作者中心
专家审稿
责编办公
编辑办公引用排行
（被引数据来源于全网，每月更新）
1
2019, 8(6): 852-863.
摘要
2711KB近年来，深度学习技术得到广泛应用，然而在合成孔径雷达(SAR)舰船目标检测研究中，由于数据获取难、样本规模小，尚难以支撑深度网络模型的训练。该文公开了一个面向高分辨率、大尺寸场景的SAR舰船检测数据集，该数据集包含31景高分三号SAR图像，场景类型包含港口、岛礁、不同级别海况的海面等，背景涵盖近岸和远海等多样场景。同时，该文使用经典舰船检测算法和深度学习算法进行了实验，其中基于密集连接端到端网络方法效果最佳，平均精度达到88.1%。通过实验对比分析形成指标基准，方便其他学者在此数据集基础上进一步展开SAR舰船检测相关研究。
近年来，深度学习技术得到广泛应用，然而在合成孔径雷达(SAR)舰船目标检测研究中，由于数据获取难、样本规模小，尚难以支撑深度网络模型的训练。该文公开了一个面向高分辨率、大尺寸场景的SAR舰船检测数据集，该数据集包含31景高分三号SAR图像，场景类型包含港口、岛礁、不同级别海况的海面等，背景涵盖近岸和远海等多样场景。同时，该文使用经典舰船检测算法和深度学习算法进行了实验，其中基于密集连接端到端网络方法效果最佳，平均精度达到88.1%。通过实验对比分析形成指标基准，方便其他学者在此数据集基础上进一步展开SAR舰船检测相关研究。
2
2019, 8(5): 537-557.
认知雷达通过借鉴蝙蝠的认知学习过程，感知战场环境信息并反馈至发射机，从而实现自适应探测和处理，是未来雷达智能化发展的重点方向。其中如何充分利用目标与环境先验信息，设计雷达波形以提高目标检测、跟踪以及抗干扰等性能是认知雷达发展的难点和重点。该文针对不同干扰环境、目标模型、天线配置(如：单发单收(SISO)和多发多收(MIMO))等的波形设计关键要素及主要思路进行了总结梳理，并从不同干扰与目标知识的利用角度，对近几年代表性的认知波形设计文献进行介绍和归纳，旨在为以后的研究提供参考和依据。
认知雷达通过借鉴蝙蝠的认知学习过程，感知战场环境信息并反馈至发射机，从而实现自适应探测和处理，是未来雷达智能化发展的重点方向。其中如何充分利用目标与环境先验信息，设计雷达波形以提高目标检测、跟踪以及抗干扰等性能是认知雷达发展的难点和重点。该文针对不同干扰环境、目标模型、天线配置(如：单发单收(SISO)和多发多收(MIMO))等的波形设计关键要素及主要思路进行了总结梳理，并从不同干扰与目标知识的利用角度，对近几年代表性的认知波形设计文献进行介绍和归纳，旨在为以后的研究提供参考和依据。
3
针对雷达对海上目标探测技术研究的数据需求以及目前公开的雷达对海探测数据缺乏的问题，该文提出一项“雷达对海探测数据共享计划”，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、擦地角条件下目标和海杂波数据，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，实现雷达实测数据的标准化、规范化管理，推进数据集公开共享，服务于海杂波特性研究，有力地支持海杂波抑制和目标检测技术研究。
针对雷达对海上目标探测技术研究的数据需求以及目前公开的雷达对海探测数据缺乏的问题，该文提出一项“雷达对海探测数据共享计划”，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、擦地角条件下目标和海杂波数据，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，实现雷达实测数据的标准化、规范化管理，推进数据集公开共享，服务于海杂波特性研究，有力地支持海杂波抑制和目标检测技术研究。
4
2019, 8(6): 732-757.
多平台合成孔径雷达(SAR)是合成孔径雷达极具发展潜力的研究方向之一，该文集中讨论了多平台SAR的成像算法，包括机载SAR、弹载SAR和星载SAR平台。该文首先简要阐述了SAR回波模型的建立，包括“斜距模型和成像模式”，然后综述了近年来机载SAR、弹载SAR和星载SAR成像算法的研究进展，并详细阐述了各平台固有的特性以及面临的挑战，最后对未来多平台SAR成像算法研究的发展趋势进行了展望。
多平台合成孔径雷达(SAR)是合成孔径雷达极具发展潜力的研究方向之一，该文集中讨论了多平台SAR的成像算法，包括机载SAR、弹载SAR和星载SAR平台。该文首先简要阐述了SAR回波模型的建立，包括“斜距模型和成像模式”，然后综述了近年来机载SAR、弹载SAR和星载SAR成像算法的研究进展，并详细阐述了各平台固有的特性以及面临的挑战，最后对未来多平台SAR成像算法研究的发展趋势进行了展望。
5
2019, 8(6): 693-709.
