作者中心
专家审稿
责编办公
编辑办公2021年 10卷 第6期
上一期
2021, 10(6): 795-810.
摘要
2576KB
摘要:
传统雷达存在主瓣欺骗式干扰难抑制、距离模糊杂波难分离等问题。一方面，由于增加了发射维自由度，波形分集阵列新体制的提出改变了雷达获取信息的方式。另一方面，通过灵活的系统设计和信号处理方法，增强了信息提取能力，在抗干扰、检测等方面比传统相控阵、MIMO雷达有明显的性能提升。该文总结了波形分集阵列雷达的国内外最新研究进展，分别从频率、时间和相位调制方式给出阵列分集体制的基本概念，并对波形分集阵列雷达的研究趋势进行了梳理。在现有基础理论和关键技术研究的基础上，验证波形分集阵列在提供目标新信息、增加系统额外可控自由度方面的优势，提升了新体制雷达的多维探测能力。 传统雷达存在主瓣欺骗式干扰难抑制、距离模糊杂波难分离等问题。一方面，由于增加了发射维自由度，波形分集阵列新体制的提出改变了雷达获取信息的方式。另一方面，通过灵活的系统设计和信号处理方法，增强了信息提取能力，在抗干扰、检测等方面比传统相控阵、MIMO雷达有明显的性能提升。该文总结了波形分集阵列雷达的国内外最新研究进展，分别从频率、时间和相位调制方式给出阵列分集体制的基本概念，并对波形分集阵列雷达的研究趋势进行了梳理。在现有基础理论和关键技术研究的基础上，验证波形分集阵列在提供目标新信息、增加系统额外可控自由度方面的优势，提升了新体制雷达的多维探测能力。
传统雷达存在主瓣欺骗式干扰难抑制、距离模糊杂波难分离等问题。一方面，由于增加了发射维自由度，波形分集阵列新体制的提出改变了雷达获取信息的方式。另一方面，通过灵活的系统设计和信号处理方法，增强了信息提取能力，在抗干扰、检测等方面比传统相控阵、MIMO雷达有明显的性能提升。该文总结了波形分集阵列雷达的国内外最新研究进展，分别从频率、时间和相位调制方式给出阵列分集体制的基本概念，并对波形分集阵列雷达的研究趋势进行了梳理。在现有基础理论和关键技术研究的基础上，验证波形分集阵列在提供目标新信息、增加系统额外可控自由度方面的优势，提升了新体制雷达的多维探测能力。 传统雷达存在主瓣欺骗式干扰难抑制、距离模糊杂波难分离等问题。一方面，由于增加了发射维自由度，波形分集阵列新体制的提出改变了雷达获取信息的方式。另一方面，通过灵活的系统设计和信号处理方法，增强了信息提取能力，在抗干扰、检测等方面比传统相控阵、MIMO雷达有明显的性能提升。该文总结了波形分集阵列雷达的国内外最新研究进展，分别从频率、时间和相位调制方式给出阵列分集体制的基本概念，并对波形分集阵列雷达的研究趋势进行了梳理。在现有基础理论和关键技术研究的基础上，验证波形分集阵列在提供目标新信息、增加系统额外可控自由度方面的优势，提升了新体制雷达的多维探测能力。
摘要:
频控阵多输入多输出(FDA-MIMO)雷达是一种具有距离-角度-时间依赖性波束模式且能够提高自由度的系统。该文将可实现降低空气动力学对载体影响、附着在载体表面的共形阵列引入到FDA-MIMO雷达中。首先创建共形FDA-MIMO测量模型，推导参数估计的克拉默-拉奥下界(CRLB)。为了避免传统三维多重信号分类算法(3D-MUSIC)三维搜索，提出一种降维多信号分类(RD-MUSIC)算法实现目标参数估计。仿真结果表明，该算法与3D-MUSIC算法相比，估计精度有所下降，但计算复杂度显著降低。此外，与3D-MUSIC算法相比，该算法具有更好的多目标距离估计性能。
频控阵多输入多输出(FDA-MIMO)雷达是一种具有距离-角度-时间依赖性波束模式且能够提高自由度的系统。该文将可实现降低空气动力学对载体影响、附着在载体表面的共形阵列引入到FDA-MIMO雷达中。首先创建共形FDA-MIMO测量模型，推导参数估计的克拉默-拉奥下界(CRLB)。为了避免传统三维多重信号分类算法(3D-MUSIC)三维搜索，提出一种降维多信号分类(RD-MUSIC)算法实现目标参数估计。仿真结果表明，该算法与3D-MUSIC算法相比，估计精度有所下降，但计算复杂度显著降低。此外，与3D-MUSIC算法相比，该算法具有更好的多目标距离估计性能。
2021, 10(6): 822-832.
