基于多次散射目标模型的雷达成像研究

合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）作为一种主动微波传感器,被广泛应用于遥感对地观测。然而,传统上的雷达散射模型是基于几何光学近似的,忽略了地物目标之间的相互作用,即多次散射效应。为了充分挖掘和利用毫米波雷达影像中目标电磁散射特性信息,亟需对典型目标的多次散射效应进行建模仿真和验证。基于矩量法（Method of Moments, MoM）分析了球体、二面角等目标表面等效电流分布与分段成像结果的对应关系,并利用后向投影（Back-Projection, BP）算法进行电磁仿真成像,总结了单/双基地雷达模式对成像中散射机制的影响。结果表明：目标表面等效电流分布以及分段等效合成孔径张角会随入射角度发生改变,其中分段等效合成孔径张角会影响方位向分辨率;双基地雷达成像结果中包含更丰富的电磁散射信息。本研究可为SAR系统设计和验证、典型目标回波特性数据收集以及如何基于高解析度SAR影像进行目标识别等研究提供借鉴与参考。     

雷达成像仿真研究综述

用于军事飞行模拟器训练的雷达成像,具有不受时间和空间的限制、可控、保密等特点,在模拟训练中起着重要的作用。本文概述机载火控雷达采用的RBM、DBS、AR这3种主要对地测绘方法,国内外战斗机雷达型号及其成像系统;总结国外雷达成像模拟软件及国内雷达仿真器研发的现状,对已有产品的优缺点、适用范围、所用技术做详细说明;介绍雷达成像模拟的主要方法及实现过程,将目前的雷达成像模拟方法划分为3大类：回波信号模拟、传递函数和雷达图像特征的融合;并预测雷达模拟仿真将向建立通用数据库、扩大成像范围、提高实时性和逼真度的方向发展。     

基于多特征融合与ResNet的海面溢油区识别研究

近年来,合成孔径雷达（SAR）在改善溢油检测方面得到了广泛应用。然而,由于其特殊的成像机理,乘性相干斑噪声和其他物理现象引起的暗斑一直影响着溢油检测的精度。单独使用一种特征很难对图像上的油膜和类油膜现象进行区分,针对这一问题提出了利用多特征融合结合深度残差网络（ResNet）的方式来区分全极化图像上的油膜和类油膜现象。实验中将C波段的三种极化特征：极化散射熵（Entropy）、平均散射角（Alpha）和单次散射特征值相对差异度（SERD）组合在一起,形成一个优化特征子集,在确定的三种极化特征对应的特征图上选取多个感兴趣区域作为ResNet网络的训练集和测试集。该实验所用训练集由3 600个原油样本、3 600个生物油样本和3 600个乳化油样本（共计10 800个）组合而成。测试集由600个原油样本、600个生物油样本和600个乳化油样本（共计1 800个）组合而成,最终得到97.56%的分类精度。用同样的实验数据采用同是深度学习的VGG和AlexNet分类算法进行油膜和类油膜的分类,并与ResNet算法分类结果进行对比分析。为了减弱过拟合现象以及获得更可靠的实验结果,分别进行了[K]-交叉验证和ROC曲线实验。结果表明所提出的算法是有效的。     

改进FCOS的二阶段SAR舰船检测算法

近年来无锚框的目标检测算法逐渐被应用于SAR舰船检测,其中FCOS算法摆脱了对锚框参数设置的依赖,对多尺度、多形态舰船检测的鲁棒性更好,但仍存在两个问题：第一、该算法直接进行逐像素点回归,因搜索空间过大、目标回归困难导致检测不够准确;第二、其中特征金字塔对低层特征利用仍有不足导致小目标大量漏检。针对上述问题基于FCOS进行改进,通过增加特征增强网络构建了二阶段无锚框检测算法。该网络作为第一阶段对检测过程进行精细化引导,同时增强了舰船特征表达能力。通过引入更多特征并增加跳跃连接改进特征金字塔,提高了低层特征利用率。在数据集SSDD和SAR-Ship-Dataset上的实验结果表明,平均准确率（mAP）相比FCOS分别提高9.5和3.4个百分点,相比其他主流舰船检测算法分别提高3.6和1.0个百分点,充分验证了所提算法的有效性。     

