继被提出，以期望突破微惯性测量单元的性能与尺寸、质量、功耗（SWaP）之间相互制约的关键技术难题。系统总结了近年来国内外在常规MEMS惯性测量技术以及新型微光机电系统（MOEMS）惯性测量、微腔光力惯性测量、量子精密测量等几类新型惯性测量技术方面的研究进展，展望了未来新型高精度惯性测量技术的发展趋势，并提出了一种基于腔光力系统的量子增强型惯性测量技术构想。     

基于注意力机制特征重建网络的舰船目标检测

深度学习为遥感领域诸多应用提供了重要的技术支撑,光学遥感图像的舰船目标检测对国防侦察和预警具有重要意义。真实场景中的舰船往往呈不同方向任意排列,且小目标的占比大,经典的深度学习目标检测算法在这种复杂条件下精度低、易漏检。为此,本文设计了基于注意力机制特征重建网络的舰船目标检测算法。首先,通过引入注意力机制对多尺度特征融合网络模型进行训练,以高召回率产生水平锚框;然后,旋转锚框以缓解密集排列目标引起的噪声问题,并利用特征重建模块来缓解特征不对齐的问题,实现模型精炼。在HRSC2016和DOTA数据集上的测试结果表明:舰船目标检测平均精度分别达到90.20和87.52,相比经典的深度学习目标检测算法得到了有效提升,并在模拟星载嵌入式智能图像处理平台上验证了算法在轨应用的可行性。     

基于HLS的红外遥感图像连通域快速提取方法

连通域提取是红外遥感图像目标检测算法中的重要组成部分,包含在粗检算法中,能够筛去多数虚警,提升粗检效果,减少检测算法的运算量,降低系统功耗。现有的一些连通域提取算法基于CPU处理方式设计,不适合部署在现场可编程逻辑门阵列(FPGA)硬件端。本文采用高层次综合(HLS)的开发模式,设计了适合FPGA加速的连通域提取方法,相比传统的硬件描述语言开发方法具有更高的灵活性和效率。通过只扫描一次二值图像,将面积、范围和连通信息均记录在远小于图像的等价表中,通过简化标记规则和等价表刷新的方法,既提高了运算速度又节省了大量缓存,最终在硬件平台实测256×256的8 bit图像达到了797帧/s的处理速度。