摘要:
频率分集阵列(FDA)雷达通过在不同发射阵元间引入微小的载频增量，实现发射方向图在脉冲持续时间内对大尺度空域的均匀连续扫描。然而FDA雷达方向图主瓣的扫描特性，使得其在一个方位角度位置的波束驻留时间缩短，积累带宽减小，从而降低其距离分辨率。针对上述问题该文提出了一种空时域联合的FDA雷达波形设计方法，通过引入阵元间的空域相位编码显著改善了相干FDA雷达的距离分辨率，同时在时域设计一种非线性调频波形获得了更低的距离旁瓣。该文从理论上分析了该方法的有效性，并通过仿真实验证明了该波形设计方法同时具有距离向高分辨和低峰值旁瓣比的优势，具有更好的一维距离向成像性能，并分析了其对高速运动目标的观测能力。 频率分集阵列(FDA)雷达通过在不同发射阵元间引入微小的载频增量，实现发射方向图在脉冲持续时间内对大尺度空域的均匀连续扫描。然而FDA雷达方向图主瓣的扫描特性，使得其在一个方位角度位置的波束驻留时间缩短，积累带宽减小，从而降低其距离分辨率。针对上述问题该文提出了一种空时域联合的FDA雷达波形设计方法，通过引入阵元间的空域相位编码显著改善了相干FDA雷达的距离分辨率，同时在时域设计一种非线性调频波形获得了更低的距离旁瓣。该文从理论上分析了该方法的有效性，并通过仿真实验证明了该波形设计方法同时具有距离向高分辨和低峰值旁瓣比的优势，具有更好的一维距离向成像性能，并分析了其对高速运动目标的观测能力。
频率分集阵列(FDA)雷达通过在不同发射阵元间引入微小的载频增量，实现发射方向图在脉冲持续时间内对大尺度空域的均匀连续扫描。然而FDA雷达方向图主瓣的扫描特性，使得其在一个方位角度位置的波束驻留时间缩短，积累带宽减小，从而降低其距离分辨率。针对上述问题该文提出了一种空时域联合的FDA雷达波形设计方法，通过引入阵元间的空域相位编码显著改善了相干FDA雷达的距离分辨率，同时在时域设计一种非线性调频波形获得了更低的距离旁瓣。该文从理论上分析了该方法的有效性，并通过仿真实验证明了该波形设计方法同时具有距离向高分辨和低峰值旁瓣比的优势，具有更好的一维距离向成像性能，并分析了其对高速运动目标的观测能力。 频率分集阵列(FDA)雷达通过在不同发射阵元间引入微小的载频增量，实现发射方向图在脉冲持续时间内对大尺度空域的均匀连续扫描。然而FDA雷达方向图主瓣的扫描特性，使得其在一个方位角度位置的波束驻留时间缩短，积累带宽减小，从而降低其距离分辨率。针对上述问题该文提出了一种空时域联合的FDA雷达波形设计方法，通过引入阵元间的空域相位编码显著改善了相干FDA雷达的距离分辨率，同时在时域设计一种非线性调频波形获得了更低的距离旁瓣。该文从理论上分析了该方法的有效性，并通过仿真实验证明了该波形设计方法同时具有距离向高分辨和低峰值旁瓣比的优势，具有更好的一维距离向成像性能，并分析了其对高速运动目标的观测能力。
2021, 10(6): 833-841.
摘要:
无源定位技术是现代电子战领域中重要的组成部分，然而现有的对抗无源定位系统采用的射频隐身、电子干扰等传统方法仍存在着很大的局限性。该文提出将频控阵技术应用到无源定位对抗领域，频控阵独特的波束扫描特性使得主波束在同一方位角度位置处的波束驻留时间缩短，无源定位系统无法长时间截获频控阵信号。另一方面，频控阵信号的时变特性使得无源定位系统接收信号信噪比大大降低，因此能有效地增加无源定位系统的定位误差，降低其定位效能。搭载有频控阵辐射源的电子系统在利用自身辐射信号对外部环境进行感知的同时，又能阻止敌方的无源定位系统对其实施定位侦察。理论分析和仿真验证均证实了频控阵辐射源针对干涉仪测向与时频差定位两种无源定位方法具备优良的对抗性能，该文的仿真实例显示采用频控阵辐射源时其探测精度明显降低，从而为研究同时具备主动探测和无源定位对抗能力的新一代电子系统提供了新的技术思路。 无源定位技术是现代电子战领域中重要的组成部分，然而现有的对抗无源定位系统采用的射频隐身、电子干扰等传统方法仍存在着很大的局限性。该文提出将频控阵技术应用到无源定位对抗领域，频控阵独特的波束扫描特性使得主波束在同一方位角度位置处的波束驻留时间缩短，无源定位系统无法长时间截获频控阵信号。另一方面，频控阵信号的时变特性使得无源定位系统接收信号信噪比大大降低，因此能有效地增加无源定位系统的定位误差，降低其定位效能。搭载有频控阵辐射源的电子系统在利用自身辐射信号对外部环境进行感知的同时，又能阻止敌方的无源定位系统对其实施定位侦察。理论分析和仿真验证均证实了频控阵辐射源针对干涉仪测向与时频差定位两种无源定位方法具备优良的对抗性能，该文的仿真实例显示采用频控阵辐射源时其探测精度明显降低，从而为研究同时具备主动探测和无源定位对抗能力的新一代电子系统提供了新的技术思路。
无源定位技术是现代电子战领域中重要的组成部分，然而现有的对抗无源定位系统采用的射频隐身、电子干扰等传统方法仍存在着很大的局限性。该文提出将频控阵技术应用到无源定位对抗领域，频控阵独特的波束扫描特性使得主波束在同一方位角度位置处的波束驻留时间缩短，无源定位系统无法长时间截获频控阵信号。另一方面，频控阵信号的时变特性使得无源定位系统接收信号信噪比大大降低，因此能有效地增加无源定位系统的定位误差，降低其定位效能。搭载有频控阵辐射源的电子系统在利用自身辐射信号对外部环境进行感知的同时，又能阻止敌方的无源定位系统对其实施定位侦察。理论分析和仿真验证均证实了频控阵辐射源针对干涉仪测向与时频差定位两种无源定位方法具备优良的对抗性能，该文的仿真实例显示采用频控阵辐射源时其探测精度明显降低，从而为研究同时具备主动探测和无源定位对抗能力的新一代电子系统提供了新的技术思路。 无源定位技术是现代电子战领域中重要的组成部分，然而现有的对抗无源定位系统采用的射频隐身、电子干扰等传统方法仍存在着很大的局限性。该文提出将频控阵技术应用到无源定位对抗领域，频控阵独特的波束扫描特性使得主波束在同一方位角度位置处的波束驻留时间缩短，无源定位系统无法长时间截获频控阵信号。另一方面，频控阵信号的时变特性使得无源定位系统接收信号信噪比大大降低，因此能有效地增加无源定位系统的定位误差，降低其定位效能。搭载有频控阵辐射源的电子系统在利用自身辐射信号对外部环境进行感知的同时，又能阻止敌方的无源定位系统对其实施定位侦察。理论分析和仿真验证均证实了频控阵辐射源针对干涉仪测向与时频差定位两种无源定位方法具备优良的对抗性能，该文的仿真实例显示采用频控阵辐射源时其探测精度明显降低，从而为研究同时具备主动探测和无源定位对抗能力的新一代电子系统提供了新的技术思路。
2021, 10(6): 842-864.
