基于SAR实测数据的舰船成像研究

该文基于机载SAR实测数据,对舰船目标成像进行了研究。SAR成像是针对静止目标,舰船目标表现在SAR图像上是散焦的。基于舰船目标的非合作性,可采用ISAR的方法对其进行成像处理,以得到高分辨的舰船图像。该文介绍了如何从SAR实测数据中提取出舰船目标的回波数据,并讨论了对舰船成像比较有效的ISAR运动补偿方法。最后给出了多艘典型舰船的清晰成像结果。该文提供了机载雷达SAR模式工作时对舰船成像的有效处理方法。     

基于弹跳射线法的海上目标快速成像与识别算法

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)以全天候、全天时的观测能力,在军事和民用领域有着广泛的应用背景。考虑到SAR研究的成本和效率以及SAR图像在目标检测领域的应用,SAR图像的仿真技术发挥了重要优势。针对传统成像方法耗时较长的问题,本文利用基于弹跳射线法（SBR）的快速成像技术以达到快速获取大批量SAR图像的目的。为了更加精准地识别SAR图像中的目标,在Faster RCNN目标检测网络的基础上,根据真实舰船目标改变候选框的初始尺寸以及利用特征融合的方式对原算法框架加以改进。最后,在Faster RCNN框架中加入特征金字塔结构（Feature pyramid networks,FPN）,进一步提高目标识别算法对SAR图像中的舰船目标检测和识别的能力。      

HRWS SAR图像舰船目标监视技术研究综述

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)是实现舰船目标监视应用的重要遥感手段之一。高分辨率宽测绘带(High Resolution Wide Swath, HRWS) SAR 能够同时获取方位向高分辨率和宽测绘带SAR数据,为SAR图像舰船目标监视带来了新的机遇和挑战。该文综述了国内外SAR图像舰船目标监视技术研究现状,总结了舰船监视对SAR成像系统基本性能要求,结合HRWS SAR成像特点,分析了舰船目标监视面临的关键技术问题,重点介绍了研究小组在HRWS SAR图像舰船目标检测、特征提取、分类识别等关键问题的解决方案和初步研究成果,并指出需进一步研究的方向。      

一种基于EfficientNet与BiGRU的多角度SAR图像目标识别方法

合成孔径雷达(SAR)的自动目标识别(ATR)技术目前已广泛应用于军事和民用领域。SAR图像对成像的方位角极其敏感,同一目标在不同方位角下的SAR图像存在一定差异,而多方位角的SAR图像序列蕴含着更加丰富的分类识别信息。因此,该文提出一种基于EfficientNet和BiGRU的多角度SAR目标识别模型,并使用孤岛损失来训练模型。该方法在MSTAR数据集10类目标识别任务中可以达到100%的识别准确率,对大俯仰角(擦地角)下成像、存在版本变体、存在配置变体的3种特殊情况下的SAR目标分别达到了99.68%, 99.95%, 99.91%的识别准确率。此外,该方法在小规模的数据集上也能达到令人满意的识别准确率。实验结果表明,该方法在MSTAR的大部分数据集上识别准确率均优于其他多角度SAR目标识别方法,且具有一定的鲁棒性。      

基于中心点回归的大场景SAR图像舰船检测方法

合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像舰船目标检测在军事和民用领域有着重要的应用.然而随着SAR图像成像能力的提升,SAR成像场景越来越大,舰船目标检测存在两个难点:一是舰船目标在整幅图像中所占比例极小,很难与周围背景分开;二是靠岸舰船目标通常密集排列,目标之间难以区分.目前常用基...     

一种基于机载三通道SAR的舰船成像方法

运动舰船在合成孔径雷达(SAR)图像中会发生散焦。为解决运动舰船精细成像的难题,提出了一种基于机载三通道SAR系统对舰船实现海杂波抑制和聚焦成像的信号处理方法。鉴于舰船运动的未知性,利用三通道SAR结构对舰船目标定位,可以抑制成像背景的强海杂波影响,同时引入数字聚束技术与广义二阶Keystone变换,解决了运动目标SAR成像中跨距离单元走动和散焦的问题,可对图像中多个不同运动状态的舰船实现并行成像处理,获取聚焦良好的图像。仿真数据结果验证了所述方法的有效性与可行性。     