多源遥感水库蓄水量估算系统

水库蓄水量研究对于合理保护和利用水资源具有重要的指导意义.针对水库蓄水量估算研究现状和不足,使用星载雷达高度计(RA)提取水库的遥测水位,利用星载多光谱成像仪(MSI)和星载合成孔径雷达(SAR)提取水库的水域面积,基于数据同化技术建立了多源遥感水库蓄水量估算模型,并开发了一款多源遥感水库蓄水量估算系统.该系统可以无接触地获取遥测水位和水域面积并估算蓄水量,具有稳定性、通用性等特点,有望应用于防汛抗旱、水库调度等领域,为管理部门科学化、高效化管理水库提供技术支撑.     

机载显控设备测试性设计

机载显控设备作为人机交互终端,具有数据处理及与人交互的工作特点,采用传统BIT(机内测试)测试性设计方法,故障检测率指标难以满足用户要求;根据其设备组成和主要功能,结合FMECA(失效模式影响及危害度分析)分析结果,提出BIT检测与人工检测相结合的方式开展测试性设计,通过TADS软件建立设备测试性模型并进行了计算和分析,设备故障检测率由74.72%有效提高到93.26%,以较小代价实现了用户要求;为其他人机交互机载设备测试性设计提供参考,具有较好的工程实用价值。     

2-D Doppler shift-frequency intermittent sampling jamming against SAR

To generate the false targets in the desired area accurately, a novel two dimensional(2-D) intermittent sampling jamming algorithm against synthetic aperture radar(SAR) is presented. The intercepted radar signals are processed via 2-D intermittent sampling and Doppler shift-frequency and retransmitted to radar. Hence, the false target-lattice emerges in the specified area. The generation mechanism, position and distribution characteristics of false target-lattice are discussed. Meanwhile, the reason for the asymmetric amplitude of the target false-lattice and the modulation factor of energy compensation are presented. The correctness of theoretical analysis and validity of the proposed algorithm are verified through simulation experiments. Compared with conventional methods, the critical requirement of the jammer position can be reduced by the proposed method.     

New soft morphological parameterized symmetric logarithmic image processing filtering algorithm

Synthetic Aperture Radar (SAR) imaging has the inherent random speckle noise, which seriously affects the quality of the SAR image, and it is very important to study the suppression of the speckle noise. In view of the fact that the traditional spot noise suppression method could not remove speckle noise while protecting the image texture information, a novel filtering algorithm is proposed based on the soft morphological and parameterized symmetric logarithmic image processing model. The proposed algorithm combines the flexibility of the order-statistic soft morphological operations and the characteristic of the parameterized symmetric logarithmic image processing model which establishes a parameterized symmetric structure processing part of the image, which can suppress speckle noise while protecting the texture information on the image. In order to validate the despecking performance of the proposed algorithm, we compare the effect of the filter with some of the existing filtering algorithms, and use some of the image evaluation parameters of the suppress speckle noise image to evaluate the performance of the SMPSLIP filtering algorithm. Experimental results show the effectiveness of this algorithm.     

基于Legendre多项式展开的双基SAR二维频域成像算法

针对任意构型双基SAR基于传统Taylor级数展开斜距方法的边缘点散焦问题,提出了一种基于Legendre正交多项式逼近的双基SAR二维频域成像算法。该算法基于对斜距函数的Legendre多项式展开推导了点目标二维频谱,解除了回波信号距离—方位的耦合,使成像处理更高效。在二维频域对场景区域的点目标采用二维频域成像算法进行成像。该算法改善了场景边缘点的聚焦效果,增加了场景边缘点的聚焦深度。理论推导和仿真结果验证了该算法的有效性和可行性。     

姿态图像缺失情况下的SAR目标识别

针对目标姿态图像缺失的情况,提出通过姿态图像合成的方式增加训练集的姿态覆盖程度,并将扩充后的图像也用于训练目标分类器.受稀疏表示模型的启发,建立了一种合成孔径雷达图像姿态合成模型.该模型根据少量已知姿态的图像,线性组合出缺失姿态下的近似图像.在运动和静止目标获取与识别数据集上的实验表明,通过合成缺失姿态下图像的方法可有效提升目标识别的精度,特别是在训练数据集中姿态缺失严重时,文中方法提升尤为明显.