合成孔径雷达3维成像技术可以消除目标和地形在2维图像上产生的严重混叠，显著提升目标识别和3维建模能力，已经成为当前SAR发展的重要趋势。合成孔径雷达3维成像技术经过了数十年的发展，已提出多种技术体制。该文系统性回顾了SAR 3维成像技术领域的发展过程，深入分析了现有SAR 3维成像技术的特点；指出了SAR回波及图像中蕴含的未被现有技术利用的3维信息，提出“合成孔径雷达微波视觉3维成像”的新概念和新思路，将SAR成像方法与微波散射机制和图像视觉语义有机融合，形成SAR微波视觉3维成像理论与方法，实现高效能、低成本的SAR 3维成像。该文重点阐述了SAR微波视觉3维成像的概念、目标和关键科学问题，并给出了初步的技术途径，为SAR 3维成像提供了新的技术思路。
合成孔径雷达3维成像技术可以消除目标和地形在2维图像上产生的严重混叠，显著提升目标识别和3维建模能力，已经成为当前SAR发展的重要趋势。合成孔径雷达3维成像技术经过了数十年的发展，已提出多种技术体制。该文系统性回顾了SAR 3维成像技术领域的发展过程，深入分析了现有SAR 3维成像技术的特点；指出了SAR回波及图像中蕴含的未被现有技术利用的3维信息，提出“合成孔径雷达微波视觉3维成像”的新概念和新思路，将SAR成像方法与微波散射机制和图像视觉语义有机融合，形成SAR微波视觉3维成像理论与方法，实现高效能、低成本的SAR 3维成像。该文重点阐述了SAR微波视觉3维成像的概念、目标和关键科学问题，并给出了初步的技术途径，为SAR 3维成像提供了新的技术思路。
6
2019, 8(6): 669-692.
该文从成像结果表征、孔径流形、信号通道、系统形态、观测方向、处理方法、实现机理、目标识别等方面剖析了雷达对地成像技术的多向演化态势，并试图从宏观的视角和大的时间尺度，分析和认识雷达对地成像技术发展的内外因素和发展规律，推演预测未来发展方向，以期为把握雷达对地成像技术发展的时代脉络和宏观趋势、契合需求和引领创新、推动发展和促进应用，提供另类的观察视角和思维方式。
该文从成像结果表征、孔径流形、信号通道、系统形态、观测方向、处理方法、实现机理、目标识别等方面剖析了雷达对地成像技术的多向演化态势，并试图从宏观的视角和大的时间尺度，分析和认识雷达对地成像技术发展的内外因素和发展规律，推演预测未来发展方向，以期为把握雷达对地成像技术发展的时代脉络和宏观趋势、契合需求和引领创新、推动发展和促进应用，提供另类的观察视角和思维方式。
7
2019, 8(1): 154-170.
地基差分干涉雷达在形变监测领域已经得到了广泛的应用。该文首先概述了地基差分干涉雷达的主要类型，分为地基实孔径雷达和地基合成孔径雷达两类，并选择代表性系统介绍了工作原理及重要参数。然后以地基合成孔径雷达为例，介绍了现阶段差分干涉处理中的重要技术，包括差分干涉、PS点选择、大气相位补偿等。最后以3个应用实例，展现了地基差分干涉雷达，在露天开采边坡监测、山体滑坡监测和桥梁振动测量方面的应用。
地基差分干涉雷达在形变监测领域已经得到了广泛的应用。该文首先概述了地基差分干涉雷达的主要类型，分为地基实孔径雷达和地基合成孔径雷达两类，并选择代表性系统介绍了工作原理及重要参数。然后以地基合成孔径雷达为例，介绍了现阶段差分干涉处理中的重要技术，包括差分干涉、PS点选择、大气相位补偿等。最后以3个应用实例，展现了地基差分干涉雷达，在露天开采边坡监测、山体滑坡监测和桥梁振动测量方面的应用。
8
2019, 8(1): 100-106.
