基于单频时变阈值的1-bit SAR成像方法研究

赵博,  黄磊,  周汉飞,  张亮,  李强,  黄敏

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赵博, 黄磊, 周汉飞, 张亮, 李强, 黄敏. 基于单频时变阈值的1-bit SAR成像方法研究[J]. 雷达学报, 2018, 7(4): 446-454. doi: 10.12000/JR18036
引用本文: 赵博, 黄磊, 周汉飞, 张亮, 李强, 黄敏. 基于单频时变阈值的1-bit SAR成像方法研究[J]. 雷达学报, 2018, 7(4): 446-454. doi: 10.12000/JR18036
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Zhao Bo, Huang Lei, Zhou Hanfei, Zhang Liang, Li Qiang, Huang Min. 1-bit SAR Imaging Method Based on Single-frequency Time-varying Threshold[J]. Journal of Radars, 2018, 7(4): 446-454. doi: 10.12000/JR18036
Citation: Zhao Bo, Huang Lei, Zhou Hanfei, Zhang Liang, Li Qiang, Huang Min. 1-bit SAR Imaging Method Based on Single-frequency Time-varying Threshold[J]. Journal of Radars, 2018, 7(4): 446-454. doi: 10.12000/JR18036
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基于单频时变阈值的1-bit SAR成像方法研究

DOI: 10.12000/JR18036

  • 深圳大学信息工程学院   深圳   518060

基金项目: 国家自然科学基金（U1713217，61501485，61501300，61601300，61601304），中国博士后科学基金（2015M582413，2017M610547），广东省自然科学基金（2015A030311030），深圳市基础研究项目（ZDSYS201507081625213，JCYJ20160520165659418，JCYJ20170302142545828，JCYJ20150324140036835），深圳大学科研启动项目（201557，2016057）
详细信息
    作者简介:

    赵　博(1986–)，男，河南南阳人，博士，博士后。2015年在西安电子科技大学获得博士学位，现在深圳大学从事博士后研究工作。主要研究方向为雷达信号处理与电子对抗。E-mail: b_zhao@126.com

    黄　磊(1975–)，男，广东湛江人，博士，特聘教授。主要研究方向为阵列信号处理、雷达信号处理

    周汉飞(1981–)，男，博士，博士后。主要研究方向为雷达信号处理

    通讯作者:

    黄磊　 dr.lei.huang@ieee.org

1-bit SAR Imaging Method Based on Single-frequency Time-varying Threshold

  • College of Information Engineering, Shenzhen University, Shenzhen 518060, China

Funds: The National Natural Science Foundation of China (U1713217, 61501485, 61501300, 61601300, 61601304), The China Postdoctoral Science Foundation (2015M582413, 2017M610547), The Natural Science foundation of Guangdong Province, China (2015A030311030), The Foundation of Shenzhen City (ZDSYS201507081625213, JCYJ20160520165659418, JCYJ20170302142545828, JCYJ20150324140036835), The Shenzhen University (201557, 2016057)

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    摘要
  • 摘要: 该文提出一种基于单频时变阈值的1-bit合成孔径雷达(SAR)成像方法，通过将回波数据与时变阈值比较，将其量化为1-bit采样数据，从而降低SAR回波数据的位宽，达到简化系统、提升效率的目的。传统的1-bit采样将信号与0阈值比较，这将造成信号相对幅度的非线性失真，影响成像质量。而随机时变阈值虽然能够保留幅度信息，却会引入额外的类噪声干扰。单频时变阈值将能够有效地保留1-bit采样量化中丢失的相对幅度信息，同时避免引入类噪声干扰，有效地提高了1-bit采样量化下的SAR成像质量。通过仿真实验定量分析了算法的成像聚焦质量、幅度信息保持能力，并通过对场景目标的成像验证了算法的有效性。

     

