作者中心
专家审稿
责编办公
编辑办公
显示方式:
状态:
, 更新: .
摘要
1307KB
针对低空无人机通信中的物理层安全挑战，该文提出了一种感通一体化(ISAC)方案，并据此基于深度强化学习(DRL)方法在线优化通信无人机的航迹和通信资源分配策略。所提方案通过复用通信无人机传输的人工噪声，同时实现对窃听无人机的感知与干扰，保障地面用户的安全通信服务。基于对窃听无人机的状态估计和预测，本文将在线无人机航迹和通信资源分配联合设计建模为马尔可夫决策过程，基于深度确定性策略梯度(DDPG)方法，逐步学习最优策略，动态优化通信无人机的航迹与通信资源分配策略，最大化系统的长期感知和安全通信性能。仿真结果表明，该文所提方案和优化方法在感知性能不损失的前提下，安全通信性能上优于基线方案，在感知和安全通信性能之间实现更好的折中，验证了感知和在线航迹规划的增益，也验证了深度强化学习优化方法在感知、通信和航迹规划联合设计问题中的可行性和先进性。
针对低空无人机通信中的物理层安全挑战，该文提出了一种感通一体化(ISAC)方案，并据此基于深度强化学习(DRL)方法在线优化通信无人机的航迹和通信资源分配策略。所提方案通过复用通信无人机传输的人工噪声，同时实现对窃听无人机的感知与干扰，保障地面用户的安全通信服务。基于对窃听无人机的状态估计和预测，本文将在线无人机航迹和通信资源分配联合设计建模为马尔可夫决策过程，基于深度确定性策略梯度(DDPG)方法，逐步学习最优策略，动态优化通信无人机的航迹与通信资源分配策略，最大化系统的长期感知和安全通信性能。仿真结果表明，该文所提方案和优化方法在感知性能不损失的前提下，安全通信性能上优于基线方案，在感知和安全通信性能之间实现更好的折中，验证了感知和在线航迹规划的增益，也验证了深度强化学习优化方法在感知、通信和航迹规划联合设计问题中的可行性和先进性。
状态:
, 更新: .
受平台物理空间限制，实孔径雷达天线波束宽、角分辨率低下。基于稀疏重建的角超分辨方法，在正则化框架下引入目标稀疏先验约束并通过迭代优化求解对目标散射分布进行反演，是提升实孔径雷达角分辨率的重要途径。然而，现有稀疏重建方法仅考虑了强点目标的稀疏分布特性，未考虑扩展目标的轮廓信息，存在目标边缘恢复失真的问题；同时，现有稀疏重建方法对代价函数中引入的超参数敏感，实际应用中依赖人工精细调整，难以根据不同场景进行自适应选取。针对上述两个问题，该文提出一种无超参数全变差(TV)正则化角超分辨方法，首先建立一种均方根LASSO代价函数，用于表征扫描回波序列与目标散射分布的拟合残差，以及目标边缘梯度的稀疏约束，从而将目标轮廓重建问题重转化为TV正则化约束下的非平滑凸优化问题；然后基于协方差拟合准则，导出了无超参数TV正则化约束的解析表达；最后提出一种广义迭代重加权最小二乘(GIRLS)求解策略，实现了均方根LASSO非平滑凸优化问题的迭代优化求解。仿真和实测结果表明，该文提出的方法能够在改善分辨率的同时保持目标的轮廓信息，且无需人工调整超参数。
受平台物理空间限制，实孔径雷达天线波束宽、角分辨率低下。基于稀疏重建的角超分辨方法，在正则化框架下引入目标稀疏先验约束并通过迭代优化求解对目标散射分布进行反演，是提升实孔径雷达角分辨率的重要途径。然而，现有稀疏重建方法仅考虑了强点目标的稀疏分布特性，未考虑扩展目标的轮廓信息，存在目标边缘恢复失真的问题；同时，现有稀疏重建方法对代价函数中引入的超参数敏感，实际应用中依赖人工精细调整，难以根据不同场景进行自适应选取。针对上述两个问题，该文提出一种无超参数全变差(TV)正则化角超分辨方法，首先建立一种均方根LASSO代价函数，用于表征扫描回波序列与目标散射分布的拟合残差，以及目标边缘梯度的稀疏约束，从而将目标轮廓重建问题重转化为TV正则化约束下的非平滑凸优化问题；然后基于协方差拟合准则，导出了无超参数TV正则化约束的解析表达；最后提出一种广义迭代重加权最小二乘(GIRLS)求解策略，实现了均方根LASSO非平滑凸优化问题的迭代优化求解。仿真和实测结果表明，该文提出的方法能够在改善分辨率的同时保持目标的轮廓信息，且无需人工调整超参数。
状态:
, 更新: .
针对以雷达探测为首要功能的探通一体(DFRC)波形设计中通信速率低的问题，该文提出了一种基于子脉冲混合调制(SHM)的探通一体波形设计方法，利用波形子脉冲内/间时域、频域和极化域资源进行多维调制，实现了通信速率的有效提升。构建了以最小化正交波形簇自/互相关函数的峰值旁瓣电平(PSL)为准则，考虑SHM信息调制约束和波形恒模约束的一体化波形设计优化问题，并提出了频域主分量最小化(SMM)算法快速求解上述非凸优化问题。此外，提出了一种基于单脉冲的探通一体回波处理方法，使模糊函数零延时截线的第1个零点处多普勒频率变为传统波形的L(子脉冲数)倍，保证了一体化波形的高多普勒容忍度，实现了对高速目标的有效探测。
针对以雷达探测为首要功能的探通一体(DFRC)波形设计中通信速率低的问题，该文提出了一种基于子脉冲混合调制(SHM)的探通一体波形设计方法，利用波形子脉冲内/间时域、频域和极化域资源进行多维调制，实现了通信速率的有效提升。构建了以最小化正交波形簇自/互相关函数的峰值旁瓣电平(PSL)为准则，考虑SHM信息调制约束和波形恒模约束的一体化波形设计优化问题，并提出了频域主分量最小化(SMM)算法快速求解上述非凸优化问题。此外，提出了一种基于单脉冲的探通一体回波处理方法，使模糊函数零延时截线的第1个零点处多普勒频率变为传统波形的L(子脉冲数)倍，保证了一体化波形的高多普勒容忍度，实现了对高速目标的有效探测。
状态:
, 更新: .
雷达与通信在一个平台占用相同频谱时会产生相互干扰，此外雷达目标探测过程中面临主瓣方向的欺骗式干扰威胁。为解决上述问题，该文设计了一种频率分集阵多输入多输出(FDA-MIMO)雷达和MIMO通信频谱共存系统，提出了一种雷达为中心的系统收发参数联合设计方法。该方法通过联合优化雷达发射波形、雷达接收滤波器和通信发射码本，最大化雷达系统的输出信干噪比(SINR)，从而提高对目标的检测概率，同时保证MIMO通信速率。在优化过程中，采用交替优化(AO)策略，将优化问题分解为多个子问题并迭代求解。其中，接收滤波器的优化通过拉格朗日乘子法求解，通信发射码本优化采用不等式定理得到最优近似解，而雷达发射波形优化通过泰勒展开和松弛算法进行凸近似。仿真结果表明，该联合设计方法能够在保证通信速率的同时有效提高雷达系统的SINR，显著提升FDA-MIMO雷达和MIMO通信频谱共存系统在主瓣欺骗式干扰下的性能。
雷达与通信在一个平台占用相同频谱时会产生相互干扰，此外雷达目标探测过程中面临主瓣方向的欺骗式干扰威胁。为解决上述问题，该文设计了一种频率分集阵多输入多输出(FDA-MIMO)雷达和MIMO通信频谱共存系统，提出了一种雷达为中心的系统收发参数联合设计方法。该方法通过联合优化雷达发射波形、雷达接收滤波器和通信发射码本，最大化雷达系统的输出信干噪比(SINR)，从而提高对目标的检测概率，同时保证MIMO通信速率。在优化过程中，采用交替优化(AO)策略，将优化问题分解为多个子问题并迭代求解。其中，接收滤波器的优化通过拉格朗日乘子法求解，通信发射码本优化采用不等式定理得到最优近似解，而雷达发射波形优化通过泰勒展开和松弛算法进行凸近似。仿真结果表明，该联合设计方法能够在保证通信速率的同时有效提高雷达系统的SINR，显著提升FDA-MIMO雷达和MIMO通信频谱共存系统在主瓣欺骗式干扰下的性能。
状态:
, 更新: .
针对传统星载单基雷达系统弱小动目标检测工程实现代价大以及抗干扰能力差等问题，星载双基雷达系统利用收发分置特点，通过大方位双基角观测构型有效提高目标的雷达散射截面积，同时有效提升处于“静默”状态的接收机抗干扰能力。然而，相比于星载单基雷达系统，星载双基雷达系统的收发分置构型将导致背景杂波回波特性呈现明显的差异。针对传统经验杂波散射系数模型难以体现散射系数随方位双基角的变化趋势这一问题，该文提出一种基于双尺度模型的半经验双基杂波散射系数模型。所提模型基于电磁散射理论将经验单基后向散射系数模型转换成双基散射系数模型，并基于双尺度模型对散射系数进行修正。该文通过现有文献中的双基杂波散射系数实测结果对所提模型的准确性进行了验证。基于所提双基杂波散射系数模型，该文通过空-时自适应处理杂波抑制方法对不同方位双基角下星载双基雷达的杂波抑制性能进行了仿真分析。根据仿真结果可知，在HH极化下，当方位双基角在30°～130°时，杂波抑制性能相对较好，当方位双基角达到150°以上时，主瓣杂波能量显著增强，使得杂波抑制性能受到明显影响。
针对传统星载单基雷达系统弱小动目标检测工程实现代价大以及抗干扰能力差等问题，星载双基雷达系统利用收发分置特点，通过大方位双基角观测构型有效提高目标的雷达散射截面积，同时有效提升处于“静默”状态的接收机抗干扰能力。然而，相比于星载单基雷达系统，星载双基雷达系统的收发分置构型将导致背景杂波回波特性呈现明显的差异。针对传统经验杂波散射系数模型难以体现散射系数随方位双基角的变化趋势这一问题，该文提出一种基于双尺度模型的半经验双基杂波散射系数模型。所提模型基于电磁散射理论将经验单基后向散射系数模型转换成双基散射系数模型，并基于双尺度模型对散射系数进行修正。该文通过现有文献中的双基杂波散射系数实测结果对所提模型的准确性进行了验证。基于所提双基杂波散射系数模型，该文通过空-时自适应处理杂波抑制方法对不同方位双基角下星载双基雷达的杂波抑制性能进行了仿真分析。根据仿真结果可知，在HH极化下，当方位双基角在30°～130°时，杂波抑制性能相对较好，当方位双基角达到150°以上时，主瓣杂波能量显著增强，使得杂波抑制性能受到明显影响。
状态:
, 更新: .
在雷达目标识别领域，二十面体角反射器的引入无疑提升了目标辨识任务的难度。这种情况在中高海况下将尤为严重。剧烈起伏的海面将与二十面体角反射器形成耦合散射，这可能达到与目标相似的散射特性，从而导致传统目标辨识方法性能下降。针对中高海况下目标辨识难的问题，该文从主要散射机理和散射复杂程度两个方面，构建了极化特征-距离联合矩阵，表征中高海况下舰船与二十面体角反射器阵列之间的差异。然后，利用时序神经网络提取两者极化特征-距离联合矩阵的特征，以实现对目标的有效辨识。经数据集的验证，所提出的方法可以有效减少手工知识提取过程中的信息丢失。在中高海况条件下，相较于现有方法，方法的准确率提升了10.14%，大幅降低了二十面体角反射器阵列造成的虚警。
在雷达目标识别领域，二十面体角反射器的引入无疑提升了目标辨识任务的难度。这种情况在中高海况下将尤为严重。剧烈起伏的海面将与二十面体角反射器形成耦合散射，这可能达到与目标相似的散射特性，从而导致传统目标辨识方法性能下降。针对中高海况下目标辨识难的问题，该文从主要散射机理和散射复杂程度两个方面，构建了极化特征-距离联合矩阵，表征中高海况下舰船与二十面体角反射器阵列之间的差异。然后，利用时序神经网络提取两者极化特征-距离联合矩阵的特征，以实现对目标的有效辨识。经数据集的验证，所提出的方法可以有效减少手工知识提取过程中的信息丢失。在中高海况条件下，相较于现有方法，方法的准确率提升了10.14%，大幅降低了二十面体角反射器阵列造成的虚警。
状态:
, 更新: .