摘要:
我国星载合成孔径雷达(SAR)面临着卫星通用性、应用维度与深度以及广域观测效能等局限性，缺少面向全球并实现长期、稳定、高性能环境动态监测的卫星系统。随着国际环境日趋复杂，我国亟需发展面向全球动态环境监测的SAR卫星系统，实现大范围、高重访、长期、稳定、高精度的对地观测。该文提出一个高频时序多维地球环境监测SAR星座(简称See-Earth)计划，从系统构想、技术体制、性能分析、应用潜力以及新体制扩展几方面来进行探讨。 我国星载合成孔径雷达(SAR)面临着卫星通用性、应用维度与深度以及广域观测效能等局限性，缺少面向全球并实现长期、稳定、高性能环境动态监测的卫星系统。随着国际环境日趋复杂，我国亟需发展面向全球动态环境监测的SAR卫星系统，实现大范围、高重访、长期、稳定、高精度的对地观测。该文提出一个高频时序多维地球环境监测SAR星座(简称See-Earth)计划，从系统构想、技术体制、性能分析、应用潜力以及新体制扩展几方面来进行探讨。
我国星载合成孔径雷达(SAR)面临着卫星通用性、应用维度与深度以及广域观测效能等局限性，缺少面向全球并实现长期、稳定、高性能环境动态监测的卫星系统。随着国际环境日趋复杂，我国亟需发展面向全球动态环境监测的SAR卫星系统，实现大范围、高重访、长期、稳定、高精度的对地观测。该文提出一个高频时序多维地球环境监测SAR星座(简称See-Earth)计划，从系统构想、技术体制、性能分析、应用潜力以及新体制扩展几方面来进行探讨。 我国星载合成孔径雷达(SAR)面临着卫星通用性、应用维度与深度以及广域观测效能等局限性，缺少面向全球并实现长期、稳定、高性能环境动态监测的卫星系统。随着国际环境日趋复杂，我国亟需发展面向全球动态环境监测的SAR卫星系统，实现大范围、高重访、长期、稳定、高精度的对地观测。该文提出一个高频时序多维地球环境监测SAR星座(简称See-Earth)计划，从系统构想、技术体制、性能分析、应用潜力以及新体制扩展几方面来进行探讨。
2021, 10(6): 865-873.
摘要:
微动目标因具有在不同方向的运动分量，能够对电磁波进行微多普勒调制，导致目标成像特征出现方位向散焦效应，这种现象在目标识别与反识别领域被广泛关注与研究。相较而言，电控时变电磁材料通过外加激励实现对电磁波特征的灵活调控，具有更快的调制速度，而其成像特性没有被过多关注。该文以此为切入点，对电控时变电磁材料的合成孔径雷达(SAR)图像距离向调制特性进行了研究，分析了时变电磁材料谱变换模型和SAR目标特征控制原理。以相位调制表面(PSS)为代表，建立了非周期PSS相位调制模型，其频谱具有连续频移特性。在此基础上，探讨了PSS连续频移调制对SAR的影响，揭露了距离向目标散焦现象。通过SAR实测数据仿真，验证了所提理论方法的有效性。 微动目标因具有在不同方向的运动分量，能够对电磁波进行微多普勒调制，导致目标成像特征出现方位向散焦效应，这种现象在目标识别与反识别领域被广泛关注与研究。相较而言，电控时变电磁材料通过外加激励实现对电磁波特征的灵活调控，具有更快的调制速度，而其成像特性没有被过多关注。该文以此为切入点，对电控时变电磁材料的合成孔径雷达(SAR)图像距离向调制特性进行了研究，分析了时变电磁材料谱变换模型和SAR目标特征控制原理。以相位调制表面(PSS)为代表，建立了非周期PSS相位调制模型，其频谱具有连续频移特性。在此基础上，探讨了PSS连续频移调制对SAR的影响，揭露了距离向目标散焦现象。通过SAR实测数据仿真，验证了所提理论方法的有效性。
微动目标因具有在不同方向的运动分量，能够对电磁波进行微多普勒调制，导致目标成像特征出现方位向散焦效应，这种现象在目标识别与反识别领域被广泛关注与研究。相较而言，电控时变电磁材料通过外加激励实现对电磁波特征的灵活调控，具有更快的调制速度，而其成像特性没有被过多关注。该文以此为切入点，对电控时变电磁材料的合成孔径雷达(SAR)图像距离向调制特性进行了研究，分析了时变电磁材料谱变换模型和SAR目标特征控制原理。以相位调制表面(PSS)为代表，建立了非周期PSS相位调制模型，其频谱具有连续频移特性。在此基础上，探讨了PSS连续频移调制对SAR的影响，揭露了距离向目标散焦现象。通过SAR实测数据仿真，验证了所提理论方法的有效性。 微动目标因具有在不同方向的运动分量，能够对电磁波进行微多普勒调制，导致目标成像特征出现方位向散焦效应，这种现象在目标识别与反识别领域被广泛关注与研究。相较而言，电控时变电磁材料通过外加激励实现对电磁波特征的灵活调控，具有更快的调制速度，而其成像特性没有被过多关注。该文以此为切入点，对电控时变电磁材料的合成孔径雷达(SAR)图像距离向调制特性进行了研究，分析了时变电磁材料谱变换模型和SAR目标特征控制原理。以相位调制表面(PSS)为代表，建立了非周期PSS相位调制模型，其频谱具有连续频移特性。在此基础上，探讨了PSS连续频移调制对SAR的影响，揭露了距离向目标散焦现象。通过SAR实测数据仿真，验证了所提理论方法的有效性。
2021, 10(6): 874-884.