    Abstract: This paper proposes a 1-bit Synthetic Aperture Radar (SAR) imaging method based on a single-frequency time-varying threshold. Synthetic aperture radar echoes are quantized to 1-bit sampling data by comparing the data with the threshold; this reduces the data-width of the SAR echoes, consequently simplifying the system and improving efficiency. The conventional 1-bit sampling compares the signal to a zero threshold, bringing nonlinear distortion to the relative amplitude and degrading the imaging quality. The random threshold can keep the amplitude information, but it introduces additional noise-like interferences. In contrary, the single-frequency time-varying threshold can maintain the amplitude information lost during the 1-bit sampling and quantization, and at the same time, eliminate noise-like interferences; thus, the imaging quality of SAR using 1-bit sampling and quantization can be improved. The focusing quality and the amplitude-maintaining ability of the proposed approach is quantitatively analyzed, and the effectiveness of the approach is verified by an imaging experiment on a scene.

     

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  • 1.   引言

    海用雷达在对海上目标探测过程中易受海杂波影响，高海况、复杂气象条件下尤为严重。开展海杂波特性、海杂波抑制、海上目标检测跟踪与识别方法研究[1-5]，需要多种条件下的海杂波和海上目标回波实测数据，海军航空大学海上目标探测课题组于2019年提出一项“雷达对海探测数据共享计划”[6]，旨在利用X波段固态全相参雷达等多型雷达开展对海探测试验，获取不同海况、分辨率、擦地角条件下海杂波数据和海上目标回波数据，并同步获取海洋气象水文数据、目标位置与轨迹的真实数据，形成信息全记录的雷达试验数据集。

    2020年度主要开展了3个方面的多次试验，包括目标雷达散射截面积(Radar Cross-Section, RCS)定标数据采集试验、不同海况海杂波与目标探测数据采集试验、海上机动目标检测跟踪数据采集试验。下面针对每个方面的试验进行介绍，并给出典型数据示例。

    2.   目标RCS定标数据采集试验

    目标RCS定标数据采集试验，主要是在海上投放定标体(不锈钢球，RCS为0.25 m2)，使其漂浮于海面以上，用船只拖拽定标体沿雷达径向慢速往返运动，在沿途部分位置点静止(漂浮)，雷达工作模式固定不变，采集试验全程的雷达与配合传感器数据。

    如图1所示，试验期间，雷达架设地点为烟台养马岛试验点[6]，架高约为30 m。如图2所示，渔船用尼龙绳拖拽不锈钢球沿图1中所示的航线慢速运动。不锈钢球放置在4个泡沫塑料浮子上，使其完全浮于海面以上，如图2(d)所示，渔船与不锈钢球沿雷达径向的间距为100 m以上，且二者在方位上也错开一定的角度。渔船在设定海上航线的部分位置点(见图1所示航线中的黄色圆点)处静止(漂浮)，此时调整了雷达天线转速，采集多种转速条件下的雷达数据。试验期间海面状态如图2(f)所示，对应的气象水文数据如图3所示，红色原点与试验时段相对应，每15 min更新一次，综合判断海况等级为1级。

    图  1  试验点及定标体运动轨迹示意图
    Figure  1.  Experimental site and schematic diagram of calibration body’s trajectory
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    图  2  试验场景
    Figure  2.  Experimental scenario
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    图  3  浪(有效波高、浪向、周期、浪速)和风(风向、风速)要素信息(红色标点对应试验时段)
    Figure  3.  Wave (effective wave height, direction, period, speed) and wind (direction, speed) information (The red punctuation marks correspond to the experimental period)
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    X波段试验雷达具体参数请见文献[6]，此处不再赘述。试验期间，定标体在较近距离时雷达工作于3 nm量程，脉冲重复频率(Pulsed Repetitive Frequency, PRF)为3 kHz；定标体在较远距离时雷达工作于6 nm量程，PRF为1.6 kHz。整个试验过程中，雷达主要工作于2 r/min的扫描速度，在目标静止(漂浮)时天线转速有所调整。雷达工作模式调整与采集雷达数据对应的情况，在与数据配套的数据记录表中有详细对照说明。由于雷达转速较慢，单次扫描周期的数据量大，这里仅给出了目标所在扇区的回波数据，示例数据如图4所示。

