多基线干涉SAR测量技术发展与趋势分析

 本文针对多基线干涉合成孔径雷达新型对地观测技术,综合分析了其发展历史、应用范围、以及多基线干涉SAR(合成孔径雷达)系统现状.同时,对多基线干涉SAR测量技术数据处理关键技术等方面的研究进展,以及在测绘、海洋、建筑物监测、水文、地面沉降监测等领域的应用潜力进行了研究与阐述.最后针对地形测量应用领域,着重论述了其相关研究热点及未来发展趋势,并初步分析了部分尚待解决的问题.     

机载多维度SAR误差分析与成像自配准处理方法

随着机载SAR技术发展,在同一架飞机上可以同时安装多个波段的全极化SAR载荷,形成机载多维度SAR系统。中科院空天院牵头研制了一部机载多维度SAR系统,并采用统一的频率源作为基准,以保证不同波段SAR之间在时间、相位方面的一致性,开展了数据获取实验。本文分析了该机载多维度SAR在采样延迟、方位时间和运动补偿等方面的误差,并提出了一致性校正和成像处理的方法,实现了无需后续图像匹配的成像自配准。机载多维度SAR实验数据处理结果表明,多波段成像自配准精度达到1个像素以内,为后续多维度SAR数据联合分析提供了良好的基础。     

机载多维度SAR航空观测系统实验初步进展

随着合成孔径雷达(SAR)技术的发展,从极化、频率、角度和时相等多个维度空间联合观测成为SAR发展的重要趋势,但维度联合观测的系统与实验少有报道。该文概要介绍了机载多维度SAR(MSJosSAR)航空观测系统的能力,归纳总结了该系统的技术特点。提出多维度SAR一致性成像方法,实现多波段成像后的配准精度优于1个像元。分析了多波段极化角度特征谱、多方位角层析3维结构重建、多时相相干变化检测等3种SAR多维观测量的初步实验结果,验证了系统的多维观测能力。     

新体制SAR三维成像技术研究进展

常规SAR成像,平台沿直线飞行,形成直线型合成孔径,仅能获取2维图像,即3维空间中的观测场景在斜距-方位平面的2维投影,图像具有叠掩、透视缩短、阴影等畸变现象。SAR 3维成像突破了斜距-方位2维频率信息获取,能够获取第3维频率信息,实现3维分辨,可获得观测场景的散射中心在3维空间中的分布,从而解决叠掩问题,消除透视缩短、顶底倒置等几何形变现象,更直观地描述客观场景,已成为国际研究热点。该文介绍SAR 3维成像的概念和主要观测模式,分析该领域国内外研究现状和进展,重点阐述作者所在研究团队的SAR 3维成像研究进展,最后对SAR 3维成像技术进行总结和展望。      

无先验模型复杂结构设施SAR全方位三维成像方法研究

复杂结构设施的SAR三维成像是SAR成像领域的热点和难点问题。现有SAR三维成像依赖于高程方向的多通道或多次飞行,对雷达系统或数据获取的要求较高。该文提出无先验模型复杂结构设施三维成像方法,仅需一次飞行即可获得先验信息未知区域全场景全方位三维图像。该方法充分利用圆迹SAR的全方位观测、解叠掩和解高程模糊优势,无需目标预先建模和三维成像网格构建,适用于大面积区域复杂结构设施的精细三维成像,在雷达三维成像实用化技术方面取得了重要进展。通过该方法首次获得FAST射电望远镜的雷达全方位三维图像,验证了理论与方法的正确性与有效性。      

合成孔径雷达微动目标特征提取与参数估计研究进展

合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)探测区域中存在一类微动目标,深入研究SAR回波中的微动特征信息,可以获取反映目标结构、运动等信息的特征量,在战场侦察监视、目标识别、精确制导等领域具有重大意义。为此,介绍了SAR-微动目标指示(SAR-MMTI)的概念及其国内外研究历史,综述了对SAR微动目标的特征提取与参数估计方法的研究现状,指出在SAR微动目标的探测运用中仍然存在算法运算量大,抗杂波噪声能力弱,无法适应多微动目标、大微动目标和复合微动目标等问题,提出了解决问题的思路,给出了仿真结果并对SAR微动目标特征提取与参数估计的发展趋势进行了展望。     