摘要:
低过采样Staggered SAR利用变脉冲重复间隔技术有效分散盲区，可实现连续观测的高分宽幅成像，同时采用低过采样率可降低系统对数据存储的要求，因此具有重要的研究价值。然而，低过采样Staggered SAR存在的非均匀采样、回波丢失和非理想方位天线方向图(AAP)问题会导致成像结果中出现严重的方位模糊。该文提出了一种基于压缩感知的成像方法，可解决已有方法模糊抑制性能差和效率低的问题。首先，建立了准确描述低过采样Staggered SAR非均匀采样、回波丢失和距离徙动的创新性频域模型(IFDM)，利用二维快速迭代收缩阈值算法对基于该IFDM构造的优化问题进行迭代求解可抑制非均匀采样和回波丢失造成的方位模糊；然后，利用选择滤波方法处理迭代结果可抑制非理想AAP造成的方位模糊。实验结果表明该文方法在成像性能和效率上均优于已有方法。 低过采样Staggered SAR利用变脉冲重复间隔技术有效分散盲区，可实现连续观测的高分宽幅成像，同时采用低过采样率可降低系统对数据存储的要求，因此具有重要的研究价值。然而，低过采样Staggered SAR存在的非均匀采样、回波丢失和非理想方位天线方向图(AAP)问题会导致成像结果中出现严重的方位模糊。该文提出了一种基于压缩感知的成像方法，可解决已有方法模糊抑制性能差和效率低的问题。首先，建立了准确描述低过采样Staggered SAR非均匀采样、回波丢失和距离徙动的创新性频域模型(IFDM)，利用二维快速迭代收缩阈值算法对基于该IFDM构造的优化问题进行迭代求解可抑制非均匀采样和回波丢失造成的方位模糊；然后，利用选择滤波方法处理迭代结果可抑制非理想AAP造成的方位模糊。实验结果表明该文方法在成像性能和效率上均优于已有方法。
低过采样Staggered SAR利用变脉冲重复间隔技术有效分散盲区，可实现连续观测的高分宽幅成像，同时采用低过采样率可降低系统对数据存储的要求，因此具有重要的研究价值。然而，低过采样Staggered SAR存在的非均匀采样、回波丢失和非理想方位天线方向图(AAP)问题会导致成像结果中出现严重的方位模糊。该文提出了一种基于压缩感知的成像方法，可解决已有方法模糊抑制性能差和效率低的问题。首先，建立了准确描述低过采样Staggered SAR非均匀采样、回波丢失和距离徙动的创新性频域模型(IFDM)，利用二维快速迭代收缩阈值算法对基于该IFDM构造的优化问题进行迭代求解可抑制非均匀采样和回波丢失造成的方位模糊；然后，利用选择滤波方法处理迭代结果可抑制非理想AAP造成的方位模糊。实验结果表明该文方法在成像性能和效率上均优于已有方法。 低过采样Staggered SAR利用变脉冲重复间隔技术有效分散盲区，可实现连续观测的高分宽幅成像，同时采用低过采样率可降低系统对数据存储的要求，因此具有重要的研究价值。然而，低过采样Staggered SAR存在的非均匀采样、回波丢失和非理想方位天线方向图(AAP)问题会导致成像结果中出现严重的方位模糊。该文提出了一种基于压缩感知的成像方法，可解决已有方法模糊抑制性能差和效率低的问题。首先，建立了准确描述低过采样Staggered SAR非均匀采样、回波丢失和距离徙动的创新性频域模型(IFDM)，利用二维快速迭代收缩阈值算法对基于该IFDM构造的优化问题进行迭代求解可抑制非均匀采样和回波丢失造成的方位模糊；然后，利用选择滤波方法处理迭代结果可抑制非理想AAP造成的方位模糊。实验结果表明该文方法在成像性能和效率上均优于已有方法。
2021, 10(6): 885-894.
摘要:
在合成孔径雷达遥感图像中，舰船由金属材质构成，后向散射强；海面平滑，后向散射弱，因此舰船是海面背景下的视觉显著目标。然而，SAR遥感影像幅宽大、海面背景复杂，且不同舰船目标特征差异大，导致舰船快速准确检测困难。为此，该文提出一种基于视觉显著性的SAR遥感图像NanoDet舰船检测方法。该方法首先通过自动聚类算法划分图像样本为不同场景类别；其次，针对不同场景下的图像进行差异化的显著性检测；最后，使用优化后的轻量化网络模型NanoDet对加入显著性图的训练样本进行特征学习，使系统模型能够实现快速和高精确度的舰船检测效果。该方法对SAR图像应用实时性具有一定的帮助，且其轻量化模型利于未来实现硬件移植。该文利用公开数据集SSDD和AIR-SARship-2.0进行实验验证，体现了该算法的有效性。 在合成孔径雷达遥感图像中，舰船由金属材质构成，后向散射强；海面平滑，后向散射弱，因此舰船是海面背景下的视觉显著目标。然而，SAR遥感影像幅宽大、海面背景复杂，且不同舰船目标特征差异大，导致舰船快速准确检测困难。为此，该文提出一种基于视觉显著性的SAR遥感图像NanoDet舰船检测方法。该方法首先通过自动聚类算法划分图像样本为不同场景类别；其次，针对不同场景下的图像进行差异化的显著性检测；最后，使用优化后的轻量化网络模型NanoDet对加入显著性图的训练样本进行特征学习，使系统模型能够实现快速和高精确度的舰船检测效果。该方法对SAR图像应用实时性具有一定的帮助，且其轻量化模型利于未来实现硬件移植。该文利用公开数据集SSDD和AIR-SARship-2.0进行实验验证，体现了该算法的有效性。
在合成孔径雷达遥感图像中，舰船由金属材质构成，后向散射强；海面平滑，后向散射弱，因此舰船是海面背景下的视觉显著目标。然而，SAR遥感影像幅宽大、海面背景复杂，且不同舰船目标特征差异大，导致舰船快速准确检测困难。为此，该文提出一种基于视觉显著性的SAR遥感图像NanoDet舰船检测方法。该方法首先通过自动聚类算法划分图像样本为不同场景类别；其次，针对不同场景下的图像进行差异化的显著性检测；最后，使用优化后的轻量化网络模型NanoDet对加入显著性图的训练样本进行特征学习，使系统模型能够实现快速和高精确度的舰船检测效果。该方法对SAR图像应用实时性具有一定的帮助，且其轻量化模型利于未来实现硬件移植。该文利用公开数据集SSDD和AIR-SARship-2.0进行实验验证，体现了该算法的有效性。 在合成孔径雷达遥感图像中，舰船由金属材质构成，后向散射强；海面平滑，后向散射弱，因此舰船是海面背景下的视觉显著目标。然而，SAR遥感影像幅宽大、海面背景复杂，且不同舰船目标特征差异大，导致舰船快速准确检测困难。为此，该文提出一种基于视觉显著性的SAR遥感图像NanoDet舰船检测方法。该方法首先通过自动聚类算法划分图像样本为不同场景类别；其次，针对不同场景下的图像进行差异化的显著性检测；最后，使用优化后的轻量化网络模型NanoDet对加入显著性图的训练样本进行特征学习，使系统模型能够实现快速和高精确度的舰船检测效果。该方法对SAR图像应用实时性具有一定的帮助，且其轻量化模型利于未来实现硬件移植。该文利用公开数据集SSDD和AIR-SARship-2.0进行实验验证，体现了该算法的有效性。
2021, 10(6): 895-904.