    图  4  典型数据示例
    Figure  4.  Typical data examples
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    试验过程中，还同步获取了渔船的自动定位系统(Automatic Identification System, AIS)数据(MMSI: 413659899，见表1)，以及雷达视野内其他非合作船只目标的AIS数据。由于试验中所使用AIS设备自身原因，数据更新率为每次2～6 min，因此，AIS给出的位置信息与雷达给出的位置信息并不严格同步，在数据使用中可通过插值实现时空信息同步。

    表  1  配试船只目标AIS数据示例
    Table  1.  The sample AIS data of the experimental boat
    东经(°)北纬(°)时间
    121.6096537.474042020-07-08 09:10:00
    121.6113437.475512020-07-08 09:38:00
    121.6127537.4766852020-07-08 09:40:00
    121.6162837.4790152020-07-08 09:42:00
    ·········
    121.6250737.483452020-07-08 13:50:00
    121.6212437.4802552020-07-08 13:56:00
    121.6180337.47742020-07-08 13:58:00
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    3.   海杂波与目标探测数据采集试验

    海杂波与目标探测数据采集试验，主要是采集不同海况等级条件下的海杂波数据、海上船只目标数据。此试验以天线凝视观测模式为主，采集不同方位下的雷达回波数据。

    试验期间，雷达架设地点为烟台第1海水浴场试验点，如图5所示，架高约为80 m，在不同海况等级等环境下，调整雷达天线凝视的方位，凝视海面锚泊船只或航道浮标，采集几秒至几分钟时长不等的雷达凝视模式数据。采集数据时雷达工作量程为3 nm, 6 nm，对应的PRF分别为3.0 kHz, 1.6 kHz。

    图  5  海杂波与目标探测试验场景
    Figure  5.  Sea clutter and target detection experimental scenario
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    采集数据列表如表2所示。前7组数据均为天线凝视模式数据，由于采集数据期间，风速较大，雷达天线凝视方位随风有轻微偏移，具体偏移情况从雷达数据头中的“方位”信息位中可以得到；第8组数据为天线扫描模式数据，其中方位143°～274°范围内为发射屏蔽区，此区域内雷达发射静默。此外，扫描模式数据还有配套的AIS数据，但由于试验时海况等级较高，所有船只均回港避风，因此无运动目标，仅有锚泊的船只和航道浮标两类目标。

    表  2  海杂波与目标回波数据列表
    Table  2.  List of sea clutter and target echo data
    序号数据类型海况等级(级)凝视方位(°)脉冲个数描述信息
    1海杂波3～41.53>1044.84 km处有一个航道浮标
    2海杂波3～442.18>104纯海杂波
    3海杂波3～448.36>104近程为纯海杂波，6 km后有岛屿回波
    4海杂波+目标3～417.36>1042.778 km和4.115 km处有2个漂浮目标(船+航道浮标)
    5海杂波+目标3～48.01>1042.81 km和4.16 km处有2个漂浮强目标(2艘锚泊船只)，5.5 km后为岛屿回波
    6海杂波+目标29.58>104小快艇，回波较强，距离8.15 km进入雷达视野而后离开，存在同频异步干扰
    7海杂波+目标258.31>1043.86 km和7.15 km处有2个目标(船+岛屿)
    8海杂波+目标3～4扇区：257～360
    0～126    		9个扫描周期24 r/min扫描模式数据，有配套AIS数据
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    典型的海杂波数据、海杂波+目标数据如图6(a)—图6(d)所示，限于篇幅，这里仅给出两组实测数据的时域原始回波与多普勒谱。

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    6  海杂波、目标回波典型数据示例
    6.  Typical sea clutter and target echo data
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    4.   海上机动目标检测跟踪数据采集试验

    海上机动目标检测跟踪数据采集试验，主要是利用小型快艇作为配试目标，沿预定航线运动，并在某些特定位置点进行机动，雷达工作于扫描模式，采集试验全程的雷达与配合传感器数据。