该文提出一种从单视复数合成孔径雷达(SAR)图像中检测干扰的方法，并将该方法用于自适应干扰抑制处理。所提方法不仅适用于间歇采样转发干扰，还适用于星载SAR中常见的线性调频脉冲等无意干扰。首先将一幅单视复数SAR图像在距离频域按照等带宽划分为多个子带图像，然后对子带图像的像素强度进行建模，并分析干扰像素和非干扰像素在子带域的起伏机制。干扰像素在不同子带中的能量分布不均匀，导致其强度在子带域具有显著的起伏，而非干扰像素的强度在子带域则较为稳定。基于上述发现，该文定义子带对比度和子带熵作为统计量以衡量像素强度在子带域的起伏特征，然后把两者与设定的阈值进行比较以得到干扰检测结果。经过统计分析，在无干扰情况下上述两个统计量近似服从Beta分布。基于这一发现，该文用Beta分布拟合这两者的分布，并在恒虚警准则下给出了检测阈值的确定方法。实验结果表明，所提方法不仅能有效检测间歇采样转发干扰，还能检测常见的无意干扰。该文还研究了干信比对检测性能的影响，并通过蒙特卡罗仿真验证了方法的可靠性和稳定性。此外，该文还提出了一种基于秩1模型的干扰抑制方法，能够对被检测到含有干扰的图像区域进行自适应干扰抑制，从而降低干扰对下游任务的不利影响。
该文提出一种从单视复数合成孔径雷达(SAR)图像中检测干扰的方法，并将该方法用于自适应干扰抑制处理。所提方法不仅适用于间歇采样转发干扰，还适用于星载SAR中常见的线性调频脉冲等无意干扰。首先将一幅单视复数SAR图像在距离频域按照等带宽划分为多个子带图像，然后对子带图像的像素强度进行建模，并分析干扰像素和非干扰像素在子带域的起伏机制。干扰像素在不同子带中的能量分布不均匀，导致其强度在子带域具有显著的起伏，而非干扰像素的强度在子带域则较为稳定。基于上述发现，该文定义子带对比度和子带熵作为统计量以衡量像素强度在子带域的起伏特征，然后把两者与设定的阈值进行比较以得到干扰检测结果。经过统计分析，在无干扰情况下上述两个统计量近似服从Beta分布。基于这一发现，该文用Beta分布拟合这两者的分布，并在恒虚警准则下给出了检测阈值的确定方法。实验结果表明，所提方法不仅能有效检测间歇采样转发干扰，还能检测常见的无意干扰。该文还研究了干信比对检测性能的影响，并通过蒙特卡罗仿真验证了方法的可靠性和稳定性。此外，该文还提出了一种基于秩1模型的干扰抑制方法，能够对被检测到含有干扰的图像区域进行自适应干扰抑制，从而降低干扰对下游任务的不利影响。
状态:
, 更新: .
雷达通信一体化(DFRC)系统的射频隐身性能是雷达隐身探测和通信隐蔽传输的关键。然而，传统基于相控阵和MIMO体制的波束形成方案不具备距离维辐射能量控制能力，导致一体化发射信号容易被敌方无源探测系统截获。针对此问题，该文提出一种面向射频隐身的频控阵-多输入多输出(FDA-MIMO)雷达通信一体化发射接收波束联合设计方法。首先，构建基于正交波形生成、频率分集调制和发射波束形成加权的FDA-MIMO一体化发射信号模型，通过匹配滤波和接收波束形成获得雷达等效发射波束图与通信传输信道的距离角度二维表达式。其次，以通信信息嵌入和通信可达速率为约束条件，以雷达目标处的等效发射波束图功率最小化和输出信干噪比最大化为双优化目标函数，建立面向射频隐身的FDA-MIMO雷达通信一体化发射接收波束联合优化模型。最后，提出基于加权均方误差最小化(WMMSE)和共享交替方向乘子法(C-ADMM)的联合优化算法，推导各变量的闭式表达式并结合凸优化算法，实现低复杂度求解。仿真结果表明，该文所提方法的雷达探测与通信传输在距离角度二维平面上均为“点对点”模式，具备良好的射频隐身能力，同时能够提供较高的杂波和干扰抑制性能以及较低的通信误码率。
雷达通信一体化(DFRC)系统的射频隐身性能是雷达隐身探测和通信隐蔽传输的关键。然而，传统基于相控阵和MIMO体制的波束形成方案不具备距离维辐射能量控制能力，导致一体化发射信号容易被敌方无源探测系统截获。针对此问题，该文提出一种面向射频隐身的频控阵-多输入多输出(FDA-MIMO)雷达通信一体化发射接收波束联合设计方法。首先，构建基于正交波形生成、频率分集调制和发射波束形成加权的FDA-MIMO一体化发射信号模型，通过匹配滤波和接收波束形成获得雷达等效发射波束图与通信传输信道的距离角度二维表达式。其次，以通信信息嵌入和通信可达速率为约束条件，以雷达目标处的等效发射波束图功率最小化和输出信干噪比最大化为双优化目标函数，建立面向射频隐身的FDA-MIMO雷达通信一体化发射接收波束联合优化模型。最后，提出基于加权均方误差最小化(WMMSE)和共享交替方向乘子法(C-ADMM)的联合优化算法，推导各变量的闭式表达式并结合凸优化算法，实现低复杂度求解。仿真结果表明，该文所提方法的雷达探测与通信传输在距离角度二维平面上均为“点对点”模式，具备良好的射频隐身能力，同时能够提供较高的杂波和干扰抑制性能以及较低的通信误码率。
状态:
, 更新: .
雷达系统在对多机动目标进行跟踪时，跟踪性能会因为多雷达发射资源的非匹配预设和先验信息的不充分利用而下降。针对此问题，提出了一种面向多机动目标的资源分配与精细化跟踪算法，以期在同等资源消耗条件下获取更高的目标跟踪性能。首先，该文结合跟踪器反馈的目标预测信息，利用多模型交互的思想对目标预测位置分布函数进行拟合，建立了基于多模型交互的检测跟踪一体化方法，实现了系统对机动目标的精细化跟踪。而后，分析了多雷达发射资源和机动目标跟踪性能的耦合机理，结合机动目标贝叶斯克拉美罗界的推导，建立了跟踪性能驱动的多模型加权资源分配框架。最后通过仿真验证了所提方法在相同资源消耗条件下，能够显著提升多机动目标的综合跟踪精度。
雷达系统在对多机动目标进行跟踪时，跟踪性能会因为多雷达发射资源的非匹配预设和先验信息的不充分利用而下降。针对此问题，提出了一种面向多机动目标的资源分配与精细化跟踪算法，以期在同等资源消耗条件下获取更高的目标跟踪性能。首先，该文结合跟踪器反馈的目标预测信息，利用多模型交互的思想对目标预测位置分布函数进行拟合，建立了基于多模型交互的检测跟踪一体化方法，实现了系统对机动目标的精细化跟踪。而后，分析了多雷达发射资源和机动目标跟踪性能的耦合机理，结合机动目标贝叶斯克拉美罗界的推导，建立了跟踪性能驱动的多模型加权资源分配框架。最后通过仿真验证了所提方法在相同资源消耗条件下，能够显著提升多机动目标的综合跟踪精度。
状态:
, 更新: .
卫星通信与星载合成孔径雷达(SAR)遥感探测的一体化技术旨在融合通信与遥感功能，实现数据传输与遥感成像的同步进行，以满足对高效、隐蔽和安全信息传输的需求，提升系统的多用途能力。然而，由于二者在波形特性、收发器设计及信号处理算法等方面存在显著差异，实现星载通信与遥感一体化系统面临诸多挑战。该研究提出了一种基于信息超表面技术的无源无线通信系统，结合SAR回波调制方法，创新性地实现了地星通信与星载SAR遥感探测的深度融合。该系统通过精确调制其SAR散射回波参数，在维持SAR遥感探测质量约束条件下实现了无源无线通信功能。在此基础上，利用电磁反向散射特性替代主动发射机制，有效保障了通信链路的电磁隐蔽性与信息安全特性。场景仿真实验与星载SAR数据实验结果验证了系统的可行性与有效性。实验结果表明，在兼容传统SAR波形体制的前提下，该系统成功实现了地星数据传输与星载SAR成像的同步运行。该研究的核心目标是推动星载SAR遥感探测系统与无线通信技术的深度融合，旨在实现频谱资源的高效利用，并探索如何将信息超表面技术有效应用于通信与遥感一体化系统中，而为该领域提供新的研究视角与技术潜力。
卫星通信与星载合成孔径雷达(SAR)遥感探测的一体化技术旨在融合通信与遥感功能，实现数据传输与遥感成像的同步进行，以满足对高效、隐蔽和安全信息传输的需求，提升系统的多用途能力。然而，由于二者在波形特性、收发器设计及信号处理算法等方面存在显著差异，实现星载通信与遥感一体化系统面临诸多挑战。该研究提出了一种基于信息超表面技术的无源无线通信系统，结合SAR回波调制方法，创新性地实现了地星通信与星载SAR遥感探测的深度融合。该系统通过精确调制其SAR散射回波参数，在维持SAR遥感探测质量约束条件下实现了无源无线通信功能。在此基础上，利用电磁反向散射特性替代主动发射机制，有效保障了通信链路的电磁隐蔽性与信息安全特性。场景仿真实验与星载SAR数据实验结果验证了系统的可行性与有效性。实验结果表明，在兼容传统SAR波形体制的前提下，该系统成功实现了地星数据传输与星载SAR成像的同步运行。该研究的核心目标是推动星载SAR遥感探测系统与无线通信技术的深度融合，旨在实现频谱资源的高效利用，并探索如何将信息超表面技术有效应用于通信与遥感一体化系统中，而为该领域提供新的研究视角与技术潜力。
状态:
, 更新: .
车载毫米波雷达量测由极坐标系下的位置坐标与多普勒速度组成，其与笛卡儿坐标系下建模的扩展目标状态具有复杂的非线性关系。针对以上非线性状态估计问题，提出一种基于变分边缘化粒子滤波的扩展目标跟踪算法。首先，采用椭圆对目标二维平面轮廓建模，显式定义轮廓朝向角，构建参数化的逆伽马分布作为轮廓尺寸的共轭先验分布；其次，引入量测源位置作为辅助变量，建立适用于毫米波雷达的扩展目标量测模型；然后，为了改善复杂机动目标轮廓估计性能，基于边缘化思想，利用粒子滤波算法独立估计轮廓朝向角的后验分布，并在变分贝叶斯推断框架内，迭代求解剩余状态变量(包括目标中心运动状态、轮廓尺寸)后验分布的近似解析表达式。仿真实验结果表明，所提算法相比于已有算法能够获得更高的状态估计精度，在跟踪机动目标时，对轮廓朝向角与尺寸的估计性能优势更加明显。
车载毫米波雷达量测由极坐标系下的位置坐标与多普勒速度组成，其与笛卡儿坐标系下建模的扩展目标状态具有复杂的非线性关系。针对以上非线性状态估计问题，提出一种基于变分边缘化粒子滤波的扩展目标跟踪算法。首先，采用椭圆对目标二维平面轮廓建模，显式定义轮廓朝向角，构建参数化的逆伽马分布作为轮廓尺寸的共轭先验分布；其次，引入量测源位置作为辅助变量，建立适用于毫米波雷达的扩展目标量测模型；然后，为了改善复杂机动目标轮廓估计性能，基于边缘化思想，利用粒子滤波算法独立估计轮廓朝向角的后验分布，并在变分贝叶斯推断框架内，迭代求解剩余状态变量(包括目标中心运动状态、轮廓尺寸)后验分布的近似解析表达式。仿真实验结果表明，所提算法相比于已有算法能够获得更高的状态估计精度，在跟踪机动目标时，对轮廓朝向角与尺寸的估计性能优势更加明显。
状态:
, 更新: .
智能干扰决策技术的发展，显著提升了敏感目标在战场中的生存对抗能力。然而，现有干扰决策算法仅考虑有源干扰，忽略了无源干扰策略优化问题，严重限制了干扰决策对抗模型的应用场景。针对这一缺陷，该文基于彩虹深度Q网络(Rainbow DQN)与二分法，构建了一种有源-无源干扰策略联合优化方法，利用Rainbow DQN决策有无源干扰样式序列，并以二分法动态搜索无源干扰最优释放位置；考虑干扰对抗环境的非完全观测性，该文进一步设计了基于雷达波束指向点变化的奖励函数，以准确反馈干扰策略的有效性。通过仿真模拟干扰机-雷达对抗实验，与深度Q网络(DQN)、决策优势分离深度Q网络(Dueling DQN)及双重深度Q网络(Double DQN) 3种主流干扰决策模型相比，所提方法的Q值平均提升2.43倍，奖励均值平均提升3.09倍，无源干扰位置决策步数缩短50%以上。实验结果表明，该文所提基于Rainbow DQN与二分法的有源-无源干扰策略联合优化方法，可实现有源干扰与无源干扰联合有效决策，进一步提高了干扰策略决策模型适用性，显著提升了干扰机电子对抗中的价值。
智能干扰决策技术的发展，显著提升了敏感目标在战场中的生存对抗能力。然而，现有干扰决策算法仅考虑有源干扰，忽略了无源干扰策略优化问题，严重限制了干扰决策对抗模型的应用场景。针对这一缺陷，该文基于彩虹深度Q网络(Rainbow DQN)与二分法，构建了一种有源-无源干扰策略联合优化方法，利用Rainbow DQN决策有无源干扰样式序列，并以二分法动态搜索无源干扰最优释放位置；考虑干扰对抗环境的非完全观测性，该文进一步设计了基于雷达波束指向点变化的奖励函数，以准确反馈干扰策略的有效性。通过仿真模拟干扰机-雷达对抗实验，与深度Q网络(DQN)、决策优势分离深度Q网络(Dueling DQN)及双重深度Q网络(Double DQN) 3种主流干扰决策模型相比，所提方法的Q值平均提升2.43倍，奖励均值平均提升3.09倍，无源干扰位置决策步数缩短50%以上。实验结果表明，该文所提基于Rainbow DQN与二分法的有源-无源干扰策略联合优化方法，可实现有源干扰与无源干扰联合有效决策，进一步提高了干扰策略决策模型适用性，显著提升了干扰机电子对抗中的价值。
状态:
, 更新: .