间歇采样转发式干扰利用数字射频存储器(DRFM)对雷达发射信号进行截获与转发，具有小型化、轻量化和灵活多变的优势，可搭载在目标上形成多点源主瓣干扰，对现代雷达构成了严重威胁。该文对上述干扰的辨识与抑制方法进行了研究。通过推导干扰脉冲压缩与时频分布的解析表达式，分析了目标回波与典型干扰信号的时频特征差异；在此基础上，提出一种时频域干扰辨识方法，并构造时频域滤波器进行干扰抑制。仿真结果表明：在原始信号干噪比大于–3 dB的情况下，算法辨识率可达90%；在此基础上，通过时频域滤波可以对3种典型策略下干扰都进行有效抑制，其峰值信干噪比改善可达18 dB。
间歇采样转发式干扰利用数字射频存储器(DRFM)对雷达发射信号进行截获与转发，具有小型化、轻量化和灵活多变的优势，可搭载在目标上形成多点源主瓣干扰，对现代雷达构成了严重威胁。该文对上述干扰的辨识与抑制方法进行了研究。通过推导干扰脉冲压缩与时频分布的解析表达式，分析了目标回波与典型干扰信号的时频特征差异；在此基础上，提出一种时频域干扰辨识方法，并构造时频域滤波器进行干扰抑制。仿真结果表明：在原始信号干噪比大于–3 dB的情况下，算法辨识率可达90%；在此基础上，通过时频域滤波可以对3种典型策略下干扰都进行有效抑制，其峰值信干噪比改善可达18 dB。
9
2019, 8(5): 558-577.
阵列信号处理是雷达领域各类应用的核心技术之一。近年来，互质阵列的提出打破了传统方法受限于奈奎斯特采样速率这一瓶颈，其稀疏布设的阵列结构和互质欠采样的信号处理方式大幅降低了系统所需的软硬件开销，为当前不断提升的实际应用需求提供了理论基础和技术前提。鉴于其在自由度、分辨率及计算复杂度等方面的性能优势，互质阵列信号处理的理论和技术研究受到了国内外学者的广泛关注。该文分别从波达方向估计和自适应波束成形这两个阵列信号处理领域的基本问题出发，介绍了互质阵列信号处理方向的研究进展。在互质阵列波达方向估计方面，该文总结了互质子阵分解方法和虚拟阵列信号处理方法等两类典型技术路线，并以此为基础介绍了压缩感知和无网格化技术在低复杂度和超分辨估计等方面的最新研究工作。在互质阵列波束成形方面，该文剖析了其与互质阵列波达方向估计问题的区别与联系，并介绍了面向互质阵列的高效鲁棒自适应波束成形设计方法。该文旨在通过对互质阵列信号处理研究前沿的分类归纳和总结，探讨各类方法的优势和未来的研究方向，为其在雷达等领域的产业需求和实际应用提供理论和技术参考。
阵列信号处理是雷达领域各类应用的核心技术之一。近年来，互质阵列的提出打破了传统方法受限于奈奎斯特采样速率这一瓶颈，其稀疏布设的阵列结构和互质欠采样的信号处理方式大幅降低了系统所需的软硬件开销，为当前不断提升的实际应用需求提供了理论基础和技术前提。鉴于其在自由度、分辨率及计算复杂度等方面的性能优势，互质阵列信号处理的理论和技术研究受到了国内外学者的广泛关注。该文分别从波达方向估计和自适应波束成形这两个阵列信号处理领域的基本问题出发，介绍了互质阵列信号处理方向的研究进展。在互质阵列波达方向估计方面，该文总结了互质子阵分解方法和虚拟阵列信号处理方法等两类典型技术路线，并以此为基础介绍了压缩感知和无网格化技术在低复杂度和超分辨估计等方面的最新研究工作。在互质阵列波束成形方面，该文剖析了其与互质阵列波达方向估计问题的区别与联系，并介绍了面向互质阵列的高效鲁棒自适应波束成形设计方法。该文旨在通过对互质阵列信号处理研究前沿的分类归纳和总结，探讨各类方法的优势和未来的研究方向，为其在雷达等领域的产业需求和实际应用提供理论和技术参考。
10
2019, 8(3): 413-424.