    试验期间，雷达架设地点为烟台第1海水浴场试验点，架高约为80 m，如图5所示。雷达工作于6 nm量程、24 r/min的扫描模式，PRF为1.6 kHz。试验时间为14:32—15:18，共采集1186个连续扫描周期数据，雷达工作模式调整与采集雷达数据对应的情况，在与数据配套的数据记录表中有详细说明。典型试验数据示例如图7所示，试验期间风和浪要素数据如图8所示，有效波高为1 m左右，综合判断海况等级为3级。

    图  7  雷达数据示例
    Figure  7.  Typical radar echo data
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    图  8  浪(有效波高、浪向、周期、浪速)和风(风向、风速)要素信息(红色标点对应试验时段)
    Figure  8.  Wave (effective wave height, direction, period, speed) and wind (direction, speed) information (The red punctuation marks correspond to the experimental period)
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    配试目标为约10 m长小型快艇，如图9所示，沿预定航线行驶，示意图如图10所示，受海上航道来往船只影响，小快艇的实际航线与预定航线有偏差。快艇上安装了AIS设备，具体位置信息可查阅AIS数据(MMSI: 413659899)，如表3所示。此外，试验时还同步记录了雷达视野内非合作目标的AIS信息，可用作参考。

    图  9  配试目标
    Figure  9.  Experimental target
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    图  10  设定航线
    Figure  10.  Set trajectory
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    表  3  配试船只目标AIS数据示例
    Table  3.  The sample AIS data for experimental boat
    东经(°)北纬(°)时间
    121.420637.5512582020-07-22 14:32:00
    121.42177637.5532262020-07-22 14:34:00
    121.428837.5611042020-07-22 14:40:00
    121.4301637.5591052020-07-22 14:42:00
    ·········
    121.4365137.5536542020-07-22 15:14:00
    121.4317737.548672020-07-22 15:16:00
    121.428837.5476382020-07-22 15:18:00
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    5.   总结

    “雷达对海探测数据共享计划”2020年度完成了雷达目标RCS定标数据采集试验、不同海况海杂波与目标探测数据采集试验、海上机动目标检测跟踪数据采集试验3个方面的多次试验，获取了不同海况、目标以及雷达工作模式下的海杂波与目标回波数据，并同步获取了风和浪要素数据、目标AIS数据、可见光/红外数据等配合传感器数据。同时在试验过程中也发现了一些问题，例如目标AIS信息更新率过慢，导致将目标AIS数据作为真值数据使用时，与雷达数据存在严重的数据时空不匹配；可见光/红外设备数据在恶劣天气下获取图像不清晰或难以获取远距离目标图像；现有雷达在高海况、恶劣天气下天线凝视方位不稳定等问题，后续还需不断解决。

    附录

    X波段雷达对海探测实测数据的公开共享将依托雷达学报官方网站进行，试验数据于每次试验后上传至“数据/雷达对海探测数据”页面中(如附图1所示)，具体网址为http://radars.ie.ac.cn/web/data/getData?dataType=DatasetofRadarDetectingSea，数据将根据对海探测试验进度定期更新。

    2020年度对海探测实测数据量巨大，因此截取具有代表性的试验段数据分3期发布，数据发布信息表如附表1所示。

    第1期主要发布海杂波与目标凝视模式探测数据，分为两组，包括纯海杂波数据、海杂波+目标回波数据，数据量约17 GB；第2期主要发布雷达目标RCS定标试验数据，提供下载的数据为截取的配试船拖不锈钢球向雷达运动阶段的数据，数据量大于20 GB；第3期主要发布海上机动目标检测跟踪试验数据，提供下载的数据是截取的配试快艇沿图10所示航线中右上方第1个圆运动的数据，数据量不低于40 GB。