大规模阵列与高频宽带信号支持的通感一体化(ISAC)技术在提升频谱效率的同时增强环境感知能力。在此背景下，窄带-远场的ISAC模型将出现不可避免的系统偏差，ISAC建模需要同时考虑宽带和近场效应。该文针对宽带-近场条件下基于部分连接混合预编码的ISAC系统进行优化设计和性能评估，考虑集中式多输入多输出(MIMO)的单基地模式和双基地模式两种感知情形。对于单基地模式，重新推导波达方向(DOA)和距离联合估计的克拉美罗下界(CRB)，并以此为感知性能优化标准；对于双基地模式，在保证每一个用户通信质量(QoS)的前提下，最大化聚焦在感知目标上的发射功率。为了解决上述高维度非凸优化问题，该文提出直接交替最小化(AM)和间接全数字逼近两种算法，将该问题分解为若干独立的子问题，每个子问题可被凸松弛和有效解决。数值仿真实验结果表明，经过合理设置预设通信信噪比(SNR)阈值和发射天线分组，所设计的宽带-近场ISAC系统可以同时取得与基于全数字预编码的ISAC系统接近的感知性能和通信性能。
大规模阵列与高频宽带信号支持的通感一体化(ISAC)技术在提升频谱效率的同时增强环境感知能力。在此背景下，窄带-远场的ISAC模型将出现不可避免的系统偏差，ISAC建模需要同时考虑宽带和近场效应。该文针对宽带-近场条件下基于部分连接混合预编码的ISAC系统进行优化设计和性能评估，考虑集中式多输入多输出(MIMO)的单基地模式和双基地模式两种感知情形。对于单基地模式，重新推导波达方向(DOA)和距离联合估计的克拉美罗下界(CRB)，并以此为感知性能优化标准；对于双基地模式，在保证每一个用户通信质量(QoS)的前提下，最大化聚焦在感知目标上的发射功率。为了解决上述高维度非凸优化问题，该文提出直接交替最小化(AM)和间接全数字逼近两种算法，将该问题分解为若干独立的子问题，每个子问题可被凸松弛和有效解决。数值仿真实验结果表明，经过合理设置预设通信信噪比(SNR)阈值和发射天线分组，所设计的宽带-近场ISAC系统可以同时取得与基于全数字预编码的ISAC系统接近的感知性能和通信性能。
状态:
, 更新: .
在日益复杂的电磁环境中，主被动雷达复合探测以其良好的优势互补性，已成为提升雷达作战能力和抗干扰能力的重要工作模式。传统的单一压制或欺骗类干扰方法仅对雷达主动或被动模式产生有效干扰，难以对主被动雷达复合探测产生良好的干扰效果。为了能够提高对主被动雷达复合探测的干扰能力，该文提出一种面向主被动雷达复合探测的全脉冲多机协同干扰方法，通过对雷达主动模式下目标的恒虚警率(CFAR)检测原理分析，利用雷达检测概率与信噪比的相关性，调整多假目标的功率序列及位置间距分布，构建全脉冲时域赋形隐蔽干扰模型，实现对雷达主动模式的有效压制；同时，通过对雷达被动模式的测向原理分析，提出一种基于多部干扰机的协同干扰策略，动态调整干扰机的发射功率，在多部干扰机间产生多个随机的欺骗角度，实现雷达被动模式的多角度欺骗效果；最后，通过上述两种策略的有机结合构建全脉冲多机协同干扰方法，实现对主被动雷达复合探测的有效干扰。实验结果表明，与传统单一压制或欺骗类干扰方法相比，该文所提全脉冲多机协同干扰方法能够有效提高雷达CFAR检测门限，降低雷达在主动模式下的检测概率；同时，在干扰机附近区域产生每一帧都不同的虚假角度，扩大角度欺骗范围，综合提升对主被动雷达复合探测的干扰性能。
在日益复杂的电磁环境中，主被动雷达复合探测以其良好的优势互补性，已成为提升雷达作战能力和抗干扰能力的重要工作模式。传统的单一压制或欺骗类干扰方法仅对雷达主动或被动模式产生有效干扰，难以对主被动雷达复合探测产生良好的干扰效果。为了能够提高对主被动雷达复合探测的干扰能力，该文提出一种面向主被动雷达复合探测的全脉冲多机协同干扰方法，通过对雷达主动模式下目标的恒虚警率(CFAR)检测原理分析，利用雷达检测概率与信噪比的相关性，调整多假目标的功率序列及位置间距分布，构建全脉冲时域赋形隐蔽干扰模型，实现对雷达主动模式的有效压制；同时，通过对雷达被动模式的测向原理分析，提出一种基于多部干扰机的协同干扰策略，动态调整干扰机的发射功率，在多部干扰机间产生多个随机的欺骗角度，实现雷达被动模式的多角度欺骗效果；最后，通过上述两种策略的有机结合构建全脉冲多机协同干扰方法，实现对主被动雷达复合探测的有效干扰。实验结果表明，与传统单一压制或欺骗类干扰方法相比，该文所提全脉冲多机协同干扰方法能够有效提高雷达CFAR检测门限，降低雷达在主动模式下的检测概率；同时，在干扰机附近区域产生每一帧都不同的虚假角度，扩大角度欺骗范围，综合提升对主被动雷达复合探测的干扰性能。
状态:
, 更新: .
针对分布式多输入多输出(MIMO)雷达在子空间干扰和非均匀杂波中检测目标场景，该文提出了一种面向分布式MIMO雷达双层非均匀多秩目标检测方法。首先，利用目标信号和干扰位于两个相互线性独立且秩大于 1 的子空间，两个子空间对应的子空间矩阵和相应距离单元的坐标向量都是未知的，建立了多秩目标模型及子空间干扰模型；然后，设计分布式MIMO雷达系统的双层非均匀结构，每个发射-接收对的干扰是非均匀的，即每个发射-接收对具备不同的统计量。此外，每一个发射接收对的杂波是非均匀的。在此基础上，通过采取Rao与Wald检验准则，构建待解参数估计策略，并通过功率中值归一化协方差估计，设计了面向分布式MIMO雷达子空间干扰背景下双层非均匀多秩目标Rao检测器和Wald检测器。最后，通过理论推导证明了所提检测方法相对于杂波协方差矩阵结构具有恒虚警特性。仿真实验结果表明，所提检测方法能够保证对杂波协方差矩阵结构具有恒虚警特性，此外，相较于现有分布式MIMO雷达检测方法，所提检测方法有效改善了目标检测性能和干扰抑制性能。
针对分布式多输入多输出(MIMO)雷达在子空间干扰和非均匀杂波中检测目标场景，该文提出了一种面向分布式MIMO雷达双层非均匀多秩目标检测方法。首先，利用目标信号和干扰位于两个相互线性独立且秩大于 1 的子空间，两个子空间对应的子空间矩阵和相应距离单元的坐标向量都是未知的，建立了多秩目标模型及子空间干扰模型；然后，设计分布式MIMO雷达系统的双层非均匀结构，每个发射-接收对的干扰是非均匀的，即每个发射-接收对具备不同的统计量。此外，每一个发射接收对的杂波是非均匀的。在此基础上，通过采取Rao与Wald检验准则，构建待解参数估计策略，并通过功率中值归一化协方差估计，设计了面向分布式MIMO雷达子空间干扰背景下双层非均匀多秩目标Rao检测器和Wald检测器。最后，通过理论推导证明了所提检测方法相对于杂波协方差矩阵结构具有恒虚警特性。仿真实验结果表明，所提检测方法能够保证对杂波协方差矩阵结构具有恒虚警特性，此外，相较于现有分布式MIMO雷达检测方法，所提检测方法有效改善了目标检测性能和干扰抑制性能。
状态:
, 更新: .
分布式相参雷达实现全相参的关键在于对感兴趣目标进行发射相参合成。当相参参数估计阶段存在间歇采样转发干扰时，实现发射相参是极为困难的。为解决上述问题，该文提出了一种基于间歇采样转发干扰匹配滤波特征的干扰抑制方法。该方法能够弥补低干噪比条件下无法进行时频域滤波的缺陷，同时为高干噪比条件下进行干扰重构和对消提供了一种更精确的干扰参数估计途径。仿真结果表明，所提方法对间歇采样转发干扰的抑制效果显著。在低干噪比条件下相比于其他方法准确检测目标的概率提升了40%以上，在高干噪比条件下相比于其他方法等效信干比改善了2.5 dB以上。
分布式相参雷达实现全相参的关键在于对感兴趣目标进行发射相参合成。当相参参数估计阶段存在间歇采样转发干扰时，实现发射相参是极为困难的。为解决上述问题，该文提出了一种基于间歇采样转发干扰匹配滤波特征的干扰抑制方法。该方法能够弥补低干噪比条件下无法进行时频域滤波的缺陷，同时为高干噪比条件下进行干扰重构和对消提供了一种更精确的干扰参数估计途径。仿真结果表明，所提方法对间歇采样转发干扰的抑制效果显著。在低干噪比条件下相比于其他方法准确检测目标的概率提升了40%以上，在高干噪比条件下相比于其他方法等效信干比改善了2.5 dB以上。
状态:
, 更新: .
杂波抑制是实现动目标指示的一项重要技术手段。然而，在机载双基合成孔径雷达(SAR)动目标指示中，受限于杂波的空时强耦合非线性和非平稳性，传统的空时自适应滤波、偏置相位中心方法不能获得期望的杂波抑制性能。为解决上述难题，该文提出了一种基于空时解耦的机载双基SAR双通道杂波对消处理方法。其核心在于建立空时解耦矩阵，将机载双基SAR强耦合非线性的空时谱解耦为空间频率保持一致的空时谱。所提方法主要分为以下3个步骤：(1)为提高目标信杂噪比，应用一阶Keystone变换和高阶距离徙动校正函数，使得目标信号能量集中在同一个距离单元；(2)为削弱双基平台运动造成的方位谱扩展效应，逐距离单元补偿多普勒调频率项；(3)为实现通道间杂波对消处理，引入空时解耦矩阵，在保持机载双基SAR同一距离单元内各杂波点归一化多普勒频率不变的情况下，将对应的空间频率均衡到零频，再利用通道间回波对消处理，实现杂波的有效抑制。通过仿真和实测数据处理，证明了所提方法进行机载双基SAR杂波抑制的有效性。
杂波抑制是实现动目标指示的一项重要技术手段。然而，在机载双基合成孔径雷达(SAR)动目标指示中，受限于杂波的空时强耦合非线性和非平稳性，传统的空时自适应滤波、偏置相位中心方法不能获得期望的杂波抑制性能。为解决上述难题，该文提出了一种基于空时解耦的机载双基SAR双通道杂波对消处理方法。其核心在于建立空时解耦矩阵，将机载双基SAR强耦合非线性的空时谱解耦为空间频率保持一致的空时谱。所提方法主要分为以下3个步骤：(1)为提高目标信杂噪比，应用一阶Keystone变换和高阶距离徙动校正函数，使得目标信号能量集中在同一个距离单元；(2)为削弱双基平台运动造成的方位谱扩展效应，逐距离单元补偿多普勒调频率项；(3)为实现通道间杂波对消处理，引入空时解耦矩阵，在保持机载双基SAR同一距离单元内各杂波点归一化多普勒频率不变的情况下，将对应的空间频率均衡到零频，再利用通道间回波对消处理，实现杂波的有效抑制。通过仿真和实测数据处理，证明了所提方法进行机载双基SAR杂波抑制的有效性。
状态:
, 更新: .
该文针对飞鸟和无人机等低慢小目标精细化特征提取和分类问题，提出了一种多波段多角度特征融合分类方法。首先分别基于K波段和L波段调频连续波雷达从多个角度采集了5种类型旋翼无人机和飞鸟模型数据，构建低慢小探测数据集。其次，为了获取L波段目标信号的周期性振动特征，利用经验模态分解提取L波段信号中高频特征，抑制噪声影响；对K波段回波信号进行短时傅里叶变换，获得多角度高分辨微动特征。然后，设计了一种多波段多角度特征融合网络模型(MMFFNet)，包含改进的卷积长短期记忆网络时序特征提取模块、注意力融合模块和多尺度特征融合模块，通过多波段多角度特征的融合提高了目标分类的准确率。通过实测数据集验证表明，与使用单一雷达特征分类方法相比，在高信噪比为5 dB和低信噪比为–3 dB条件下所提方法对7种类型的低慢小目标的正确分类准确率分别提高了3.1%和12.3%。
该文针对飞鸟和无人机等低慢小目标精细化特征提取和分类问题，提出了一种多波段多角度特征融合分类方法。首先分别基于K波段和L波段调频连续波雷达从多个角度采集了5种类型旋翼无人机和飞鸟模型数据，构建低慢小探测数据集。其次，为了获取L波段目标信号的周期性振动特征，利用经验模态分解提取L波段信号中高频特征，抑制噪声影响；对K波段回波信号进行短时傅里叶变换，获得多角度高分辨微动特征。然后，设计了一种多波段多角度特征融合网络模型(MMFFNet)，包含改进的卷积长短期记忆网络时序特征提取模块、注意力融合模块和多尺度特征融合模块，通过多波段多角度特征的融合提高了目标分类的准确率。通过实测数据集验证表明，与使用单一雷达特征分类方法相比，在高信噪比为5 dB和低信噪比为–3 dB条件下所提方法对7种类型的低慢小目标的正确分类准确率分别提高了3.1%和12.3%。
状态:
, 更新: .
无线通信设备在新兴场景(例如，如车联网、低轨卫星等)的大量应用使得通信用频逐渐向更高频段扩展，进而导致其与雷达用频的重叠现象日益突出。雷达通信一体化凭借其联合信号处理能力和低功耗特性，被视为一种解决频谱拥挤问题的有效途径。相比于传统的天线阵列架构，全息超表面天线(HMA)通过嵌入紧密排列的超材料单元，可以灵活配置各单元的状态以调控频率响应，从而实现可控且高能效的波束成形，为雷达通信一体化系统提供了潜在可行选择。考虑一个基于全息超表面的雷达通信一体化系统，在杂波环境下进行目标感知的同时能够为多个单天线用户提供通信服务。接下来，该文在满足发射功率和HMA频率响应约束的前提下，构建了最大化通信频谱效率和雷达互信息加权和的问题，通过联合优化数字预编码器、HMA权重矩阵和接收滤波器，实现基于HMA的雷达通信一体化波束成形设计。为求解这一非凸优化问题，该文提出一种基于分式规划的交替优化算法。该算法首先利用分式规划技术将原始问题转化为更易于处理的子问题，然后通过拉格朗日对偶分解和流形优化等方法对子问题进行交替优化求解。仿真结果表明，HMA阵列架构的波束成形设计在通信频谱效率与雷达互信息性能间取得了灵活的平衡，并且其性能接近全数字阵列架构。
无线通信设备在新兴场景(例如，如车联网、低轨卫星等)的大量应用使得通信用频逐渐向更高频段扩展，进而导致其与雷达用频的重叠现象日益突出。雷达通信一体化凭借其联合信号处理能力和低功耗特性，被视为一种解决频谱拥挤问题的有效途径。相比于传统的天线阵列架构，全息超表面天线(HMA)通过嵌入紧密排列的超材料单元，可以灵活配置各单元的状态以调控频率响应，从而实现可控且高能效的波束成形，为雷达通信一体化系统提供了潜在可行选择。考虑一个基于全息超表面的雷达通信一体化系统，在杂波环境下进行目标感知的同时能够为多个单天线用户提供通信服务。接下来，该文在满足发射功率和HMA频率响应约束的前提下，构建了最大化通信频谱效率和雷达互信息加权和的问题，通过联合优化数字预编码器、HMA权重矩阵和接收滤波器，实现基于HMA的雷达通信一体化波束成形设计。为求解这一非凸优化问题，该文提出一种基于分式规划的交替优化算法。该算法首先利用分式规划技术将原始问题转化为更易于处理的子问题，然后通过拉格朗日对偶分解和流形优化等方法对子问题进行交替优化求解。仿真结果表明，HMA阵列架构的波束成形设计在通信频谱效率与雷达互信息性能间取得了灵活的平衡，并且其性能接近全数字阵列架构。
状态:
, 更新: .