基于精细分割的SAR图像舰船目标几何结构特征提取

随着高分辨率星载合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）系统的研制和使用,利用SAR图像实现快速准确的舰船目标识别分类成为了海上目标侦察监视的重要手段.文中针对SAR舰船目标切片图像,提出一种基于精细分割的SAR图像舰船目标几何结构特征提取方法.首先,采用基于Radon变换的分割方法将舰船目标和成像干扰区域进行分离,对分离出的舰船目标切片进行阈值分割处理,并利用形态学手段处理分割图像,减小旁瓣影响,准确提取目标主区域;然后基于椭圆形状约束进行目标区域的细化分割,解决分割区域"毛刺"现象和区域断裂现象,得到舰船目标的最佳图像分割区域;最后,通过逼近目标区域获得其对应的最小外接矩形（minimum enclosing rectangle,MER）,进而实现目标区域几何结构特征的精确提取.通过对获取的高分三号卫星SAR图像数据进行仿真实验,证明了本文方法提取舰船目标几何结构特征的高准确性和强稳定性,对海上舰船目标的识别与分类具有重要意义.     

少样本条件下SAR目标识别潜力探究

随着深度学习在计算机视觉领域取得令人鼓舞的成果,基于深度学习技术实现对合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）图像中时敏目标的分类识别已成为可能,实测SAR图像中时敏目标自动识别应用再次吸引了全球广大学者的目光。受客观条件所限,高质量实测SAR目标样本切片的获取代价大、成本高、数量少,且SAR对成像参数和目标姿态敏感,导致SAR图像面临的少样本条件下的目标识别问题更为突出。本文深度挖掘MSTAR(Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition)数据集的目标识别潜力,针对10类SAR图像车辆目标分类识别潜能进行了研究和分析。为衡量不同样本数量条件下SAR目标识别潜能,同时降低对目标样本选取的随机性,提出利用不同数量实测训练样本,生成全角度训练数据集,对参与训练的样本进行规范化和合理化采样处理;将全角度扩充后得到的训练样本集作为标准模板数据集,通过遍历模板数据集,采用似然比相似性度量（Likelihood Ratio Similarity Measure, LiRSM）来衡量目标相似性,利用...     

基于深度学习的SAR图像舰船目标检测综述

近年来,合成孔径雷达成像技术因具备全天时和全天候的目标感测能力,在海洋实时监测和管控等领域发挥着重要作用,特别是高分率SAR图像中的舰船目标检测成为当前的研究热点之一。首先分析基于深度学习的SAR图像舰船目标检测流程,并对样本训练数据集的构建、目标特征的提取和目标框选的设计等关键步骤进行归纳总结。然后对检测流程中的各部分对SAR图像舰船目标检测精度和速度的影响进行对比分析。最后根据当前研究现状,深入分析深度学习算法在舰船检测应用中存在的问题,探讨基于深度学习的SAR图像舰船目标检测的进一步研究方向。     

基于电磁散射模型的海上舰船双基SAR图像仿真

合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)在地海环境遥感和目标探测识别中发挥着重要作用。相对于单基SAR,双基SAR能够通过调整发射机和接收机的角度对场景进行多方位观测,因此开展海上舰船目标双基SAR图像仿真可为非合作目标的特征研究和探测识别提供方法和手段,在目标探测识别方面有着重要意义。为此,本文利用基于面元化的简化小斜率近似(facet-based simplified small slope approximation, FBS-SSA)方法与几何光学/物理光学(geometrical optics/physical optics, GO/PO)混合方法,提出了一种基于电磁散射模型的海上舰船目标复合场景双基SAR图像仿真方法,实现了不同双基角下的海上舰船SAR图像仿真,并分析了雷达飞行方向与舰船角度、发射机和接收机相对位置、极化、海况对雷达图像的影响。结果表明,双基角、极化、舰船朝向都会对双基SAR图像产生较大的影响,因此可以通过获取不同双基角度下的复合场景SAR图像特征从而可以更好地开展舰船识别。此外,SAR图像中的阴影特征也可作为舰船识别的辅助...     

基于分布式压缩感知的高分宽幅SAR动目标成像技术

高分宽幅SAR动目标成像对目标跟踪具有重要的意义,常规天基多通道SAR技术要实现高分宽幅动目标成像需要通道数量巨大,系统复杂度过高,而且图像在方位向存在成对回波,形成虚警。针对上述问题,该文提出了一种基于分布式压缩感知的高分宽幅SAR动目标成像技术,在通道数量较大时,通道数量相比常规高分宽幅动目标成像构型通道数量约降低1倍,利用动目标稀疏特性和杂波背景非稀疏特性构建分布式压缩感知观测模型,采用先方位1维分布式压缩感知重建再距离方位2维分布式压缩感知重建,实现杂波背景和稀疏动目标的重建,并抑制多通道SAR动目标成像中的成对回波。结合RADAR-SAT数据的仿真试验结果验证了该技术的有效性。      