星载简缩极化SAR船舶目标检测技术研究

作为一种新兴的星载极化SAR系统,星载简缩极化（Compact Polarimetric）SAR能同时获取目标较丰富的极化信息和实现大幅宽观测,在海洋观测领域具有先天的优势。该文针对星载简缩极化SAR海上船舶目标检测应用,首先简要介绍了星载简缩极化SAR系统基本模式及发展,其次综述了典型的星载简缩极化SAR信息处理方法,在此基础上,重点分析比较了目前常用的星载简缩极化SAR船舶目标检测方法的特点,然后给出了作者研究小组在星载简缩极化SAR船舶目标检测方面的部分研究结果,最后分析展望了进一步研究方向。      

基于Brushlet变换多层阈值选择的SAR图像去噪

Brushlet是一种新的图像方向信息分析工具,已被成功应用于图像融合与纹理分类等领域.提出一种基于Brushlet变换的多层阈值选择策略,并将其应用到SAR图像相干斑去噪中,通过对真实SAR图像的去噪实验表明,相比于传统的Wavelet方法,Brushlet变换域的多层阈值算法能获得更好的去噪效果,同时较好地保留了图像细节特征并获得更好的等效视数(ENL).     

无人机载合成孔径雷达系统技术与应用

该文在概述无人机载SAR技术特点的基础上,介绍了国内外无人机载SAR技术的发展概况,对无人机载 SAR的工作体制、关键技术、性能指标、典型系统及应用等方面的内容进行了归纳。结合研制的高分辨率、全极化、双天线干涉等SAR系统,重点讨论了基于功能单元的SAR系统设计、SAR实时成像数据处理、多维度运动误差补偿等技术。针对无人机的特点和对载荷的要求,概述了无人机载SAR在高分辨率、新功能模式等方面的技术进展。并针对国内外当前的发展概况,探讨了无人机载SAR技术的发展趋势。      

分布式卫星双基SAR分辨特性分析

由于分布式卫星的轨道特点及SAR成像特点所致,分布式卫星双基SAR在一定条件下可近似认为是一种信号发射器与接收器平行运动的双(多)基SAR。该文结合分布式卫星双基SAR的这一特点,应用梯度的概念就分布式卫星双基SAR几何分辨率、分辨方向、分辨单元几何特性等问题进行了研究; 以视角、斜视角函数的形式给出了任意基线构型下分布式卫星双基SAR的几何分辨率、分辨方向的表达式; 并研究了分布式卫星基线对分辨特性的影响。     

基于SAR极化特征的SVM道路提取方法研究

SAR图像中道路提取在路网规划建设、灾害监测等领域具有重要的应用价值.传统SAR图像道路提取方法多是基于SAR图像的幅值特性进行提取,缺少对极化特性的解译.此外极化分解方法多应用于水体提取、地物分类、建筑物提取等,较少应用于道路提取.针对现有的道路提取方法数据质量要求高、全极化道路提取研究较少、全极化数据源相干斑噪声影响大的问题,本文首先对全极化数据进行多视处理、滤波去噪预处理,并通过极化分解方法获取20维极化特征散射分量.其次,从散射机理的角度出发,构建鉴别道路信息的最优极化特征矢量.最后,通过SVM分类器得到初步道路提取结果,并通过数学形态法提取道路数据.实验结果表明,该方法达到了98.4%的Acc和65.3%的Iou,具有提取精度高、应用范围广的优点,充分利用高分辨率SAR数据的极化信息,可有效应用于SAR图像的道路提取方法研究中.此外,区分于将光学道路提取的方法直接套用到SAR图像道路提取研究,本文探索了极化特征在SAR图像道路提取中的应用表现,为SAR图像道路提取研究提出新模式新思路.     

基于双正交小波域的SAR图像滤波方法

将E-lee、E-Kuan、GammaMap、wiener等经典滤波算法和双正交小波变换相结合,提出了基于双正交小波变换域的局部统计特性SAR图像滤波方法,同时提出了一个运算量少,且是归一化的对数变换,它将乘性的Speckle噪声转为加性噪声。在小波域内建立了局部统计特性SAR图像滤波算法,使用多分辨率的手段,因为在每个方向上的小波系数都具有相同的特征,可以很好地处理图像的一些特性,使得图像边缘被模糊的相对少些。实验结果表明,此方法比经典算法的效果要好。     

微波视觉三维SAR关键技术及实验系统初步进展

合成孔径雷达(SAR)三维成像在复杂地形测绘、复杂环境下目标发现与识别等方面具有重要应用潜力,是当前SAR领域的重要发展方向之一.为推动SAR三维成像技术的发展和应用,中国科学院空天信息创新研究院牵头设计并研制了一套无人机载微波视觉三维SAR实验系统(MV3DSAR),为相关技术研究和验证提供实验平台.目前该系统的单极...     