无人机隐蔽通信在实现可持续低空经济方面引起了相当大的关注。该文基于通感一体化(ISAC)框架，研究了多无人机协作隐蔽通信网络的系统策略和资源分配，其中多个无人机进行协作感知并在移动监管者(Willie)存在的情况下同时向多个地面用户(GUs)隐蔽传输下行信息。为了提高通信隐蔽性，无人机在干扰(JUAV)模式和信息(IUAV)模式之间自适应切换。为了应对Willie的移动性，采用基于无迹卡尔曼滤波的方法，利用从ISAC回波中提取的时延和多普勒频移来预测和跟踪Willie的位置。通过联合优化JUAV选择策略、IUAV-GU调度、通信/干扰功率分配，该文提出了一个实时公平性传输最大化问题。采用交替优化方法，将原始问题分解为一系列子问题，从而获得有效的次优解。仿真结果表明，所提出的方案能够准确跟踪Willie并有效保证下行隐蔽传输。
无人机隐蔽通信在实现可持续低空经济方面引起了相当大的关注。该文基于通感一体化(ISAC)框架，研究了多无人机协作隐蔽通信网络的系统策略和资源分配，其中多个无人机进行协作感知并在移动监管者(Willie)存在的情况下同时向多个地面用户(GUs)隐蔽传输下行信息。为了提高通信隐蔽性，无人机在干扰(JUAV)模式和信息(IUAV)模式之间自适应切换。为了应对Willie的移动性，采用基于无迹卡尔曼滤波的方法，利用从ISAC回波中提取的时延和多普勒频移来预测和跟踪Willie的位置。通过联合优化JUAV选择策略、IUAV-GU调度、通信/干扰功率分配，该文提出了一个实时公平性传输最大化问题。采用交替优化方法，将原始问题分解为一系列子问题，从而获得有效的次优解。仿真结果表明，所提出的方案能够准确跟踪Willie并有效保证下行隐蔽传输。
状态:
, 更新: .
雷达通信一体化通过资源共享机制，在提高系统频谱利用率的同时实现了轻量化设计，广泛应用于空中交通管制、医疗监测、自动驾驶等领域。传统的雷达通信一体化算法通常依赖于精确的数学建模和信道估计，无法适应难以刻画的动态复杂环境。人工智能凭借其强大的学习能力直接从大量数据中自动学习特征，无需对数据进行显式建模，促进了雷达通信的深度融合。该文围绕人工智能驱动的雷达通信一体化研究展开系统的综述。具体而言，首先阐述了雷达通信一体化系统模型与核心问题。在此基础上，从雷达通信共存和双功能雷达通信一体化两个方面梳理了人工智能驱动的雷达通信一体化最新研究进展。最后，总结全文并对该领域潜在的技术挑战和未来的研究方向进行了展望。
雷达通信一体化通过资源共享机制，在提高系统频谱利用率的同时实现了轻量化设计，广泛应用于空中交通管制、医疗监测、自动驾驶等领域。传统的雷达通信一体化算法通常依赖于精确的数学建模和信道估计，无法适应难以刻画的动态复杂环境。人工智能凭借其强大的学习能力直接从大量数据中自动学习特征，无需对数据进行显式建模，促进了雷达通信的深度融合。该文围绕人工智能驱动的雷达通信一体化研究展开系统的综述。具体而言，首先阐述了雷达通信一体化系统模型与核心问题。在此基础上，从雷达通信共存和双功能雷达通信一体化两个方面梳理了人工智能驱动的雷达通信一体化最新研究进展。最后，总结全文并对该领域潜在的技术挑战和未来的研究方向进行了展望。
状态:
, 更新: .
太赫兹频段被认为可实现太比特每秒的通信速率并实现高精度感知，因此太赫兹通信感知一体化是未来无线通信系统的关键技术。该文聚焦于一种时延多普勒域波形——正交时延多普勒分路复用(ODDM)调制，提出了一种基于ODDM的太赫兹通信感知一体化传输方案。针对现有信号模型的局限性，该文推导了一种更为通用的离网ODDM调制输入/输出关系，突破了信道路径时延和多普勒频移必须为其分辨率整数倍的假设限制。针对ODDM符号检测问题，该文基于共轭梯度的时域信道均衡器优化计算复杂度，发现ODDM相比OFDM具有针对多普勒效应更高的鲁棒性。最后，该文设计了一种多目标感知估计算法，该算法能够在低复杂度下实现高精度估计，其多目标估计精度与克拉美罗下界相近。
太赫兹频段被认为可实现太比特每秒的通信速率并实现高精度感知，因此太赫兹通信感知一体化是未来无线通信系统的关键技术。该文聚焦于一种时延多普勒域波形——正交时延多普勒分路复用(ODDM)调制，提出了一种基于ODDM的太赫兹通信感知一体化传输方案。针对现有信号模型的局限性，该文推导了一种更为通用的离网ODDM调制输入/输出关系，突破了信道路径时延和多普勒频移必须为其分辨率整数倍的假设限制。针对ODDM符号检测问题，该文基于共轭梯度的时域信道均衡器优化计算复杂度，发现ODDM相比OFDM具有针对多普勒效应更高的鲁棒性。最后，该文设计了一种多目标感知估计算法，该算法能够在低复杂度下实现高精度估计，其多目标估计精度与克拉美罗下界相近。
状态:
, 更新: .
在大规模多输入多输出(MIMO)通信和雷达系统中，采用单比特数模转换器(DAC)是一种降低发射系统硬件成本和功耗的有效方法。该文研究单比特量化下雷达通信一体化系统的发射波形设计，在给定通信服务质量约束下最小化雷达发射波束图的积分旁瓣主瓣比，通过提升发射波束的功率集中程度以获得良好的发射波束赋形性能。针对单比特量化导致发射波形仅具有低自由度可行域的问题，该文采用符号级预编码技术，基于有益干扰(CI)原理充分利用空域和时域自由度来辅助波形设计。由于所提出的波形设计问题具有非凸分式二次目标函数和大量的非凸离散约束，该文提出了一种基于丁克尔巴赫(Dinkelbach)变换和交替方向乘子法(ADMM)的算法来有效求解该NP-难问题。仿真结果表明，所设计的波形能够显著降低对DAC分辨率的需求，并在满足下行用户通信质量需求的条件下具有良好的雷达发射波束图性能。
在大规模多输入多输出(MIMO)通信和雷达系统中，采用单比特数模转换器(DAC)是一种降低发射系统硬件成本和功耗的有效方法。该文研究单比特量化下雷达通信一体化系统的发射波形设计，在给定通信服务质量约束下最小化雷达发射波束图的积分旁瓣主瓣比，通过提升发射波束的功率集中程度以获得良好的发射波束赋形性能。针对单比特量化导致发射波形仅具有低自由度可行域的问题，该文采用符号级预编码技术，基于有益干扰(CI)原理充分利用空域和时域自由度来辅助波形设计。由于所提出的波形设计问题具有非凸分式二次目标函数和大量的非凸离散约束，该文提出了一种基于丁克尔巴赫(Dinkelbach)变换和交替方向乘子法(ADMM)的算法来有效求解该NP-难问题。仿真结果表明，所设计的波形能够显著降低对DAC分辨率的需求，并在满足下行用户通信质量需求的条件下具有良好的雷达发射波束图性能。
状态:
, 更新: .
随着Wi-Fi感知技术在智能健康监测领域的广泛应用，如何构建高质量的数据集成为亟待解决的关键问题。特别是在监测异常行为(如跌倒)时，传统方法依赖于人体的反复实验，这既存在安全隐患，又面临伦理困境。为应对这一挑战，该文提出了一种基于时间编码超表面的辅助数据样本采集方法。通过模拟人体的运动特征，时间编码超表面可以有效替代人体实验，用于辅助构建Wi-Fi感知数据集。为此该文设计了一款具备0～360°全相位调制能力的时间编码超表面验证了该方案的可行性。实验结果表明，超表面生成的信号能够较好地保留人体运动特征，有效补充真实样本，降低数据采集复杂度，并显著提升模型的监测准确性。该方法为Wi-Fi感知技术的数据采集提供了一种创新且可行的解决方案。
随着Wi-Fi感知技术在智能健康监测领域的广泛应用，如何构建高质量的数据集成为亟待解决的关键问题。特别是在监测异常行为(如跌倒)时，传统方法依赖于人体的反复实验，这既存在安全隐患，又面临伦理困境。为应对这一挑战，该文提出了一种基于时间编码超表面的辅助数据样本采集方法。通过模拟人体的运动特征，时间编码超表面可以有效替代人体实验，用于辅助构建Wi-Fi感知数据集。为此该文设计了一款具备0～360°全相位调制能力的时间编码超表面验证了该方案的可行性。实验结果表明，超表面生成的信号能够较好地保留人体运动特征，有效补充真实样本，降低数据采集复杂度，并显著提升模型的监测准确性。该方法为Wi-Fi感知技术的数据采集提供了一种创新且可行的解决方案。
状态:
, 更新: .
波束赋形技术通过向特定方向发射信号，提高了接收信号的功率。然而，在高速动态的车辆网络场景下，频繁的信道状态更新与波束调整导致系统开销过大；波束与用户位置难以实时对齐，易出现错位现象，影响通信稳定性；复杂路况中的遮挡和信道衰落进一步限制了波束赋形的效果。为了解决上述问题，该文提出了一种基于卷积神经网络和注意力机制模型的多模态特征融合波束赋形方法，以实现感知辅助的高可靠通信。模型首先对传感器采集的雷达、激光雷达数据分别定制数据转换和标准化策略，解决数据异构问题。然后使用三维卷积残差块提取多层次高阶多模态特征后，利用注意力机制模型融合特征并预测最佳波束，实现通信性能的优化。实验结果表明，该文所提方法在高速场景下可达到接近90%的平均Top-3波束预测精度，相比单模态方案性能显著提升，验证了其在提升通信性能和可靠性方面的优越性。
波束赋形技术通过向特定方向发射信号，提高了接收信号的功率。然而，在高速动态的车辆网络场景下，频繁的信道状态更新与波束调整导致系统开销过大；波束与用户位置难以实时对齐，易出现错位现象，影响通信稳定性；复杂路况中的遮挡和信道衰落进一步限制了波束赋形的效果。为了解决上述问题，该文提出了一种基于卷积神经网络和注意力机制模型的多模态特征融合波束赋形方法，以实现感知辅助的高可靠通信。模型首先对传感器采集的雷达、激光雷达数据分别定制数据转换和标准化策略，解决数据异构问题。然后使用三维卷积残差块提取多层次高阶多模态特征后，利用注意力机制模型融合特征并预测最佳波束，实现通信性能的优化。实验结果表明，该文所提方法在高速场景下可达到接近90%的平均Top-3波束预测精度，相比单模态方案性能显著提升，验证了其在提升通信性能和可靠性方面的优越性。
状态:
, 更新: .
基于雷达传感器网络的目标识别系统在自动目标识别领域得到了广泛的研究，该系统从多个角度对目标进行观测从而可获得稳健的目标识别能力，这也带来了多雷达传感器回波数据间相关信息和差异信息的利用问题。其次，现有研究大都需要大规模标记数据来获得目标的先验知识，考虑到大量未标注数据未被有效使用，该文研究了一种基于多重对比损失(MCL)的雷达传感器网络HRRP无监督目标特征提取方法。该方法通过联合实例级损失、Fisher损失和语义一致损失这三重损失约束，用以寻求多雷达传感器回波间具有一致性和判别性的特征向量并用于后续的识别任务。具体而言，将原始回波数据分别映射到对比损失空间和语义标签空间：在对比损失空间中，利用对比损失对样本的相似性和聚集性进行约束，使不同传感器获取的同一目标不同回波间的相对距离和绝对距离被减小，而不同目标回波样本间的距离被拉大；在语义损失空间中，通过提取到的判别特征对语义标签进行约束，实现语义信息和判别特征一致的目标。在实测民用飞机数据集上进行的实验表明，与最先进的无监督和有监督目标识别算法相比，MCL的识别准确率分别提升了0.4%和1.4%，并且MCL能有效提升多雷达传感器协同时的目标识别性能。
基于雷达传感器网络的目标识别系统在自动目标识别领域得到了广泛的研究，该系统从多个角度对目标进行观测从而可获得稳健的目标识别能力，这也带来了多雷达传感器回波数据间相关信息和差异信息的利用问题。其次，现有研究大都需要大规模标记数据来获得目标的先验知识，考虑到大量未标注数据未被有效使用，该文研究了一种基于多重对比损失(MCL)的雷达传感器网络HRRP无监督目标特征提取方法。该方法通过联合实例级损失、Fisher损失和语义一致损失这三重损失约束，用以寻求多雷达传感器回波间具有一致性和判别性的特征向量并用于后续的识别任务。具体而言，将原始回波数据分别映射到对比损失空间和语义标签空间：在对比损失空间中，利用对比损失对样本的相似性和聚集性进行约束，使不同传感器获取的同一目标不同回波间的相对距离和绝对距离被减小，而不同目标回波样本间的距离被拉大；在语义损失空间中，通过提取到的判别特征对语义标签进行约束，实现语义信息和判别特征一致的目标。在实测民用飞机数据集上进行的实验表明，与最先进的无监督和有监督目标识别算法相比，MCL的识别准确率分别提升了0.4%和1.4%，并且MCL能有效提升多雷达传感器协同时的目标识别性能。
状态:
, 更新: .