摘要:
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。 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。
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。 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。
2021, 10(6): 905-918.
摘要:
为了滤除极化-多普勒气象雷达中的射频干扰，该文提出利用谱极化滤波器，适用于同时发射同时接收(STSR)和分时发射同时接收(ATSR)体制的极化气象雷达。首先利用C波段STSR气象雷达的实测数据研究射频干扰的时域、频域和极化域特性，建立射频干扰信号模型。然后，在X波段ATSR雷达的数据中仿真加入射频干扰，验证谱极化滤波器的有效性。总体看来，在ATSR雷达中利用谱极化滤波器可以有效保留降雨目标并且滤除射频干扰。最后，针对STSR雷达提出利用数据分集的方法，STSR雷达的实测数据可以模拟ATSR雷达数据，再利用谱极化滤波器实现射频干扰滤除，同样可以取得较好的滤波效果。 为了滤除极化-多普勒气象雷达中的射频干扰，该文提出利用谱极化滤波器，适用于同时发射同时接收(STSR)和分时发射同时接收(ATSR)体制的极化气象雷达。首先利用C波段STSR气象雷达的实测数据研究射频干扰的时域、频域和极化域特性，建立射频干扰信号模型。然后，在X波段ATSR雷达的数据中仿真加入射频干扰，验证谱极化滤波器的有效性。总体看来，在ATSR雷达中利用谱极化滤波器可以有效保留降雨目标并且滤除射频干扰。最后，针对STSR雷达提出利用数据分集的方法，STSR雷达的实测数据可以模拟ATSR雷达数据，再利用谱极化滤波器实现射频干扰滤除，同样可以取得较好的滤波效果。
为了滤除极化-多普勒气象雷达中的射频干扰，该文提出利用谱极化滤波器，适用于同时发射同时接收(STSR)和分时发射同时接收(ATSR)体制的极化气象雷达。首先利用C波段STSR气象雷达的实测数据研究射频干扰的时域、频域和极化域特性，建立射频干扰信号模型。然后，在X波段ATSR雷达的数据中仿真加入射频干扰，验证谱极化滤波器的有效性。总体看来，在ATSR雷达中利用谱极化滤波器可以有效保留降雨目标并且滤除射频干扰。最后，针对STSR雷达提出利用数据分集的方法，STSR雷达的实测数据可以模拟ATSR雷达数据，再利用谱极化滤波器实现射频干扰滤除，同样可以取得较好的滤波效果。 为了滤除极化-多普勒气象雷达中的射频干扰，该文提出利用谱极化滤波器，适用于同时发射同时接收(STSR)和分时发射同时接收(ATSR)体制的极化气象雷达。首先利用C波段STSR气象雷达的实测数据研究射频干扰的时域、频域和极化域特性，建立射频干扰信号模型。然后，在X波段ATSR雷达的数据中仿真加入射频干扰，验证谱极化滤波器的有效性。总体看来，在ATSR雷达中利用谱极化滤波器可以有效保留降雨目标并且滤除射频干扰。最后，针对STSR雷达提出利用数据分集的方法，STSR雷达的实测数据可以模拟ATSR雷达数据，再利用谱极化滤波器实现射频干扰滤除，同样可以取得较好的滤波效果。
2021, 10(6): 919-928.