    1  雷达对海探测数据发布地址
    1.  Release address of sea-detecting radar data
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    1  2020年度数据发布信息表
    1.  Annual data release information table of 2020
    发布期号试验日期海况等级(级)数据量(GB)雷达天线
    工作模式    		发射脉冲
    模式    		目标位置
    信息记录    		气象水文
    数据
    12021.01.04～
    2021.01.06    		2～4>10凝视、扫描模式2有距离方位记录有
    22020.07.081～2>20扫描(2 r/min为主)模式2有船只AIS数据有
    32020.07.223>40扫描(24 r/min为主)模式2有船只AIS数据+5个航道浮标距离方位记录有
    注：① 所有雷达数据均为脉压后的I/Q复数据；② 发射脉冲模式2，对应每个重复周期雷达相继发射1个单载频脉冲和1个LFM脉冲；③ AIS数据更新周期较长，约2 min更新一次，与雷达目标数据率不匹配；④ 数据格式与2019年度第1期数据格式相同[6]。
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  • 图  1  乘法运算实现框图

    Figure  1.  Realization block of multiplication

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    图  2  单散射点高分辨距离像

    Figure  2.  High resolution range profile of the single scatterer

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    图  3  多散射点高分辨距离像

    Figure  3.  High resolution range profile of multiple scatterers

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    图  4  2维SAR成像结果

    Figure  4.  2-Dimension SAR imaging results

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    图  5  2维SAR成像结果(局部)

    Figure  5.  2-Dimension SAR imaging results (Local)

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    表  1  SAR参数

    Table  1.   SAR parameters

    参数名称 参数值
    信号带宽(MHz) 300
    脉冲宽度(μs) 1
    采样率(GHz) 6.9
    载频(GHz) 37.6
    单频阈值频率(GHz) 16.2
    信号阈值比(dB) 0
    场景中心斜距(km) 10
    天线孔径(m) 1
    载机速度(m/s) 50
    脉冲重复频率(Hz) 400
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    表  2  单散射点聚焦质量指标

    Table  2.   Focusing quality indexes of the single scatterer

    采样方法 PSLR (dB) ISLR (dB) IRW (m)
    均值 方差 均值 方差 均值 方差
    传统采样 –13.7217 – –10.1301 – 0.4435 –
    传统1-bit采样 –13.4556 – –9.3684 – 0.4435 –
    Gaussian 1-bit采样 –13.4054 0.0059 –8.0347 0.0007 0.4435 0.2163×10–5
    Sinusoid 1-bit采样 –13.8106 0.0016 –9.3048 0.0005 0.4474 0.1621×10–5
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    表  3  多散射点幅度质量指标

    Table  3.   Amplitude quality indexes of multiple scatterers

    采样方法 幅度1 幅度2 幅度3
    均值 误差 方差 均值 误差 方差 均值 误差 方差
    传统采样 0.9729 2.71% – 1.9683 1.58% – 2.9775 0.75% –
    传统1-bit采样 0.1818 – – 0.3185 – – 0.5067 – –
    传统1-bit采样(缩放) 1.1311 13.11% – 1.7710 11.45% – 3.0834 2.78% –
    Gaussian 1-bit采样 1.0477 4.77% 0.0633 1.9870 0.65% 0.0629 2.9920 0.27% 0.0617
    Sinusoid 1-bit采样 1.0181 1.81% 0.0377 2.0186 0.93% 0.0189 2.9812 0.63% 0.0108
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    • 参考文献(24)
  • [1] 保铮, 邢孟道, 王彤. 雷达成像技术[M]. 北京: 电子工业出版社, 2005: 1–20

    Bao Zheng, Xing Meng-dao, and Wang Tong. Radar Imaging Technology[M]. Beijing: Publishing House of Electronics Industry, 2005: 1–20
    [2] 邢涛, 胡庆荣, 李军, 等. 毫米波高分辨SAR成像算法性能分析[J]. 现代防御技术, 2015, 43(1): 81–86. DOI: 10.3969/j.issn.1009-086x.2015.01.014

    Xing Tao, Hu Qing-rong, Li Jun, et al. Analysis of millimeter wave high resolution SAR imaging algorithm performances[J]. Modern Defence Technology, 2015, 43(1): 81–86. DOI: 10.3969/j.issn.1009-086x.2015.01.014
    [3] 王辉, 赵凤军, 邓云凯. 毫米波合成孔径雷达的发展及其应用[J]. 红外与毫米波学报, 2015, 34(4): 452–459. DOI: 10.11972/j.issn.1001-9014.2015.04.013