通过复用随机通信信号，并基于现网中的通信架构实现通信感知一体化(ISAC)，能够显著降低ISAC实现成本、加速感知功能融入现有通信网络。然而，通信数据的随机性将会使得感知功能出现随机起伏，造成感知性能不稳定。为了获得稳健的感知性能，该文研究了随机通感一体空域信号处理方法，提出了多输入多输出通感一体(MIMO-ISAC)系统收发预编码联合优化设计方案。具体而言，考虑对目标响应矩阵的估计，该文首先定义了随机信号下感知系统的遍历克拉美罗界(ECRB)，并基于复逆Wishart矩阵的分布推导了ECRB的闭合表达式，从理论上说明了使用随机信号进行感知相较于传统使用确定性正交信号的性能损失。进一步地，该文分别考虑了ECRB最小化的感知最优问题以及多天线多用户信号估计的通信最优问题，并获得了感知最优预编码设计和通信最优预编码设计方案。接着，该文将上述收发预编码优化设计思路扩展至通信感知一体化场景。最后，该文通过大量仿真验证了所提方法的有效性，相关结果表明所提出的联合收发预编码设计方案能够支持高精度目标响应矩阵估计，同时能够实现通信信号估计误差与目标响应矩阵估计误差的灵活折衷。
通过复用随机通信信号，并基于现网中的通信架构实现通信感知一体化(ISAC)，能够显著降低ISAC实现成本、加速感知功能融入现有通信网络。然而，通信数据的随机性将会使得感知功能出现随机起伏，造成感知性能不稳定。为了获得稳健的感知性能，该文研究了随机通感一体空域信号处理方法，提出了多输入多输出通感一体(MIMO-ISAC)系统收发预编码联合优化设计方案。具体而言，考虑对目标响应矩阵的估计，该文首先定义了随机信号下感知系统的遍历克拉美罗界(ECRB)，并基于复逆Wishart矩阵的分布推导了ECRB的闭合表达式，从理论上说明了使用随机信号进行感知相较于传统使用确定性正交信号的性能损失。进一步地，该文分别考虑了ECRB最小化的感知最优问题以及多天线多用户信号估计的通信最优问题，并获得了感知最优预编码设计和通信最优预编码设计方案。接着，该文将上述收发预编码优化设计思路扩展至通信感知一体化场景。最后，该文通过大量仿真验证了所提方法的有效性，相关结果表明所提出的联合收发预编码设计方案能够支持高精度目标响应矩阵估计，同时能够实现通信信号估计误差与目标响应矩阵估计误差的灵活折衷。
状态:
, 更新: .
相较于地基外辐射源雷达，基于卫星信号的外辐射源雷达(即卫星信号外辐射源雷达)具有全球、全时、全天候覆盖等优势，可弥补地基外辐射源雷达在海上覆盖范围不足的限制；相较于中高轨卫星信号，低轨通信卫星信号具有接收功率强、卫星数目多等优势，可为海上目标无源探测提供可观的探测距离与探测精度。面向未来发展需求，该文详细论述了卫星信号外辐射源雷达研究现状与应用前景，给出了以铱星、星链两类低轨通信卫星系统构建高低频宽窄带融合的低轨通信卫星信号外辐射源雷达系统的可行性分析，据此总结了研发低轨通信卫星信号外辐射源雷达系统面临的技术挑战与候选解决思路。上述研究可为广域范围内，外辐射源雷达探测提供重要参考。
相较于地基外辐射源雷达，基于卫星信号的外辐射源雷达(即卫星信号外辐射源雷达)具有全球、全时、全天候覆盖等优势，可弥补地基外辐射源雷达在海上覆盖范围不足的限制；相较于中高轨卫星信号，低轨通信卫星信号具有接收功率强、卫星数目多等优势，可为海上目标无源探测提供可观的探测距离与探测精度。面向未来发展需求，该文详细论述了卫星信号外辐射源雷达研究现状与应用前景，给出了以铱星、星链两类低轨通信卫星系统构建高低频宽窄带融合的低轨通信卫星信号外辐射源雷达系统的可行性分析，据此总结了研发低轨通信卫星信号外辐射源雷达系统面临的技术挑战与候选解决思路。上述研究可为广域范围内，外辐射源雷达探测提供重要参考。
状态:
, 更新: .
集探测与通信功能为一体的探通一体(DFRC)综合电子设备平台通过共享硬件平台和发射波形，有效缓解了平台受限、资源紧张、电磁兼容等问题，因此成为近年来的研究热点。以探测为核心、兼顾有限通信能力的DFRC技术，在未来实战中的预警监视、跟踪制导等典型探测场景中具有巨大的应用前景。该文重点关注在保证基本通信性能基础之上，通过有效调节探测与通信在多域资源利用方面的冲突和矛盾，实现雷达探测性能最优化的信号设计方法。该文首先总结了DFRC系统的性能衡量准则，然后全面地介绍了典型探测场景下DFRC信号设计方法，并深入分析了各信号设计方法存在的问题以及目前的解决方案。在最后对全文做了总结，并对未来的研究方向进行了展望。
集探测与通信功能为一体的探通一体(DFRC)综合电子设备平台通过共享硬件平台和发射波形，有效缓解了平台受限、资源紧张、电磁兼容等问题，因此成为近年来的研究热点。以探测为核心、兼顾有限通信能力的DFRC技术，在未来实战中的预警监视、跟踪制导等典型探测场景中具有巨大的应用前景。该文重点关注在保证基本通信性能基础之上，通过有效调节探测与通信在多域资源利用方面的冲突和矛盾，实现雷达探测性能最优化的信号设计方法。该文首先总结了DFRC系统的性能衡量准则，然后全面地介绍了典型探测场景下DFRC信号设计方法，并深入分析了各信号设计方法存在的问题以及目前的解决方案。在最后对全文做了总结，并对未来的研究方向进行了展望。
状态:
, 更新: .
双基合成孔径雷达(SAR)通过收发分置、协同工作，不仅能对接收站飞行前方实现高分辨成像，还具备出色的隐蔽性和抗干扰能力等优势，在海洋监测、成像侦察等军民领域具有广阔的应用前景。然而，海面舰船目标由于受到海浪影响，存在复杂且未知的三维随机剧烈摆动，且该摆动与双基平台的运动均随时间变化，导致双基SAR舰船目标成像结果的视图与方位时间强相关，难以获得有效的目标特征信息。此外，目标的三维摆动与收发双站的分置运动相互耦合叠加，导致双基舰船回波多普勒存在非线性强空变，造成舰船目标图像出现严重散焦。针对此问题，该文提出了一种双基SAR舰船成像时段寻优的成像处理方法，获得了成像视图最优且聚焦良好的双基SAR舰船目标图像。首先，采用短时傅里叶变换，精确反演舰船目标强散射点的时频信息；然后，联合多散射点时频信息，最优估计舰船目标的三维旋转参数，从而获得成像投影平面的时变规律；最后，以成像投影平面最优为准则，选取双基SAR舰船目标成像视图最优的成像时刻，再以成像分辨率最优为准则，选取双基SAR舰船目标成像时长，从而完成双基SAR舰船目标成像时段寻优成像处理。仿真实验验证了该方法在不同双基构型和不同信噪比条件下目标转动参数估计的准确性、成像投影平面选取的有效性，解决了双基SAR舰船目标成像视图强时变和多普勒非线性强空变问题，实现了双基SAR舰船目标图像的良好聚焦且成像视图最优，极大地提升了舰船目标特征信息获取的准确性。
双基合成孔径雷达(SAR)通过收发分置、协同工作，不仅能对接收站飞行前方实现高分辨成像，还具备出色的隐蔽性和抗干扰能力等优势，在海洋监测、成像侦察等军民领域具有广阔的应用前景。然而，海面舰船目标由于受到海浪影响，存在复杂且未知的三维随机剧烈摆动，且该摆动与双基平台的运动均随时间变化，导致双基SAR舰船目标成像结果的视图与方位时间强相关，难以获得有效的目标特征信息。此外，目标的三维摆动与收发双站的分置运动相互耦合叠加，导致双基舰船回波多普勒存在非线性强空变，造成舰船目标图像出现严重散焦。针对此问题，该文提出了一种双基SAR舰船成像时段寻优的成像处理方法，获得了成像视图最优且聚焦良好的双基SAR舰船目标图像。首先，采用短时傅里叶变换，精确反演舰船目标强散射点的时频信息；然后，联合多散射点时频信息，最优估计舰船目标的三维旋转参数，从而获得成像投影平面的时变规律；最后，以成像投影平面最优为准则，选取双基SAR舰船目标成像视图最优的成像时刻，再以成像分辨率最优为准则，选取双基SAR舰船目标成像时长，从而完成双基SAR舰船目标成像时段寻优成像处理。仿真实验验证了该方法在不同双基构型和不同信噪比条件下目标转动参数估计的准确性、成像投影平面选取的有效性，解决了双基SAR舰船目标成像视图强时变和多普勒非线性强空变问题，实现了双基SAR舰船目标图像的良好聚焦且成像视图最优，极大地提升了舰船目标特征信息获取的准确性。
状态:
, 更新: .
随着低空经济的兴起，无人机的通信和检测问题受到了广泛的关注。该文研究了OFDM通信感知一体化中的感知参考信号设计，用于远距离高速无人机的检测。为了实现无人机在远距离和高速度情况下的不模糊检测，传统的参考信号设计需要较密的感知参考信号布置，从而带来较大的资源开销。此外，基于OFDM波形的远距离检测，还面临码间串扰的挑战。首先，针对远距离检测的问题，该文设计了支持远距离检测且抗码间串扰的感知参考信号模式，可以在较少资源开销下达到系统的最大不模糊检测距离。然后，基于前述参考信号的排布模式，针对高速度检测的问题，该文在基于中国剩余定理消除模糊方法的基础上，引入距离变化率。通过合理的参考信号配置与幽灵目标消除算法，可以在较小的资源开销下，大幅增加不模糊检测速度，且有效避免幽灵目标的产生。上述方法的有效性最后通过仿真进行了验证。仿真结果表明，针对远距离高速目标的检测，相比于传统方法，该文所提的方法可降低72%的参考信号开销。
随着低空经济的兴起，无人机的通信和检测问题受到了广泛的关注。该文研究了OFDM通信感知一体化中的感知参考信号设计，用于远距离高速无人机的检测。为了实现无人机在远距离和高速度情况下的不模糊检测，传统的参考信号设计需要较密的感知参考信号布置，从而带来较大的资源开销。此外，基于OFDM波形的远距离检测，还面临码间串扰的挑战。首先，针对远距离检测的问题，该文设计了支持远距离检测且抗码间串扰的感知参考信号模式，可以在较少资源开销下达到系统的最大不模糊检测距离。然后，基于前述参考信号的排布模式，针对高速度检测的问题，该文在基于中国剩余定理消除模糊方法的基础上，引入距离变化率。通过合理的参考信号配置与幽灵目标消除算法，可以在较小的资源开销下，大幅增加不模糊检测速度，且有效避免幽灵目标的产生。上述方法的有效性最后通过仿真进行了验证。仿真结果表明，针对远距离高速目标的检测，相比于传统方法，该文所提的方法可降低72%的参考信号开销。
状态:
, 更新: .
该文针对雷达通信一体化系统中多站协作感知的问题，提出了一种基于无蜂窝网络架构的智能框架HRT-Net，用于实现准确且资源高效的位置估计。具体而言，该文首先将感知区域划分为多个子区域，并基于深度可分离卷积设计了一个轻量级的区域选择网络，以识别目标所属的子区域，从而减少计算负担并实现广域覆盖。其次，考虑到多站数据差异性的隐式问题，该文设计了一种分通道单维注意力机制，旨在有效聚合多站的感知数据并增强特征的提取和表示能力，从而生成注意力权重图以加权修正原始特征。最后，基于多尺度和多重残差连接设计了一个目标定位网络，该网络能够提取更加全面和深层的特征并实现多级特征融合，进而可靠地将其映射到目标的位置坐标。仿真及实测实验结果表明，相比于现有方法，HRT-Net在较低计算复杂度和存储开销下，能够实现厘米级的目标定位。
该文针对雷达通信一体化系统中多站协作感知的问题，提出了一种基于无蜂窝网络架构的智能框架HRT-Net，用于实现准确且资源高效的位置估计。具体而言，该文首先将感知区域划分为多个子区域，并基于深度可分离卷积设计了一个轻量级的区域选择网络，以识别目标所属的子区域，从而减少计算负担并实现广域覆盖。其次，考虑到多站数据差异性的隐式问题，该文设计了一种分通道单维注意力机制，旨在有效聚合多站的感知数据并增强特征的提取和表示能力，从而生成注意力权重图以加权修正原始特征。最后，基于多尺度和多重残差连接设计了一个目标定位网络，该网络能够提取更加全面和深层的特征并实现多级特征融合，进而可靠地将其映射到目标的位置坐标。仿真及实测实验结果表明，相比于现有方法，HRT-Net在较低计算复杂度和存储开销下，能够实现厘米级的目标定位。
状态:
, 更新: .