摘要:
当机载雷达处于非正侧视工作模式时，非平稳杂波会对运动目标检测造成严重干扰。传统三维空时自适应处理(3D-STAP)方法通过构造俯仰-方位-多普勒三维自适应滤波器，可有效抑制非平稳杂波，然而巨大的系统自由度导致其在非均匀杂波环境下训练样本严重不足。虽然稀疏恢复(SR)技术可有效改善样本需求，但庞大的运算开销又使得该技术难以应用于实际。针对上述问题，该文结合机载雷达回3阶张量结构提出一种新的快速三维稀疏贝叶斯学习STAP方法，通过采用运算开销更低的张量处理将大规模矩阵求解拆分为多个小规模矩阵计算，从而大幅降低运算复杂度。详尽的数值实验验证了所提张量基SR-STAP方法可在维持SR-STAP小样本处理性能不变的基础上，将运行时间直接降低数个量级，因此是一种更适用于实际工程的SR-STAP处理方式。 当机载雷达处于非正侧视工作模式时，非平稳杂波会对运动目标检测造成严重干扰。传统三维空时自适应处理(3D-STAP)方法通过构造俯仰-方位-多普勒三维自适应滤波器，可有效抑制非平稳杂波，然而巨大的系统自由度导致其在非均匀杂波环境下训练样本严重不足。虽然稀疏恢复(SR)技术可有效改善样本需求，但庞大的运算开销又使得该技术难以应用于实际。针对上述问题，该文结合机载雷达回3阶张量结构提出一种新的快速三维稀疏贝叶斯学习STAP方法，通过采用运算开销更低的张量处理将大规模矩阵求解拆分为多个小规模矩阵计算，从而大幅降低运算复杂度。详尽的数值实验验证了所提张量基SR-STAP方法可在维持SR-STAP小样本处理性能不变的基础上，将运行时间直接降低数个量级，因此是一种更适用于实际工程的SR-STAP处理方式。
当机载雷达处于非正侧视工作模式时，非平稳杂波会对运动目标检测造成严重干扰。传统三维空时自适应处理(3D-STAP)方法通过构造俯仰-方位-多普勒三维自适应滤波器，可有效抑制非平稳杂波，然而巨大的系统自由度导致其在非均匀杂波环境下训练样本严重不足。虽然稀疏恢复(SR)技术可有效改善样本需求，但庞大的运算开销又使得该技术难以应用于实际。针对上述问题，该文结合机载雷达回3阶张量结构提出一种新的快速三维稀疏贝叶斯学习STAP方法，通过采用运算开销更低的张量处理将大规模矩阵求解拆分为多个小规模矩阵计算，从而大幅降低运算复杂度。详尽的数值实验验证了所提张量基SR-STAP方法可在维持SR-STAP小样本处理性能不变的基础上，将运行时间直接降低数个量级，因此是一种更适用于实际工程的SR-STAP处理方式。 当机载雷达处于非正侧视工作模式时，非平稳杂波会对运动目标检测造成严重干扰。传统三维空时自适应处理(3D-STAP)方法通过构造俯仰-方位-多普勒三维自适应滤波器，可有效抑制非平稳杂波，然而巨大的系统自由度导致其在非均匀杂波环境下训练样本严重不足。虽然稀疏恢复(SR)技术可有效改善样本需求，但庞大的运算开销又使得该技术难以应用于实际。针对上述问题，该文结合机载雷达回3阶张量结构提出一种新的快速三维稀疏贝叶斯学习STAP方法，通过采用运算开销更低的张量处理将大规模矩阵求解拆分为多个小规模矩阵计算，从而大幅降低运算复杂度。详尽的数值实验验证了所提张量基SR-STAP方法可在维持SR-STAP小样本处理性能不变的基础上，将运行时间直接降低数个量级，因此是一种更适用于实际工程的SR-STAP处理方式。
2021, 10(6): 929-943.
摘要:
全球定位导航系统(GNSS)作为一种覆盖广泛的稳定信号源，对于微动目标特性识别具有相当大的实用价值。针对外辐射源旋翼目标识别问题，该文提出基于相位补偿的旋翼特征提取新思路。通过分析旋翼目标时频域内闪烁分布的数学形成机理，提出利用相位补偿的方法将相同叶片的闪烁聚焦到特定多普勒频率，进而估计旋翼的叶片数。然后依据闪烁中心频率距离基准频率最近的原则从参数矩阵中估计叶片转速等参数，并利用闪烁占据的带宽计算叶片的长度。最后仿真实验结果验证该方法对参数空间设置的适用性更强，估计精度也更高，并且可以在回波域实现旋翼目标的叶片分离。 全球定位导航系统(GNSS)作为一种覆盖广泛的稳定信号源，对于微动目标特性识别具有相当大的实用价值。针对外辐射源旋翼目标识别问题，该文提出基于相位补偿的旋翼特征提取新思路。通过分析旋翼目标时频域内闪烁分布的数学形成机理，提出利用相位补偿的方法将相同叶片的闪烁聚焦到特定多普勒频率，进而估计旋翼的叶片数。然后依据闪烁中心频率距离基准频率最近的原则从参数矩阵中估计叶片转速等参数，并利用闪烁占据的带宽计算叶片的长度。最后仿真实验结果验证该方法对参数空间设置的适用性更强，估计精度也更高，并且可以在回波域实现旋翼目标的叶片分离。
全球定位导航系统(GNSS)作为一种覆盖广泛的稳定信号源，对于微动目标特性识别具有相当大的实用价值。针对外辐射源旋翼目标识别问题，该文提出基于相位补偿的旋翼特征提取新思路。通过分析旋翼目标时频域内闪烁分布的数学形成机理，提出利用相位补偿的方法将相同叶片的闪烁聚焦到特定多普勒频率，进而估计旋翼的叶片数。然后依据闪烁中心频率距离基准频率最近的原则从参数矩阵中估计叶片转速等参数，并利用闪烁占据的带宽计算叶片的长度。最后仿真实验结果验证该方法对参数空间设置的适用性更强，估计精度也更高，并且可以在回波域实现旋翼目标的叶片分离。 全球定位导航系统(GNSS)作为一种覆盖广泛的稳定信号源，对于微动目标特性识别具有相当大的实用价值。针对外辐射源旋翼目标识别问题，该文提出基于相位补偿的旋翼特征提取新思路。通过分析旋翼目标时频域内闪烁分布的数学形成机理，提出利用相位补偿的方法将相同叶片的闪烁聚焦到特定多普勒频率，进而估计旋翼的叶片数。然后依据闪烁中心频率距离基准频率最近的原则从参数矩阵中估计叶片转速等参数，并利用闪烁占据的带宽计算叶片的长度。最后仿真实验结果验证该方法对参数空间设置的适用性更强，估计精度也更高，并且可以在回波域实现旋翼目标的叶片分离。
2021, 10(6): 944-955.