    Wang Hui, Zhao Feng-jun, and Deng Yun-kai. Development and application of the millimeter wave SAR[J]. Journal of Infrared and Millimeter Waves, 2015, 34(4): 452–459. DOI: 10.11972/j.issn.1001-9014.2015.04.013
    [4] 邢涛, 胡庆荣, 李军, 等. 机载毫米波高分辨大斜视合成孔径雷达成像[J]. 浙江大学学报(工学版), 2015, 49(12): 2355–2362. DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2015.12.016

    Xing Tao, Hu Qing-rong, Li Jun, et al. Synthetic aperture radar imaging of airborne millimeter wave with high resolution and high squint[J]. Journal of Zhejiang University(Engineering Science), 2015, 49(12): 2355–2362. DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2015.12.016
    [5] 费鹏, 方维海, 温鑫, 等. 用于人员安检的主动毫米波成像技术现状与展望[J]. 微波学报, 2015, 31(2): 91–96

    Fei Peng, Fang Wei-hai, Wen Xin, et al. State of the art and future prospect of the active millimeter wave imaging technique for personnel screening[J]. Journal of Microwaves, 2015, 31(2): 91–96
    [6] 马超, 张小虎, 杨建超, 等. 基于MLBF的毫米波双站SAR前视Omega-k成像算法[J]. 红外与毫米波学报, 2017, 36(4): 490–497. DOI: 10.11972/j.issn.1001-9014.2017.04.018

    Ma Chao, Zhang Xiao-hu, Yang Jian-chao, et al. Omega-k algorithm based on MLBF for millimeter wave bistatic forward-looking SAR imaging[J]. Journal of Infrared and Millimeter Waves, 2017, 36(4): 490–497. DOI: 10.11972/j.issn.1001-9014.2017.04.018
    [7] Franceschetti G, Pascazio V, and Schirinzi G. Processing of signum coded SAR signal: Theory and experiments[J]. IEE Proceedings F-Radar and Signal Processing, 1991, 138(3): 192–198. DOI: 10.1049/ip-f-2.1991.0025
    [8] Franceschetti G, Tesauro M, and Wall S. SAR and one-bit coding: New ideas[C]. IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, Lincoln, USA, 1996: 51–53
    [9] Franceschetti G, Impagnatiello F, Rubertone F, et al.. Results of the X-SAR real time one-bit processor[C]. IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, Taking the Pulse of the Planet: The Role of Remote Sensing in Managing the Environment, Honolulu, USA, 2000: 99–101
    [10] 黄杰文, 祁海明, 李杨, 等. DBF-SAR系统1比特量化设计[J]. 宇航学报, 2011, 32(11): 2387–2394. DOI: 10.3873/j.issn.1000-1328.2011.11.013

    Huang Jie-wen, Qi Hai-ming, Li Yang, et al. One-bit quantization for DBF-SAR[J]. Journal of Astronautics, 2011, 32(11): 2387–2394. DOI: 10.3873/j.issn.1000-1328.2011.11.013
    [11] Boufounos P T and Baraniuk R G. 1-bit Compressive sensing[C]. Proceedings of the 42nd Annual Conference on Information Sciences and Systems, Princeton, USA, 2008: 16–21. DOI: 10.1109/CISS.2008.4558487
    [12] Karahanoglu N B and Erdogan H. Compressed sensing signal recovery via forward-backward pursuit[J]. Digital Signal Processing, 2013, 23(5): 1539–1548. DOI: 10.1016/j.dsp.2013.05.007
    [13] Laska J N, Wen Z W, Yin W T, et al. Trust, but verify: Fast and accurate signal recovery from 1-bit compressive measurements[J]. IEEE Transactions on Signal Processing, 2011, 59(11): 5289–5301. DOI: 10.1109/TSP.2011.2162324
    [14] Plan Y and Vershynin R. One-bit compressed sensing by linear programming[J]. Communications on Pure and Applied Mathematics, 2013, 66(8): 1275–1297. DOI: 10.1002/cpa.v66.8
    [15] Jacques L, Laska J N, Boufounos P T, et al. Robust 1-bit compressive sensing via binary stable embeddings of sparse vectors[J]. IEEE Transactions on Information Theory, 2013, 59(4): 2082–2102. DOI: 10.1109/TIT.2012.2234823
    [16] Plan Y and Vershynin R. Robust 1-bit compressed sensing and sparse logistic regression: A convex programming approach[J]. IEEE Transactions on Information Theory, 2013, 59(1): 482–494. DOI: 10.1109/TIT.2012.2207945
    [17] Dong X and Zhang Y H. A MAP approach for 1-bit compressive sensing in synthetic aperture radar imaging[J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2015, 12(6): 1237–1241. DOI: 10.1109/LGRS.2015.2390623
    [18] 周崇彬. 单比特合成孔径雷达稀疏成像技术的研究[D]. [博士论文], 中国科学技术大学, 2016: 29–47