该文针对族群无人机SAR系统的任务分配问题，提出了一种基于低冗余度染色体编码的族群无人机SAR任务分配方法。该方法针对SAR成像任务的特有问题分析了成像性能与成像几何构型之间的内在联系，并据此建立了考虑成像性能的路径函数，将族群无人机SAR任务分配问题建模为广义均衡多旅行商问题；然后，采用冗余度较低的两部分染色体编码方式来表征任务分配方案，提高遗传算法的搜索效率和准确性。针对实际应用中可能发生的意外情况，该文还提出了一种融合了合同网算法和注意力机制的动态任务分配策略，该策略能够根据实际情况灵活调整任务分配方案，确保系统的鲁棒性。仿真实验验证了该文所提方法的有效性。
该文针对族群无人机SAR系统的任务分配问题，提出了一种基于低冗余度染色体编码的族群无人机SAR任务分配方法。该方法针对SAR成像任务的特有问题分析了成像性能与成像几何构型之间的内在联系，并据此建立了考虑成像性能的路径函数，将族群无人机SAR任务分配问题建模为广义均衡多旅行商问题；然后，采用冗余度较低的两部分染色体编码方式来表征任务分配方案，提高遗传算法的搜索效率和准确性。针对实际应用中可能发生的意外情况，该文还提出了一种融合了合同网算法和注意力机制的动态任务分配策略，该策略能够根据实际情况灵活调整任务分配方案，确保系统的鲁棒性。仿真实验验证了该文所提方法的有效性。
状态:
, 更新: .
相比于微型单基SAR系统，微型多基SAR系统采用收发分置的灵活构型，具备多角度成像等优势。然而，由于微型多基SAR系统需要采用相互独立的振荡源，相位同步是实现微型多基SAR高精度成像的必要条件。当前双基SAR相位同步方案的研究已相对成熟，但这些方案主要基于脉冲体制SAR系统，针对调频连续波(FMCW)体制微型多基SAR系统的相位同步研究仍较为匮乏。与脉冲体制SAR系统相比，FMCW SAR系统的信号连续发射，脉冲间不存在时间间隙，因此部分脉冲体制SAR的相位同步方案无法直接应用于FMCW SAR系统。为此，该文提出了一种适用于FMCW微型多基SAR相位同步方法，旨在有效解决FMCW SAR系统所面临的相位同步难题。该方法采用广义短时正交波形作为不同雷达平台的相位同步信号，通过脉冲压缩技术提取出雷达平台间的相位误差，进而实现相位同步。与传统线性调频波形相比，广义短时正交(STSO)波形在经过相同的脉冲压缩函数处理后，干扰信号的能量会集中于远离匹配信号峰值的位置，从而提高了相位同步的精度。此外，所提方法还适应了FMCW微型多基SAR系统dechirp接收的特点，并通过地面和数值仿真实验验证，所提方法具有较高的同步精度。
相比于微型单基SAR系统，微型多基SAR系统采用收发分置的灵活构型，具备多角度成像等优势。然而，由于微型多基SAR系统需要采用相互独立的振荡源，相位同步是实现微型多基SAR高精度成像的必要条件。当前双基SAR相位同步方案的研究已相对成熟，但这些方案主要基于脉冲体制SAR系统，针对调频连续波(FMCW)体制微型多基SAR系统的相位同步研究仍较为匮乏。与脉冲体制SAR系统相比，FMCW SAR系统的信号连续发射，脉冲间不存在时间间隙，因此部分脉冲体制SAR的相位同步方案无法直接应用于FMCW SAR系统。为此，该文提出了一种适用于FMCW微型多基SAR相位同步方法，旨在有效解决FMCW SAR系统所面临的相位同步难题。该方法采用广义短时正交波形作为不同雷达平台的相位同步信号，通过脉冲压缩技术提取出雷达平台间的相位误差，进而实现相位同步。与传统线性调频波形相比，广义短时正交(STSO)波形在经过相同的脉冲压缩函数处理后，干扰信号的能量会集中于远离匹配信号峰值的位置，从而提高了相位同步的精度。此外，所提方法还适应了FMCW微型多基SAR系统dechirp接收的特点，并通过地面和数值仿真实验验证，所提方法具有较高的同步精度。
状态:
, 更新: .
星载合成孔径雷达(SAR)受电离层影响会出现回波信号失真、图像质量恶化、干涉/极化测量精度下降等问题，对于工作在L波段和P波段的低波段星载SAR，受电离层影响程度尤为突出。但从另一个角度看，低波段星载SAR能够捕获观测范围内不同空间尺度的电离层结构，其回波和图像数据中蕴藏丰富的电离层信息，为电离层高精度、高分辨探测提供了极大的可能性。该文围绕星载SAR背景电离层电子总量反演、电离层电子密度层析、电离层不规则体探测3个方面，回顾了利用星载SAR进行电离层探测的研究进展，总结归纳了该研究领域技术体系，强调了星载SAR具有绘制电离层局部精细结构和全球电离层态势的潜力，并展望了未来发展方向。
星载合成孔径雷达(SAR)受电离层影响会出现回波信号失真、图像质量恶化、干涉/极化测量精度下降等问题，对于工作在L波段和P波段的低波段星载SAR，受电离层影响程度尤为突出。但从另一个角度看，低波段星载SAR能够捕获观测范围内不同空间尺度的电离层结构，其回波和图像数据中蕴藏丰富的电离层信息，为电离层高精度、高分辨探测提供了极大的可能性。该文围绕星载SAR背景电离层电子总量反演、电离层电子密度层析、电离层不规则体探测3个方面，回顾了利用星载SAR进行电离层探测的研究进展，总结归纳了该研究领域技术体系，强调了星载SAR具有绘制电离层局部精细结构和全球电离层态势的潜力，并展望了未来发展方向。
状态:
, 更新: .
双基合成孔径雷达(BiSAR)在实现对地面运动目标检测和成像时，需要抑制地面背景杂波。然而由于双基SAR收发分置的空间构型，会导致主瓣杂波出现严重的空时非平稳问题，从而恶化杂波抑制性能。基于稀疏恢复空时自适应处理方法(SR-STAP)虽然可以通过降低样本数量减少非平稳的影响，但是在处理过程中会出现字典离网问题，从而导致空时谱估计效果下降。并且大部分现有的典型SR-STAP方法虽然具有明确的数学关系和可解释性，但在针对复杂、多变场景时，也存在参数设置不恰当、运算复杂等问题。为解决上述一系列问题，该文提出了一种适用于双基SAR空时自适应杂波抑制处理的基于交替方向乘子法(ADMM)的复值神经网络ANM-ADMM-Net。首先，基于原子范数最小化(ANM)构建双基SAR连续空时域下杂波谱的稀疏恢复模型，克服传统离散字典模型下的离网问题；其次，采取ADMM对该双基SAR杂波谱稀疏恢复模型进行快速迭代求解；然后，根据迭代流程和数据流图进行网络化处理，将人工超参数迭代过程转换为网络可学习的ANM-ADMM-Net；再次，设置归一化均方根误差网络损失函数，并利用获取的数据集对网络模型进行训练；最后，利用训练后的ANM-ADMM-Net网络架构对双基SAR回波数据进行快速迭代处理，从而完成双基SAR杂波空时谱的精确估计和高效抑制。该文通过仿真试验和实测数据处理，表明该方法具有更好的杂波抑制性能和更加高效的运算效率。
双基合成孔径雷达(BiSAR)在实现对地面运动目标检测和成像时，需要抑制地面背景杂波。然而由于双基SAR收发分置的空间构型，会导致主瓣杂波出现严重的空时非平稳问题，从而恶化杂波抑制性能。基于稀疏恢复空时自适应处理方法(SR-STAP)虽然可以通过降低样本数量减少非平稳的影响，但是在处理过程中会出现字典离网问题，从而导致空时谱估计效果下降。并且大部分现有的典型SR-STAP方法虽然具有明确的数学关系和可解释性，但在针对复杂、多变场景时，也存在参数设置不恰当、运算复杂等问题。为解决上述一系列问题，该文提出了一种适用于双基SAR空时自适应杂波抑制处理的基于交替方向乘子法(ADMM)的复值神经网络ANM-ADMM-Net。首先，基于原子范数最小化(ANM)构建双基SAR连续空时域下杂波谱的稀疏恢复模型，克服传统离散字典模型下的离网问题；其次，采取ADMM对该双基SAR杂波谱稀疏恢复模型进行快速迭代求解；然后，根据迭代流程和数据流图进行网络化处理，将人工超参数迭代过程转换为网络可学习的ANM-ADMM-Net；再次，设置归一化均方根误差网络损失函数，并利用获取的数据集对网络模型进行训练；最后，利用训练后的ANM-ADMM-Net网络架构对双基SAR回波数据进行快速迭代处理，从而完成双基SAR杂波空时谱的精确估计和高效抑制。该文通过仿真试验和实测数据处理，表明该方法具有更好的杂波抑制性能和更加高效的运算效率。
显示方式:
2025, 14(3): 501-527.
随着我国空间利益拓展与在轨资产规模增长，非合作空间暗弱目标的高精度探测已成为空间安全防御与碎片清除的核心瓶颈。传统光学或雷达探测手段受限于衍射极限与信噪比约束，对“快、远、小、暗”目标的探测与识别精度不足，激光雷达凭借其高精度、抗干扰等优势，逐渐成为空间目标高精度探测的核心技术手段。通过突破传统激光雷达系统的物理限制，亚像素扫描、合成孔径和反射层析等技术能够实现远距离超分辨成像。该文从总结梳理关键问题和关键技术出发，追踪了3种激光雷达超分辨成像技术的关键技术研究进展，分析了典型实验系统和实验结果，并结合空间探测、遥感测绘等任务需求，阐述了各体制的特点、优势和不足，展望了其应用前景和发展趋势。
随着我国空间利益拓展与在轨资产规模增长，非合作空间暗弱目标的高精度探测已成为空间安全防御与碎片清除的核心瓶颈。传统光学或雷达探测手段受限于衍射极限与信噪比约束，对“快、远、小、暗”目标的探测与识别精度不足，激光雷达凭借其高精度、抗干扰等优势，逐渐成为空间目标高精度探测的核心技术手段。通过突破传统激光雷达系统的物理限制，亚像素扫描、合成孔径和反射层析等技术能够实现远距离超分辨成像。该文从总结梳理关键问题和关键技术出发，追踪了3种激光雷达超分辨成像技术的关键技术研究进展，分析了典型实验系统和实验结果，并结合空间探测、遥感测绘等任务需求，阐述了各体制的特点、优势和不足，展望了其应用前景和发展趋势。
2025, 14(3): 528-547.
点云融合技术作为3D (Three-Dimensional)数据处理的重要手段，在多个领域展现出巨大的潜力和应用前景。该文系统地综述了点云融合的基础概念、常用技术方法及其应用，深入分析了不同方法的发展现状和未来发展趋势。此外，该文还探讨了点云融合在自动驾驶、建筑和机器人等领域的实际应用及面临的挑战，尤其是在应对噪声、数据稀疏性和密度不均等问题时，如何在保证融合精度的同时平衡其复杂性。通过全面梳理现有研究进展，为未来点云融合技术的发展提供了有力参考，并为进一步提升融合算法的精度、鲁棒性和效率指明了可能的研究方向。
点云融合技术作为3D (Three-Dimensional)数据处理的重要手段，在多个领域展现出巨大的潜力和应用前景。该文系统地综述了点云融合的基础概念、常用技术方法及其应用，深入分析了不同方法的发展现状和未来发展趋势。此外，该文还探讨了点云融合在自动驾驶、建筑和机器人等领域的实际应用及面临的挑战，尤其是在应对噪声、数据稀疏性和密度不均等问题时，如何在保证融合精度的同时平衡其复杂性。通过全面梳理现有研究进展，为未来点云融合技术的发展提供了有力参考，并为进一步提升融合算法的精度、鲁棒性和效率指明了可能的研究方向。
2025, 14(3): 548-561.
小光斑全波形激光雷达凭借高穿透、完整回波获取能力而蕴含巨大应用潜力。高效精准处理海量回波信号是全波形激光雷达实际应用前提，成为波形分解技术前沿性挑战。对于小光斑全波形激光雷达系统，单目标回波占比高且仅多目标回波需要精细波形分解处理，然而现有方案通常以牺牲精度为代价而采用简单快速波形分解算法，或将全部回波信号无差别进行波形分解而导致效率低下，难以兼顾精度和效率。该研究面向小光斑全波形激光雷达，提出一种时空耦合模型驱动的多目标回波轻量化检测算法，首次实现从未知回波次数的波形数据中高效精准检测多目标回波，有效避免波形分解算法无差别处理单目标回波而引入冗余计算，显著减少波形分解次数。具体地，(1)该算法构建了激光雷达时空耦合回波信号模型，以揭示回波传输的时空特性；(2)基于该模型驱动双高斯函数叠加拟合方式，轻量化估计波形参数；(3)根据信噪比引入自适应相关性判别方法。结合系统发射脉冲一致性，所提方法能够轻量化且准确检测多目标回波信号，在地基和机载波形数据实验结果证明，该研究提出的轻量化多目标回波检测算法检测准确率高达98.4%，召回率93.1%。利用4种波形分解方法结合多目标回波检测，效率显著提高2～3倍，且在单目标回波数量占比增大情况下效率提升更显著。
小光斑全波形激光雷达凭借高穿透、完整回波获取能力而蕴含巨大应用潜力。高效精准处理海量回波信号是全波形激光雷达实际应用前提，成为波形分解技术前沿性挑战。对于小光斑全波形激光雷达系统，单目标回波占比高且仅多目标回波需要精细波形分解处理，然而现有方案通常以牺牲精度为代价而采用简单快速波形分解算法，或将全部回波信号无差别进行波形分解而导致效率低下，难以兼顾精度和效率。该研究面向小光斑全波形激光雷达，提出一种时空耦合模型驱动的多目标回波轻量化检测算法，首次实现从未知回波次数的波形数据中高效精准检测多目标回波，有效避免波形分解算法无差别处理单目标回波而引入冗余计算，显著减少波形分解次数。具体地，(1)该算法构建了激光雷达时空耦合回波信号模型，以揭示回波传输的时空特性；(2)基于该模型驱动双高斯函数叠加拟合方式，轻量化估计波形参数；(3)根据信噪比引入自适应相关性判别方法。结合系统发射脉冲一致性，所提方法能够轻量化且准确检测多目标回波信号，在地基和机载波形数据实验结果证明，该研究提出的轻量化多目标回波检测算法检测准确率高达98.4%，召回率93.1%。利用4种波形分解方法结合多目标回波检测，效率显著提高2～3倍，且在单目标回波数量占比增大情况下效率提升更显著。
2025, 14(3): 562-575.