针对大场景遥感图像舰船目标的快速检测问题，该文设计了一种级联型卷积神经网络检测框架。该检测框架由目标预筛选全卷积网络(P-FCN)和目标精确检测全卷积网络(D-FCN)两个全卷积网络级联而成。P-FCN是一个轻量级的图像分类网络，负责对大场景图像中可能的舰船区域进行快速预筛选，其层数少、训练简单，候选框冗余较少，能够减少后续网络的计算负担；D-FCN是一个改进的U-Net网络，通过在传统U-Net结构中加入目标掩膜和舰船朝向估计层以进行多任务的学习，实现任意朝向舰船目标的精细定位。该文分别使用TerraSAR-X雷达遥感图像和从91卫图、DOTA数据集中获得的光学遥感图像对算法进行了测试，结果表明该方法的检测准确率分别为0.928和0.926，与传统滑窗法相当，但目标检测时间仅为滑窗法的1/3左右。该文所提的级联型卷积神经网络检测框架在保持检测精度的前提下能显著提高目标检测效率，可实现大场景遥感图像中舰船目标的快速检测。
针对大场景遥感图像舰船目标的快速检测问题，该文设计了一种级联型卷积神经网络检测框架。该检测框架由目标预筛选全卷积网络(P-FCN)和目标精确检测全卷积网络(D-FCN)两个全卷积网络级联而成。P-FCN是一个轻量级的图像分类网络，负责对大场景图像中可能的舰船区域进行快速预筛选，其层数少、训练简单，候选框冗余较少，能够减少后续网络的计算负担；D-FCN是一个改进的U-Net网络，通过在传统U-Net结构中加入目标掩膜和舰船朝向估计层以进行多任务的学习，实现任意朝向舰船目标的精细定位。该文分别使用TerraSAR-X雷达遥感图像和从91卫图、DOTA数据集中获得的光学遥感图像对算法进行了测试，结果表明该方法的检测准确率分别为0.928和0.926，与传统滑窗法相当，但目标检测时间仅为滑窗法的1/3左右。该文所提的级联型卷积神经网络检测框架在保持检测精度的前提下能显著提高目标检测效率，可实现大场景遥感图像中舰船目标的快速检测。
11
2019, 8(3): 281-302.
在复杂海洋环境条件下，海上目标探测性能受海杂波的影响很大。海杂波影响因素众多，机理复杂，特征描述和抑制难度大，需要开展长期、系统、持续、深入研究。开展海杂波测量试验并获取不同参数影响下的测量数据，是有效支撑该研究的重要前提。该文重点围绕海杂波测量试验情况，从岸基试验和机载试验两个方面，对加拿大、南非、澳大利亚、美国、西班牙、德国等国家开展的典型外场试验进行了归类梳理和总结，回顾了美国和日本开展的造浪池海杂波测量试验，并简要介绍了国内开展的海杂波测量试验和烟台的海上目标探测试验中心建设情况。最后，对后续试验仍需重点关注的方向做了展望，包括系统性、持续性的海杂波测量试验仍需进一步开展，任务背景牵引的海杂波测量试验及数据分析仍需强化，面向智能雷达应用的海杂波和目标回波数据集亟需构建。
在复杂海洋环境条件下，海上目标探测性能受海杂波的影响很大。海杂波影响因素众多，机理复杂，特征描述和抑制难度大，需要开展长期、系统、持续、深入研究。开展海杂波测量试验并获取不同参数影响下的测量数据，是有效支撑该研究的重要前提。该文重点围绕海杂波测量试验情况，从岸基试验和机载试验两个方面，对加拿大、南非、澳大利亚、美国、西班牙、德国等国家开展的典型外场试验进行了归类梳理和总结，回顾了美国和日本开展的造浪池海杂波测量试验，并简要介绍了国内开展的海杂波测量试验和烟台的海上目标探测试验中心建设情况。最后，对后续试验仍需重点关注的方向做了展望，包括系统性、持续性的海杂波测量试验仍需进一步开展，任务背景牵引的海杂波测量试验及数据分析仍需强化，面向智能雷达应用的海杂波和目标回波数据集亟需构建。
12
2019, 8(6): 841-851.