摘要:
该文针对传统全极化高分辨一维距离像(HRRP)雷达目标识别问题，提出了结合Cameron分解和融合简化核极限学习机(RKELM)的目标识别方法，旨在提高全极化HRRP目标识别性能。在特征提取阶段，所提方法利用Cameron分解定义了目标在各个标准散射体上的投影分量。通过分析，将目标在三面角、二面角和1/4波长器件这3个散射基上沿距离维的投影分量作为目标特征，实现对目标散射特性更加精细化的描述。在分类阶段，考虑到RKELM算法识别性能的不稳定性，提出了一种基于原型聚类预处理的RKELM方法，并在此基础上设计了特征级融合RKELM网络和决策级融合RKELM网络，以对投影特征进行融合分类。实验部分利用10类民用车辆的全极化HRRP数据将所提识别方法和现有方法进行了对比，结果表明：(1)所采用的Cameron分解投影特征表现出了较高的可分性和噪声稳健性；(2)当训练样本数较多时，特征级融合RKELM算法的泛化性能较好；当训练样本数较少时，决策级融合RKELM的泛化性能较好。 该文针对传统全极化高分辨一维距离像(HRRP)雷达目标识别问题，提出了结合Cameron分解和融合简化核极限学习机(RKELM)的目标识别方法，旨在提高全极化HRRP目标识别性能。在特征提取阶段，所提方法利用Cameron分解定义了目标在各个标准散射体上的投影分量。通过分析，将目标在三面角、二面角和1/4波长器件这3个散射基上沿距离维的投影分量作为目标特征，实现对目标散射特性更加精细化的描述。在分类阶段，考虑到RKELM算法识别性能的不稳定性，提出了一种基于原型聚类预处理的RKELM方法，并在此基础上设计了特征级融合RKELM网络和决策级融合RKELM网络，以对投影特征进行融合分类。实验部分利用10类民用车辆的全极化HRRP数据将所提识别方法和现有方法进行了对比，结果表明：(1)所采用的Cameron分解投影特征表现出了较高的可分性和噪声稳健性；(2)当训练样本数较多时，特征级融合RKELM算法的泛化性能较好；当训练样本数较少时，决策级融合RKELM的泛化性能较好。
该文针对传统全极化高分辨一维距离像(HRRP)雷达目标识别问题，提出了结合Cameron分解和融合简化核极限学习机(RKELM)的目标识别方法，旨在提高全极化HRRP目标识别性能。在特征提取阶段，所提方法利用Cameron分解定义了目标在各个标准散射体上的投影分量。通过分析，将目标在三面角、二面角和1/4波长器件这3个散射基上沿距离维的投影分量作为目标特征，实现对目标散射特性更加精细化的描述。在分类阶段，考虑到RKELM算法识别性能的不稳定性，提出了一种基于原型聚类预处理的RKELM方法，并在此基础上设计了特征级融合RKELM网络和决策级融合RKELM网络，以对投影特征进行融合分类。实验部分利用10类民用车辆的全极化HRRP数据将所提识别方法和现有方法进行了对比，结果表明：(1)所采用的Cameron分解投影特征表现出了较高的可分性和噪声稳健性；(2)当训练样本数较多时，特征级融合RKELM算法的泛化性能较好；当训练样本数较少时，决策级融合RKELM的泛化性能较好。 该文针对传统全极化高分辨一维距离像(HRRP)雷达目标识别问题，提出了结合Cameron分解和融合简化核极限学习机(RKELM)的目标识别方法，旨在提高全极化HRRP目标识别性能。在特征提取阶段，所提方法利用Cameron分解定义了目标在各个标准散射体上的投影分量。通过分析，将目标在三面角、二面角和1/4波长器件这3个散射基上沿距离维的投影分量作为目标特征，实现对目标散射特性更加精细化的描述。在分类阶段，考虑到RKELM算法识别性能的不稳定性，提出了一种基于原型聚类预处理的RKELM方法，并在此基础上设计了特征级融合RKELM网络和决策级融合RKELM网络，以对投影特征进行融合分类。实验部分利用10类民用车辆的全极化HRRP数据将所提识别方法和现有方法进行了对比，结果表明：(1)所采用的Cameron分解投影特征表现出了较高的可分性和噪声稳健性；(2)当训练样本数较多时，特征级融合RKELM算法的泛化性能较好；当训练样本数较少时，决策级融合RKELM的泛化性能较好。
2021, 10(6): 956-969.
摘要:
传统相干雷达信号处理流程中先脉冲压缩再相参处理的级联处理在理论上无法实现对高速目标回波能量的最大化积累，级联处理的输出结果中目标峰值位置存在偏差，甚至还伴随主瓣展宽、增益下降、旁瓣增高的问题。为此该文提出一种联合脉压与Radon傅里叶变换(PC-RFT)的长时间相参积累方法，利用信号之间的相关关系将匹配滤波与Radon傅里叶变换相结合，在快时间(脉内时间)与慢时间(脉间时间)维度上同时补偿脉内和脉间的多普勒频移，从而实现目标增益的最大化。实验表明二维联合处理的性能明显优于级联处理。 传统相干雷达信号处理流程中先脉冲压缩再相参处理的级联处理在理论上无法实现对高速目标回波能量的最大化积累，级联处理的输出结果中目标峰值位置存在偏差，甚至还伴随主瓣展宽、增益下降、旁瓣增高的问题。为此该文提出一种联合脉压与Radon傅里叶变换(PC-RFT)的长时间相参积累方法，利用信号之间的相关关系将匹配滤波与Radon傅里叶变换相结合，在快时间(脉内时间)与慢时间(脉间时间)维度上同时补偿脉内和脉间的多普勒频移，从而实现目标增益的最大化。实验表明二维联合处理的性能明显优于级联处理。
传统相干雷达信号处理流程中先脉冲压缩再相参处理的级联处理在理论上无法实现对高速目标回波能量的最大化积累，级联处理的输出结果中目标峰值位置存在偏差，甚至还伴随主瓣展宽、增益下降、旁瓣增高的问题。为此该文提出一种联合脉压与Radon傅里叶变换(PC-RFT)的长时间相参积累方法，利用信号之间的相关关系将匹配滤波与Radon傅里叶变换相结合，在快时间(脉内时间)与慢时间(脉间时间)维度上同时补偿脉内和脉间的多普勒频移，从而实现目标增益的最大化。实验表明二维联合处理的性能明显优于级联处理。 传统相干雷达信号处理流程中先脉冲压缩再相参处理的级联处理在理论上无法实现对高速目标回波能量的最大化积累，级联处理的输出结果中目标峰值位置存在偏差，甚至还伴随主瓣展宽、增益下降、旁瓣增高的问题。为此该文提出一种联合脉压与Radon傅里叶变换(PC-RFT)的长时间相参积累方法，利用信号之间的相关关系将匹配滤波与Radon傅里叶变换相结合，在快时间(脉内时间)与慢时间(脉间时间)维度上同时补偿脉内和脉间的多普勒频移，从而实现目标增益的最大化。实验表明二维联合处理的性能明显优于级联处理。
2021, 10(6): 970-981.