海洋上表层生物光学参数的垂直特征对评估海洋初级生产力和碳循环至关重要。虽然激光雷达技术能够有效探测这些参数，但受限于经验模型在不同区域的适应性差异，反演结果通常存在较大偏差。针对该问题，该研究基于2023—2024年中国某海域多平台激光雷达联合观测数据，结合区域适应性生物光学模型，实现了该海域生物光学参数剖面的高精度反演。其中，叶绿素a浓度剖面反演结果与原位数据一致性较高，决定系数(R2)为0.84，平均均方根误差(RMSE)为0.14 μg·L–1。通过误差传递模型量化分析表明，不同波段的光学敏感性差异显著影响误差分布，蓝光波段有效探测深度为70 m，显著高于绿光波段的58 m。蓝光波段在次表层叶绿素最大值层(SCML)的自身反演偏差较绿光波段低0.18 μg·L–1，进而阐明了各波段光学特性与自身偏差的内在关联，为提升复杂水体生物光学参数剖面反演的可靠性和开展误差分析提供了有效方法。
海洋上表层生物光学参数的垂直特征对评估海洋初级生产力和碳循环至关重要。虽然激光雷达技术能够有效探测这些参数，但受限于经验模型在不同区域的适应性差异，反演结果通常存在较大偏差。针对该问题，该研究基于2023—2024年中国某海域多平台激光雷达联合观测数据，结合区域适应性生物光学模型，实现了该海域生物光学参数剖面的高精度反演。其中，叶绿素a浓度剖面反演结果与原位数据一致性较高，决定系数(R2)为0.84，平均均方根误差(RMSE)为0.14 μg·L–1。通过误差传递模型量化分析表明，不同波段的光学敏感性差异显著影响误差分布，蓝光波段有效探测深度为70 m，显著高于绿光波段的58 m。蓝光波段在次表层叶绿素最大值层(SCML)的自身反演偏差较绿光波段低0.18 μg·L–1，进而阐明了各波段光学特性与自身偏差的内在关联，为提升复杂水体生物光学参数剖面反演的可靠性和开展误差分析提供了有效方法。
2025, 14(3): 576-588.
南极数字高程模型(DEM)能够为南极科考活动提供关键地形数据的支撑，还可用于融水池体积估算等研究。但南极自然环境恶劣，传统地面定标方法实施困难，星载激光雷达能够直接获取高精度的地表高程数据，可以有效解决这一问题。ICESat-2作为新一代激光测高卫星，其激光足印间隔仅为0.7 m，其南极冰盖的高程数据产品精度可达厘米级。并且该南极冰盖的高程数据产品与南极洲参考高程模型REMA DEM生成的源数据具有较好的时间匹配度。该文首先利用2015年IceBridge计划的IDHDT4数据产品验证了ICESat-2陆冰高数据ATL06的高程精度。在此基础上，利用验证后的ATL06数据系统评估了REMA DEM 32 m分辨率产品的高程精度。研究表明REMA DEM在坡度小于5°的平坦地形上精度可达亚米级，接近激光测高精度，在坡度达到30°时高程误差的RMSE不超过3.5 m。此外，论文进一步分析了地面光斑轨迹方向与DEM坡向间的夹角和季节对REMA DEM高程精度评估的影响。该文精度验证的结果能够为后续利用该数据产品在平坦地区进行冰面湖水深反演等工作提供理论依据。
南极数字高程模型(DEM)能够为南极科考活动提供关键地形数据的支撑，还可用于融水池体积估算等研究。但南极自然环境恶劣，传统地面定标方法实施困难，星载激光雷达能够直接获取高精度的地表高程数据，可以有效解决这一问题。ICESat-2作为新一代激光测高卫星，其激光足印间隔仅为0.7 m，其南极冰盖的高程数据产品精度可达厘米级。并且该南极冰盖的高程数据产品与南极洲参考高程模型REMA DEM生成的源数据具有较好的时间匹配度。该文首先利用2015年IceBridge计划的IDHDT4数据产品验证了ICESat-2陆冰高数据ATL06的高程精度。在此基础上，利用验证后的ATL06数据系统评估了REMA DEM 32 m分辨率产品的高程精度。研究表明REMA DEM在坡度小于5°的平坦地形上精度可达亚米级，接近激光测高精度，在坡度达到30°时高程误差的RMSE不超过3.5 m。此外，论文进一步分析了地面光斑轨迹方向与DEM坡向间的夹角和季节对REMA DEM高程精度评估的影响。该文精度验证的结果能够为后续利用该数据产品在平坦地区进行冰面湖水深反演等工作提供理论依据。
2025, 14(3): 589-601.
近年来，针对水面船舶的目标跟踪是船舶自主航行中需要解决的一个重要问题。对于三维的环境感知，激光雷达有着其高分辨率和高精度等特征，长线阵激光雷达通过加上一维扫描，有着比单点和面阵激光雷达更大的视场，在环境感知上有着其独特的优势。由于水面船舶的特征等信息与地面目标的特征不一致，且相关的数据集较少，目前常用的拟合方法无法有效地针对水面目标的特征进行有效感知。文中根据单光子点云以及远距离目标探测的特征提出一种高效的船舶目标跟踪方法。该方法基于近邻点的同步聚类及去噪的方法，并基于船舶的几何特征先验知识通过船舶特征点面提取的方法进行拟合，进一步降低了噪声的影响。结合扩展卡尔曼滤波以及速度估计方法，实现了600 m范围内目标的实时稳定的轨迹跟踪，跟踪均方根误差(RMSE)为0.5 m，单帧处理时间1.02 s，满足工程实时性的需求。并在复杂环境下进行测试，对大型船舶仍有较好的跟踪效果，效果优于常用拟合跟踪方法。为后续智能船舶自主航行提供更完善的信息，实现船舶更好的障碍避让、路径规划。
近年来，针对水面船舶的目标跟踪是船舶自主航行中需要解决的一个重要问题。对于三维的环境感知，激光雷达有着其高分辨率和高精度等特征，长线阵激光雷达通过加上一维扫描，有着比单点和面阵激光雷达更大的视场，在环境感知上有着其独特的优势。由于水面船舶的特征等信息与地面目标的特征不一致，且相关的数据集较少，目前常用的拟合方法无法有效地针对水面目标的特征进行有效感知。文中根据单光子点云以及远距离目标探测的特征提出一种高效的船舶目标跟踪方法。该方法基于近邻点的同步聚类及去噪的方法，并基于船舶的几何特征先验知识通过船舶特征点面提取的方法进行拟合，进一步降低了噪声的影响。结合扩展卡尔曼滤波以及速度估计方法，实现了600 m范围内目标的实时稳定的轨迹跟踪，跟踪均方根误差(RMSE)为0.5 m，单帧处理时间1.02 s，满足工程实时性的需求。并在复杂环境下进行测试，对大型船舶仍有较好的跟踪效果，效果优于常用拟合跟踪方法。为后续智能船舶自主航行提供更完善的信息，实现船舶更好的障碍避让、路径规划。
2025, 14(3): 602-615.
全波形高光谱激光雷达(HSL)在获得高精度、高分辨率的空间数据的同时，还能获得目标的光谱信息，可为不同研究和应用领域提供有效和多维的数据。然而，HSL不同波段发射信号强度存在差异，会导致相应回波信号的差异，难以直接利用回波信号来重建目标在不同波段下准确的光学特性(目标的反射率光谱分布曲线)。以往研究通常利用标准漫反射白板法来获取目标的反射率光谱曲线(标准参照板法)。但在某些复杂的检测环境中白板易受污染，且激光器的发射能量会因环境和设备状态的变化出现波动，进而影响计算精度。因此，从全波形信号本身直接提取信息用于反射率光谱曲线重建是一种快捷的途径。基于此，该文提出一种基于HSL全波形数据的回波强度校正方法，用于快速生成目标的反射率光谱曲线。首先，通过理论分析，证明回波与发射波在形状上的相似性。然后，对HSL全波形的发射信号和回波信号进行偏正态高斯函数拟合，计算各波段在理想情况下标准漫反射白板的发射信号与回波信号峰值比值(归一化因子)。最后，通过结合标准漫反射白板的归一化因子与目标的归一化因子来构建目标的反射率光谱分布曲线。为验证方法的有效性，该文将其与基于标准漫反射板计算的反射率光谱曲线进行了对比实验，并进行木叶分离和目标分类实验以评估其适用性。实验结果表明：(1)利用发射信号校正回波强度，可以获得与标准参照板法相似的反射率光谱曲线。并且在不同温度及光照条件下均表现出良好的稳定性；与标准漫反射白板法相比，该方法有效克服了激光器发射能量波动的影响，尤其在HSL长时间工作条件下，显著提升了反射率光谱曲线的测量精度和一致性。(2)在实际应用中，基于该文方法获得的目标反射率光谱曲线能够快速实现木叶分离，且对果树目标分类准确率超过90%。该文方法简化了全波形高光谱激光雷达的回波强度校正流程，可在数据采集过程中实时快速重建目标高光谱信息。
全波形高光谱激光雷达(HSL)在获得高精度、高分辨率的空间数据的同时，还能获得目标的光谱信息，可为不同研究和应用领域提供有效和多维的数据。然而，HSL不同波段发射信号强度存在差异，会导致相应回波信号的差异，难以直接利用回波信号来重建目标在不同波段下准确的光学特性(目标的反射率光谱分布曲线)。以往研究通常利用标准漫反射白板法来获取目标的反射率光谱曲线(标准参照板法)。但在某些复杂的检测环境中白板易受污染，且激光器的发射能量会因环境和设备状态的变化出现波动，进而影响计算精度。因此，从全波形信号本身直接提取信息用于反射率光谱曲线重建是一种快捷的途径。基于此，该文提出一种基于HSL全波形数据的回波强度校正方法，用于快速生成目标的反射率光谱曲线。首先，通过理论分析，证明回波与发射波在形状上的相似性。然后，对HSL全波形的发射信号和回波信号进行偏正态高斯函数拟合，计算各波段在理想情况下标准漫反射白板的发射信号与回波信号峰值比值(归一化因子)。最后，通过结合标准漫反射白板的归一化因子与目标的归一化因子来构建目标的反射率光谱分布曲线。为验证方法的有效性，该文将其与基于标准漫反射板计算的反射率光谱曲线进行了对比实验，并进行木叶分离和目标分类实验以评估其适用性。实验结果表明：(1)利用发射信号校正回波强度，可以获得与标准参照板法相似的反射率光谱曲线。并且在不同温度及光照条件下均表现出良好的稳定性；与标准漫反射白板法相比，该方法有效克服了激光器发射能量波动的影响，尤其在HSL长时间工作条件下，显著提升了反射率光谱曲线的测量精度和一致性。(2)在实际应用中，基于该文方法获得的目标反射率光谱曲线能够快速实现木叶分离，且对果树目标分类准确率超过90%。该文方法简化了全波形高光谱激光雷达的回波强度校正流程，可在数据采集过程中实时快速重建目标高光谱信息。
2025, 14(3): 616-628.
激光雷达缺乏纹理色彩信息，相机缺乏深度信息，激光雷达和相机的信息具有高度的互补性，融合二者能获得丰富的观测数据，能提高环境感知的精准度和稳定性。而对两类传感器的外部参数进行精确的联合标定是数据融合的前提。目前，绝大多数的联合标定方法需要借助校准靶标物和人工选点的方式处理，导致其无法在动态的应用场景中使用。该文提出一种ResCalib深度神经网络模型用于解决激光雷达与相机的在线联合标定问题，该方法以激光雷达点云、单目图像和相机内参数矩阵作为输入以实现参数解算，而方法对外部特征物或靶标的依赖度低。ResCalib是一个几何监督深度神经网络，通过实施监督学习使输入图像和点云的几何及光度一致性最大化，利用单次迭代网络，自动估计激光雷达和相机之间的6自由度外参关系。实验表明该文方法能够纠正旋转±10°和平移±0.2 m的错误标定，标定解算结果的旋转分量的平均绝对误差为0.35°，平移分量为0.032 m，且单组标定所需时间为0.018 s，为实现动态环境下的自动化联合标定提供了技术支撑。
激光雷达缺乏纹理色彩信息，相机缺乏深度信息，激光雷达和相机的信息具有高度的互补性，融合二者能获得丰富的观测数据，能提高环境感知的精准度和稳定性。而对两类传感器的外部参数进行精确的联合标定是数据融合的前提。目前，绝大多数的联合标定方法需要借助校准靶标物和人工选点的方式处理，导致其无法在动态的应用场景中使用。该文提出一种ResCalib深度神经网络模型用于解决激光雷达与相机的在线联合标定问题，该方法以激光雷达点云、单目图像和相机内参数矩阵作为输入以实现参数解算，而方法对外部特征物或靶标的依赖度低。ResCalib是一个几何监督深度神经网络，通过实施监督学习使输入图像和点云的几何及光度一致性最大化，利用单次迭代网络，自动估计激光雷达和相机之间的6自由度外参关系。实验表明该文方法能够纠正旋转±10°和平移±0.2 m的错误标定，标定解算结果的旋转分量的平均绝对误差为0.35°，平移分量为0.032 m，且单组标定所需时间为0.018 s，为实现动态环境下的自动化联合标定提供了技术支撑。
2025, 14(3): 629-640.