Editorial: Signal processing techniques for ISAR and feature extraction

Inverse synthetic aperture radar (ISAR) is a non-cooperative target recognition technique that has been investigated for target identification by the combat identification (ID) community for the past decade. Recently, ISAR imaging of moving targets has been an area of vigorous research. ISAR imaging is an effective way to acquire high resolution images of targets of interest at long range and as such is an irreplaceable tool in the task of non-cooperative target recognition. Its applications include detection, imaging, and classification of ships and aircraft with airborne, maritime, and land-based radar systems. Being radar-based, this imaging technique can be employed in all weather and day/night conditions.     

合成孔径雷达遥感技术及其应用

简叙合成孔径雷达（ＳＡＲ）的原理、应用和最新发展,以最常用的二维成像技术为例,首先说明横向高分辨尺寸的合成孔径的原理,再指出用大带宽信号取得纵向（距离向）高分辨尺寸。在应用方面,列出了ＳＡＲ的十类主要的民用和五大类主要的军用。文中简要叙述了９９年代星载ＳＡＲ的热潮,以及我国也将在２００３年左右发射星载ＳＡＲ上天。最后大中简述了ＳＡＲ技术的两种最新发展,三维成像和运动目标检测。     

基于空时等效采样复用的星载SAR宽域运动目标检测与成像

高分辨宽测绘带静态场景成像与运动目标检测与成像是星载合成孔径雷达(SAR)两个重要功能需求,也是新体制SAR的前沿和重点.现有的基于阵列接收多相位中心技术可解决方位分辨率与测绘带宽的矛盾,但其空时等效单通道数据难以实现运动目标的有效检测.现有的多通道SAR能改善杂波抑制和运动目标检测性能,但其对静态场景成像时仍存在方位分辨率与测绘带宽的矛盾.本文提出一种基于空时等效采样复用的信号处理新方法,同时改善了星载SAR在高分辨率宽测绘带静态场景成像与运动目标检测与成像两方面的性能.进而,本文深入研究目标径向速度在等效回波信号中引入的周期调制产生的目标方位像的"假峰"效应,并提出了有效的抑制"假峰"的补偿方法.最后,数值仿真试验验证了新方法的有效性.     

高分辨率机载SAR多子带合成误差补偿方法

合成孔径雷达(SAR)能够实现高分辨率成像,在遥感领域发挥着不可替代的作用,在军事和民用方面都有着广泛的应用。高分辨率SAR需要宽带收发系统,为了缓解大带宽对信号接收和采集设备的压力,对发射的宽带信号采用子带分割方法,在信号处理中通过对子带回波进行合成获得高分辨率图像。针对在子带合成时子带内和子带间误差会严重影响最终的图像质量,提出了一种基于实测数据的子带合成误差补偿方法。利用定标数据补偿子带内误差,利用回波数据补偿子带间误差,最终实现了多子带误差补偿,并利用机载SAR实测数据验证了方法的正确性和有效性。     

车载毫米波SAR对近海域的成像及监测

针对近海域监测的应用背景,介绍了一种用于近海监测的车载毫米波SAR系统,该系统灵活机动、费用低廉,结合了毫米波和SAR的特点,能够实砚对近岸静止扣活动目标的高分辨成像及监测。在此对某次实验获得的SAR数据进行了成像处理,由于在系统要求的作用距离范围内,距离单元数不是很多,可对每个距离单元都构造一个方位匹配函数,保证方位向的高分辨率不受损失,为海面舰船目标的检测研究提供高分辨SAR图像。     

凝视数字多波束合成孔径雷达原理

针对传统合成孔径雷达在实现高分辨大测绘带(简称高分宽幅)成像中存在的问题,文中将数字波束形成技术和合成孔径雷达结合,提出凝视数字多波束合成孔径雷达的概念。首先,将成像区域在距离和方位向分割为多个子区域进行独立成像,避免传统合成孔径雷达在高分宽幅成像领域的设计限制;然后,利用数字波束形成技术对天线阵面所有接收单元进行数字加权,在方位向和俯仰向形成多个高增益的接收窄波束,并控制接收波束实现对每个子区域的凝视观测,延长合成孔径的长度,提高成像分辨率。仿真表明,凝视数字多波束合成孔径雷达可以有效突破传统合成孔径雷达系统设计上的瓶颈,实现高分宽幅成像。