    Zhou Chong-bin. Studies on 1-bit coded synthetic aperture radar sparse imaging[D]. [Ph.D. dissertation], University of Science and Technology of China, 2016: 29–47
    [19] Gianelli C, Xu L Z, Li J, et al.. One-bit compressive sampling with time-varying thresholds for sparse parameter estimation[C]. Sensor Array and Multichannel Signal Processing Workshop, Rio de Janerio, Brazil, 2016: 1–5. DOI: 10.1109/SAM.2016.7569634
    [20] Qian C and Li J. ADMM for harmonic retrieval from one-bit sampling with time-varying thresholds[C]. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, New Orleans, USA, 2017: 3699–3703. DOI: 10.1109/ICASSP.2017.7952847
    [21] Stein M S. Signal parameter estimation with 1-bit ADC: Performance bounds, methods and system design[D]. [Ph.D. dissertation], Technische Universität München, 2016: 19–24
    [22] Abramowitz M. Handbook of Mathematical Functions with Formulas, Graphs, and Mathematical Tables[M]. Washington, USA: Government Printing Office, 1972: 361–556
    [23] Zhao B, Huang L, Li J, et al. Deceptive SAR jamming based on 1-bit sampling and time-varying thresholds[J]. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2018, 11(3): 939–950. DOI: 10.1109/JSTARS.2018.2793247
    [24] Brunet D, Vrscay E R, and Wang Z. On the mathematical properties of the structural similarity index[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2012, 21(4): 1488–1499. DOI: 10.1109/TIP.2011.2173206
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  • 期刊类型引用(6)

    1. 刘仕奇，李冰，赵博，黄磊，冯力方，刘秋晨，张伟科. LFM雷达单比特量化影响分析. 科技通报. 2025(02): 26-30 . 百度学术
    2. 冯力方，黄磊，周汉飞，李强，刘仕奇，张沛昌. 一种面向低成本轻量级雷达的单比特复用阵列信号收发框架. 雷达学报. 2024(01): 134-149 . 本站查看
    3. 杨诗兴，张国鑫，梁雲飞，易伟，孔令讲. 动平台分布式雷达系统动目标低比特数据检测算法. 雷达学报. 2024(03): 584-600 . 本站查看
    4. 吴岳洲，刘仕奇，王星怡，李冰. 单比特量化交叉调制效应及其对雷达探测影响分析. 科技导报. 2023(05): 99-103 . 百度学术
    5. 刘冰凡，陈伯孝，杨明磊. 1-bit采样下雷达脉压性能分析. 系统工程与电子技术. 2022(10): 3072-3082 . 百度学术
    6. 韩浩，刘发林，李博，王峥. 基于时变阈值的单比特压缩感知SAR成像. 微波学报. 2019(01): 49-54 . 百度学术

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出版历程
  • 收稿日期:  2018-04-28
  • 修回日期:  2018-06-25
  • 网络出版日期:  2018-08-28

目录

摘要
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  • 1.   引言

  • 2.   目标RCS定标数据采集试验

  • 3.   海杂波与目标探测数据采集试验

  • 4.   海上机动目标检测跟踪数据采集试验

  • 5.   总结

  • 附录

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