针对机场低空区域采用激光雷达进行湍流识别时识别率低的问题，提出了使用一种改进50层挤压激励残差网络(SE-ResNet50)的晴空湍流识别方法。通过引入挤压激励模块，改进网络结构，降低了模型对特征定位的过度敏感，使网络在学习过程中选择性地突出有用的信息特征；以兰州中川国际机场的实测数据建立了样本数据集，依据湍流分类等级抽取弱、中、强3类等量颠簸数据建立平衡数据集进行模型训练。在相同的实验条件下，与卷积神经网络、MobileNetV2和ShuffleNetV1网络相比，改进SE-ResNet50的识别准确率分别提高了7.44%, 6.52%和4.11%，对比各个模型生成的混淆矩阵，表明该文方法的准确率达到了95%，验证了所提方法的可行性。
针对机场低空区域采用激光雷达进行湍流识别时识别率低的问题，提出了使用一种改进50层挤压激励残差网络(SE-ResNet50)的晴空湍流识别方法。通过引入挤压激励模块，改进网络结构，降低了模型对特征定位的过度敏感，使网络在学习过程中选择性地突出有用的信息特征；以兰州中川国际机场的实测数据建立了样本数据集，依据湍流分类等级抽取弱、中、强3类等量颠簸数据建立平衡数据集进行模型训练。在相同的实验条件下，与卷积神经网络、MobileNetV2和ShuffleNetV1网络相比，改进SE-ResNet50的识别准确率分别提高了7.44%, 6.52%和4.11%，对比各个模型生成的混淆矩阵，表明该文方法的准确率达到了95%，验证了所提方法的可行性。
2025, 14(3): 641-650.
机场泊位引导系统对提高机场安全性和运行效率有着重要作用，为了利用激光雷达精确获取飞机停泊位置，该文提出了一种基于深度学习的点云补全网络并通过点云配准的方式定位飞机中心坐标。首先，参考真实场景中飞机停泊过程进行仿真得到模拟激光雷达点云。接着对遮挡等原因造成残缺的模拟点云进行补全，恢复出完整结构。最后将补全后的点云与飞机模型点云配准，坐标转换后计算出飞机中心点在模拟激光雷达坐标系中的准确位置。实验表明，提出的点云补全网络能够完整地恢复出模拟点云中缺失部分，从而计算出模拟点云的飞机中心坐标，实现了对飞机泊位引导过程中飞机位置的精确检测。为了便于研究人员评估和使用，文中算法可通过https://www.scidb.cn/anonymous/UXZFZkFm 开源获取。
机场泊位引导系统对提高机场安全性和运行效率有着重要作用，为了利用激光雷达精确获取飞机停泊位置，该文提出了一种基于深度学习的点云补全网络并通过点云配准的方式定位飞机中心坐标。首先，参考真实场景中飞机停泊过程进行仿真得到模拟激光雷达点云。接着对遮挡等原因造成残缺的模拟点云进行补全，恢复出完整结构。最后将补全后的点云与飞机模型点云配准，坐标转换后计算出飞机中心点在模拟激光雷达坐标系中的准确位置。实验表明，提出的点云补全网络能够完整地恢复出模拟点云中缺失部分，从而计算出模拟点云的飞机中心坐标，实现了对飞机泊位引导过程中飞机位置的精确检测。为了便于研究人员评估和使用，文中算法可通过https://www.scidb.cn/anonymous/UXZFZkFm 开源获取。
2025, 14(3): 651-663.
该文面向高动态强对抗战场环境下复杂感知系统在探测、跟踪及抗干扰等核心任务中的适应性难题，提出以信息驱动为核心的系统理论模型与构建方法体系。具体而言，构建基于语法、语义、语用的多层信息描述框架突破单一语法结构及表层语义的局限，提出系统动态演化架构打破传统静态建模与固定模式设计的应用壁垒。此外，将上述理论成果应用于分布式雷达探测系统实践，针对系统寻优的复杂性难题，设计基于有限场景交互学习机制与结构化分层优化算法，实现系统有序组织与能力涌现，为复杂战场环境下智能感知系统设计提供了理论范式与技术路径。
该文面向高动态强对抗战场环境下复杂感知系统在探测、跟踪及抗干扰等核心任务中的适应性难题，提出以信息驱动为核心的系统理论模型与构建方法体系。具体而言，构建基于语法、语义、语用的多层信息描述框架突破单一语法结构及表层语义的局限，提出系统动态演化架构打破传统静态建模与固定模式设计的应用壁垒。此外，将上述理论成果应用于分布式雷达探测系统实践，针对系统寻优的复杂性难题，设计基于有限场景交互学习机制与结构化分层优化算法，实现系统有序组织与能力涌现，为复杂战场环境下智能感知系统设计提供了理论范式与技术路径。
2025, 14(3): 664-696.
电磁超表面是一种新型的人工电磁材料，其在无线通信、信号处理等方面展现出了巨大的优势。电磁超表面通过引入外部激励(机械激励、热激励、电激励、光激励、磁激励等方式)实现了对电磁响应更为灵活的动态控制。基于动态调控的方式，电磁超表面能够实现对电磁波的相位、振幅、极化方式、传播模式等特性的精确控制，从而在不同的应用场景中实现波前调控。该文首先归纳总结了电磁超表面动态调控技术的研究进展；然后，讨论了电磁超表面在全息成像、极化转换、超构透镜、波束调控以及智能系统等领域中的研究现状；最后以调控技术为基石总结展望了电磁超表面的发展模式及未来智能化调控的发展趋势。
电磁超表面是一种新型的人工电磁材料，其在无线通信、信号处理等方面展现出了巨大的优势。电磁超表面通过引入外部激励(机械激励、热激励、电激励、光激励、磁激励等方式)实现了对电磁响应更为灵活的动态控制。基于动态调控的方式，电磁超表面能够实现对电磁波的相位、振幅、极化方式、传播模式等特性的精确控制，从而在不同的应用场景中实现波前调控。该文首先归纳总结了电磁超表面动态调控技术的研究进展；然后，讨论了电磁超表面在全息成像、极化转换、超构透镜、波束调控以及智能系统等领域中的研究现状；最后以调控技术为基石总结展望了电磁超表面的发展模式及未来智能化调控的发展趋势。
2025, 14(3): 697-711.
该文针对合成孔径雷达(SAR)成像多模式间分辨率和测绘带宽等参数设计的矛盾问题，提出了一种基于子带搬移拼接的FDA-SAR成像方法，可满足多模式SAR成像的不同分辨率需求。利用频率分集阵(FDA)雷达的多子带并发模式，设计了一种带宽可调控的雷达波形。详细推导了任意带宽合成信号的时频域表达式，实现了阵元方位时延和频带不一致差异补偿。分析了合成信号频谱分布关系对成像性能的影响，采用非均匀子带搬移的频谱合成方式，降低了峰值旁瓣电平，改善了成像性能。该文方法能够同时实现大观测场景粗分辨率成像和重点区域场景精细成像的信号级融合处理，仿真验证了所提方法的有效性。
该文针对合成孔径雷达(SAR)成像多模式间分辨率和测绘带宽等参数设计的矛盾问题，提出了一种基于子带搬移拼接的FDA-SAR成像方法，可满足多模式SAR成像的不同分辨率需求。利用频率分集阵(FDA)雷达的多子带并发模式，设计了一种带宽可调控的雷达波形。详细推导了任意带宽合成信号的时频域表达式，实现了阵元方位时延和频带不一致差异补偿。分析了合成信号频谱分布关系对成像性能的影响，采用非均匀子带搬移的频谱合成方式，降低了峰值旁瓣电平，改善了成像性能。该文方法能够同时实现大观测场景粗分辨率成像和重点区域场景精细成像的信号级融合处理，仿真验证了所提方法的有效性。
2025, 14(3): 712-734.
合成孔径雷达(SAR)海洋遥感仿真是面向海洋应用的SAR系统设计的重要分析工具，同时也可以为复杂海洋现象SAR图像的检测、识别提供训练样本，为海洋参数反演提供正演模型，因此在SAR海洋遥感的SAR系统设计和应用中扮演着非常重要的角色。海面的运动特性、时变特性、去相干特性使得SAR海洋遥感的仿真难度和计算量要远远大于陆地固定目标的仿真，如何在保证仿真精度的情况下提升仿真效率是实现SAR海洋成像高精度、高效率仿真的关键。该文介绍了动态海面SAR成像仿真的主要方法以及发展现状和主要问题，给出了动态海面SAR成像高精度仿真中若干关键问题的实现方法，该仿真方法在保证较高的逼真度情况下(典型工况下仿真SAR图像谱谱峰误差3%，谱宽误差4%)，能在10分钟内完成4 m分辨率情况下400 km2场景的仿真。实现并介绍了动态海面SAR成像仿真在波浪谱反演、基于深度对消网络的海浪纹理抑制以及基于Wake2Wake网络的舰船尾迹检测方面的典型应用。这些应用案例一方面验证了该文给出的动态海面SAR成像高精度仿真的逼真度能够达到智能化仿真训练的要求，另一方面也说明了高精度仿真在SAR海洋图像智能化应用有很好的前景，可以成为解决SAR海洋遥感智能化应用中样本数据瓶颈的重要手段。
合成孔径雷达(SAR)海洋遥感仿真是面向海洋应用的SAR系统设计的重要分析工具，同时也可以为复杂海洋现象SAR图像的检测、识别提供训练样本，为海洋参数反演提供正演模型，因此在SAR海洋遥感的SAR系统设计和应用中扮演着非常重要的角色。海面的运动特性、时变特性、去相干特性使得SAR海洋遥感的仿真难度和计算量要远远大于陆地固定目标的仿真，如何在保证仿真精度的情况下提升仿真效率是实现SAR海洋成像高精度、高效率仿真的关键。该文介绍了动态海面SAR成像仿真的主要方法以及发展现状和主要问题，给出了动态海面SAR成像高精度仿真中若干关键问题的实现方法，该仿真方法在保证较高的逼真度情况下(典型工况下仿真SAR图像谱谱峰误差3%，谱宽误差4%)，能在10分钟内完成4 m分辨率情况下400 km2场景的仿真。实现并介绍了动态海面SAR成像仿真在波浪谱反演、基于深度对消网络的海浪纹理抑制以及基于Wake2Wake网络的舰船尾迹检测方面的典型应用。这些应用案例一方面验证了该文给出的动态海面SAR成像高精度仿真的逼真度能够达到智能化仿真训练的要求，另一方面也说明了高精度仿真在SAR海洋图像智能化应用有很好的前景，可以成为解决SAR海洋遥感智能化应用中样本数据瓶颈的重要手段。
2025, 14(3): 735-753.
作物和土壤参数是表征作物生长状态、监测作物长势的重要基础。雷达遥感具有全天时、全天候、不受气象条件影响的观测能力，微波的穿透能力也对作物覆盖下土壤参数变化具有较强敏感性，在作物土壤参数反演中极具潜力。该文围绕微波散射理论下的作物土壤参数反演模型展开研究和综述。首先回顾了微波散射模型从理论模型发展为半经验模型的历程，明晰模型理论演变趋势与方法改进方向。然后，详细介绍了基于微波散射机理的作物参数、土壤参数以及作物土壤参数耦合的反演方法。最后，阐明模型不足，结合当下技术发展特点明确了未来发展的重点方向，以期为后续研究提供新思路。
作物和土壤参数是表征作物生长状态、监测作物长势的重要基础。雷达遥感具有全天时、全天候、不受气象条件影响的观测能力，微波的穿透能力也对作物覆盖下土壤参数变化具有较强敏感性，在作物土壤参数反演中极具潜力。该文围绕微波散射理论下的作物土壤参数反演模型展开研究和综述。首先回顾了微波散射模型从理论模型发展为半经验模型的历程，明晰模型理论演变趋势与方法改进方向。然后，详细介绍了基于微波散射机理的作物参数、土壤参数以及作物土壤参数耦合的反演方法。最后，阐明模型不足，结合当下技术发展特点明确了未来发展的重点方向，以期为后续研究提供新思路。
2025, 14(3): 754-780.
海上目标检测识别技术发展需要大量高质量的海上目标多传感器实测数据。针对这一需求，“雷达对海探测数据共享计划(SDRDSP)”升级为“海上目标数据共享计划(MTDSP)”，利用HH极化雷达、VV极化雷达、光电设备、AIS设备开展海上船只目标多源观测试验，获取雷达中频/视频回波切片数据、可见光与红外图像数据、AIS静态与动态报文数据、气象水文数据，覆盖典型海况和多种船型，构建涵盖多种类型海上目标的多源观测数据集，完成同一目标多种模态数据的匹配和标注，并实现目标数据的自动入库管理、条件检索和批量导出，为海上目标特性数据自动获取、长期积累与使用奠定基础。在此基础上，基于实测数据对比分析了不同海况、姿态、极化条件下同一船只目标的时域/频域特征、不同类型船只目标的时域/频域特征，形成了目标特征变化的统计结论。
海上目标检测识别技术发展需要大量高质量的海上目标多传感器实测数据。针对这一需求，“雷达对海探测数据共享计划(SDRDSP)”升级为“海上目标数据共享计划(MTDSP)”，利用HH极化雷达、VV极化雷达、光电设备、AIS设备开展海上船只目标多源观测试验，获取雷达中频/视频回波切片数据、可见光与红外图像数据、AIS静态与动态报文数据、气象水文数据，覆盖典型海况和多种船型，构建涵盖多种类型海上目标的多源观测数据集，完成同一目标多种模态数据的匹配和标注，并实现目标数据的自动入库管理、条件检索和批量导出，为海上目标特性数据自动获取、长期积累与使用奠定基础。在此基础上，基于实测数据对比分析了不同海况、姿态、极化条件下同一船只目标的时域/频域特征、不同类型船只目标的时域/频域特征，形成了目标特征变化的统计结论。
微信 | 公众平台 