无人机载双站干涉SAR系统关键技术分析与实验验证研究

双站干涉合成孔径雷达(SAR)技术可突破单站双天线干涉SAR的基线限制,获得更加灵活的基线构型,有利于提升干涉测量精度。无人机载双站干涉SAR机动性好、飞行成本低,具有很高的应用价值,也能为无人机载分布式干涉、三维成像等提供关键支撑,具有重要的研究意义。中国科学院空天信息创新研究院牵头设计研制了国内首套无人机载双站干涉SAR系统,并在内蒙古百灵机场开展了飞行实验。该文简要介绍了该系统方案设计、基本构成和主要性能,并重点介绍了该系统的空间、时间及相位同步和数据处理关键技术,然后介绍了首次飞行实验的方案和实施研究情况,最后给出了实验数据处理结果,验证了关键技术和该无人机载双站干涉SAR系统0.5 m高程测量精度等主要指标,为后续多无人机平台协同开展分布式干涉数据获取及处理研究提供了基础。     

合成孔径雷达侦察卫星

合成孔径雷达系统以其特有的全天时、全天候、不受大气传播和气候影响、穿透力强等优点,及对某些地物的穿透探测,在侦察领域中优势独特,在某些情况下,能起到其它侦察手段起不到的作用。     

一种机载多波段SAR接收/激励器

介绍了一种机载多波段SAR接收／激励器及其实现。该子系统由VHF／UHF、L、X和Ku四个波段组成,采用了多波段融合、基于DDS的宽带波形产生、宽带正交解调接收和高频率稳定度抗振频率合成等技术。文中最后给出了实验结果。     

卷积神经网络对SAR目标识别性能分析

近年来,以卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）为代表的深度学习方法在图像识别领域取得了巨大进展,但尚未在SAR目标识别领域得到广泛应用。基于此,将具有代表性的LeNet,AlexNet,VGGNet,GoogLeNet,ResNet,DenseNet,SENet等卷积神经网络模型应用到SAR图像目标识别上,并依据识别精度、模型尺寸、运行时间等指标在公开SAR数据集MSTAR上对9类目标进行识别实验。详细对比分析了不同CNN模型的综合性能,验证了利用CNN网络模型进行SAR图像目标识别的优越性,同时也为该领域的后续工作提供了参考基准。     

轻小型星载SAR系统发展探讨

星载SAR系统应用领域不断扩展,应用需求也越来越多样化,研制满足特定应用需求的低成本轻小型SAR系统成为星载SAR系统发展热点。文中在介绍星载SAR发展现状和代表性轻小型SAR的基础上,针对轻小型SAR系统发展的几个方面进行探讨:均衡化设计发展策略、满足特定需求的低复杂度载荷、模块化快速响应系统以及星座和编队发展趋势、多体制并行技术路线等。结合典型轻小型SAR系统,在探讨发展的同时比较了不同体制轻小型SAR系统的技术途径、技术特点和应用方向。     

基于Fisher分布的极化合成孔径雷达统计建模及其参数估计方法

为更准确地描述高分辨极化合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)图像的尖峰和长拖尾等统计分布特性, 提出了基于Fisher分布的极化图像多变量乘积模型, 并研究了其参数估计方法.首先给出了柯西分布相干斑噪声等效纹理分量的概率密度函数及其低阶矩特征;然后利用散射因子服从F分布的等效纹理变量与高斯散斑变量相乘形成的多变量乘积统计模型, 得到了Fisher分布模型的概率密度函数, 并推导了其多视协方差矩阵的概率密度函数和矩阵行列式值的低阶矩特征;最后提出了基于矩阵行列式值的矩估计和基于Mellin变换的对数累积量估计等两种参数估计方法, 并进行了对比, 同时通过仿真数据和实测数据验证了理论模型和新参数估计方法的有效性.这为高分辨极化SAR图像建模、目标检测和识别等领域的理论研究和工程实现提供了新途径.     

全息合成孔径雷达的概念、体制和方法

合成孔径雷达技术经历了二维SAR、二维半SAR(InSAR)、三维SAR，已发展到如今的多维度SAR，取得了巨大的技术成就。该文在简要总结合成孔径雷达及其成像技术发展历程的基础上，提出了全息合成孔径雷达的概念并首次给出了明确的定义，指出该定义与现有全息雷达、多基线圆迹SAR、多维度SAR等概念的区别与联系。并且基于现有多维度SAR模型框架，给出了全息SAR的成像体制和信号模型，提出了初步的成像思路，为全息SAR技术的发展提供了初步的理论和技术框架基础。