摘要:
1比特量化技术在大规模MIMO雷达系统中的应用使得系统成本、功耗及传输带宽显著降低。但这同时也对如何从1比特量化后的数据中提取目标高精度信息提出了严峻挑战。针对基于1比特量化的二次定位算法在低信噪比下定位精度低、鲁棒性差的问题，该文提出了一种基于1比特量化的大规模MIMO雷达系统目标直接定位算法。首先，通过将接收信号进行1比特量化，并推导基于1比特信号的概率分布，建立了关于目标位置的代价函数；其次，通过证明代价函数的凸性，利用梯度下降算法求解了回波中未知的信号参数；最后，根据最大似然估计实现了目标直接定位。仿真实验分析了所提算法的定位性能，结果表明，所提算法仅需传输相较于高精度采样(16比特为例)直接定位算法6.25%的通信带宽，同时其功耗仅为前者的0.1%。此外，与基于1比特量化的二次定位算法相比，所提算法在低信噪比下便可实现对目标位置的有效估计，并且其定位性能在低信噪比和低MIMO天线数量下均明显优于前者。同时，其性能会随着过采样技术的应用进一步提升。 1比特量化技术在大规模MIMO雷达系统中的应用使得系统成本、功耗及传输带宽显著降低。但这同时也对如何从1比特量化后的数据中提取目标高精度信息提出了严峻挑战。针对基于1比特量化的二次定位算法在低信噪比下定位精度低、鲁棒性差的问题，该文提出了一种基于1比特量化的大规模MIMO雷达系统目标直接定位算法。首先，通过将接收信号进行1比特量化，并推导基于1比特信号的概率分布，建立了关于目标位置的代价函数；其次，通过证明代价函数的凸性，利用梯度下降算法求解了回波中未知的信号参数；最后，根据最大似然估计实现了目标直接定位。仿真实验分析了所提算法的定位性能，结果表明，所提算法仅需传输相较于高精度采样(16比特为例)直接定位算法6.25%的通信带宽，同时其功耗仅为前者的0.1%。此外，与基于1比特量化的二次定位算法相比，所提算法在低信噪比下便可实现对目标位置的有效估计，并且其定位性能在低信噪比和低MIMO天线数量下均明显优于前者。同时，其性能会随着过采样技术的应用进一步提升。
1比特量化技术在大规模MIMO雷达系统中的应用使得系统成本、功耗及传输带宽显著降低。但这同时也对如何从1比特量化后的数据中提取目标高精度信息提出了严峻挑战。针对基于1比特量化的二次定位算法在低信噪比下定位精度低、鲁棒性差的问题，该文提出了一种基于1比特量化的大规模MIMO雷达系统目标直接定位算法。首先，通过将接收信号进行1比特量化，并推导基于1比特信号的概率分布，建立了关于目标位置的代价函数；其次，通过证明代价函数的凸性，利用梯度下降算法求解了回波中未知的信号参数；最后，根据最大似然估计实现了目标直接定位。仿真实验分析了所提算法的定位性能，结果表明，所提算法仅需传输相较于高精度采样(16比特为例)直接定位算法6.25%的通信带宽，同时其功耗仅为前者的0.1%。此外，与基于1比特量化的二次定位算法相比，所提算法在低信噪比下便可实现对目标位置的有效估计，并且其定位性能在低信噪比和低MIMO天线数量下均明显优于前者。同时，其性能会随着过采样技术的应用进一步提升。 1比特量化技术在大规模MIMO雷达系统中的应用使得系统成本、功耗及传输带宽显著降低。但这同时也对如何从1比特量化后的数据中提取目标高精度信息提出了严峻挑战。针对基于1比特量化的二次定位算法在低信噪比下定位精度低、鲁棒性差的问题，该文提出了一种基于1比特量化的大规模MIMO雷达系统目标直接定位算法。首先，通过将接收信号进行1比特量化，并推导基于1比特信号的概率分布，建立了关于目标位置的代价函数；其次，通过证明代价函数的凸性，利用梯度下降算法求解了回波中未知的信号参数；最后，根据最大似然估计实现了目标直接定位。仿真实验分析了所提算法的定位性能，结果表明，所提算法仅需传输相较于高精度采样(16比特为例)直接定位算法6.25%的通信带宽，同时其功耗仅为前者的0.1%。此外，与基于1比特量化的二次定位算法相比，所提算法在低信噪比下便可实现对目标位置的有效估计，并且其定位性能在低信噪比和低MIMO天线数量下均明显优于前者。同时，其性能会随着过采样技术的应用进一步提升。
微信 | 公众平台 