随着人工智能的兴起，利用深度学习技术实现SAR舰船检测，能够有效避免传统的复杂特征设计，并且检测精度获得了极大的改善。然而，现如今大多数检测模型往往以牺牲检测速度为代价来提高检测精度，限制了一些SAR实时性应用，如紧急军事部署、迅速海难救援、实时海洋环境监测等。为了解决这个问题，该文提出一种基于深度分离卷积神经网络(DS-CNN)的高速高精度SAR舰船检测方法SARShipNet-20，该方法取代传统卷积神经网络(T-CNN)，并结合通道注意力机制(CA)和空间注意力机制(SA)，能够同时实现高速和高精度的SAR舰船检测。该方法在实时性SAR应用领域具有一定的现实意义，并且其轻量级的模型有助于未来的FPGA或DSP的硬件移植。
随着人工智能的兴起，利用深度学习技术实现SAR舰船检测，能够有效避免传统的复杂特征设计，并且检测精度获得了极大的改善。然而，现如今大多数检测模型往往以牺牲检测速度为代价来提高检测精度，限制了一些SAR实时性应用，如紧急军事部署、迅速海难救援、实时海洋环境监测等。为了解决这个问题，该文提出一种基于深度分离卷积神经网络(DS-CNN)的高速高精度SAR舰船检测方法SARShipNet-20，该方法取代传统卷积神经网络(T-CNN)，并结合通道注意力机制(CA)和空间注意力机制(SA)，能够同时实现高速和高精度的SAR舰船检测。该方法在实时性SAR应用领域具有一定的现实意义，并且其轻量级的模型有助于未来的FPGA或DSP的硬件移植。
13
2019, 8(5): 631-655.
涡旋电磁波，因携带有轨道角动量(OAM)，从而体现出除了传统的强度、相位、频率、极化等自由度之外的一种新型自由度，理论上在任意频率下都具有无穷多种互不干扰的正交模态，并且近年来其在雷达成像、无线通信等研究领域展现出重要的应用潜力，所以引起国内外学者的广泛关注，具有很高的研究价值和应用前景。在这里，该文主要介绍近年来涡旋电磁波天线技术的研究进展，包括单一微带贴片天线、阵列天线、行波天线、以及超表面天线结构等。单一微带贴片天线由于其结构简单、制作成本低而被广泛运用；行波天线可以在宽带范围内产生多OAM模式的涡旋电磁波；阵列天线的设计原理简单，可以灵活地控制产生不同模态的高增益OAM电磁波；而超表面天线不需要复杂的馈电网络，从而具有天线整体剖面较低的优势。该文对这4种常见的涡旋电磁波天线进行了总结，并展望了未来的发展趋势。
涡旋电磁波，因携带有轨道角动量(OAM)，从而体现出除了传统的强度、相位、频率、极化等自由度之外的一种新型自由度，理论上在任意频率下都具有无穷多种互不干扰的正交模态，并且近年来其在雷达成像、无线通信等研究领域展现出重要的应用潜力，所以引起国内外学者的广泛关注，具有很高的研究价值和应用前景。在这里，该文主要介绍近年来涡旋电磁波天线技术的研究进展，包括单一微带贴片天线、阵列天线、行波天线、以及超表面天线结构等。单一微带贴片天线由于其结构简单、制作成本低而被广泛运用；行波天线可以在宽带范围内产生多OAM模式的涡旋电磁波；阵列天线的设计原理简单，可以灵活地控制产生不同模态的高增益OAM电磁波；而超表面天线不需要复杂的馈电网络，从而具有天线整体剖面较低的优势。该文对这4种常见的涡旋电磁波天线进行了总结，并展望了未来的发展趋势。
14
2019, 8(1): 36-43.
定位技术的飞速发展催生了时空轨迹大数据，轨迹数据中往往存在着明显偏离轨迹的异常点。检测出轨迹中的异常点对提高数据质量和后续轨迹数据挖掘精度至关重要。该文提出了一种基于双向长短时记忆网络(Bidirectional Long Short-Term Memory, Bi-LSTM)模型的轨迹异常点检测算法。首先对每个轨迹点提取一个6维的运动特征向量，然后构建了一个Bi-LSTM模型，模型输入为一定序列长度的轨迹数据特征向量，输出为轨迹点的类型结果。同时，算法采用了欠采样和过采样的组合方法缓解类别不平衡对检测性能的影响。融合了长短时记忆网络单元和双向网络，Bi-LSTM模型能够自动学习正常点和邻近异常点在运动特征上的差异。基于真实船舶轨迹标注数据的实验结果表明，该文算法的检测性能显著优于恒定速度阈值法、不考虑数据时序性的经典机器学习分类算法和卷积神经网络模型，尤其是召回率达到了0.902，验证了该文算法的有效性。
定位技术的飞速发展催生了时空轨迹大数据，轨迹数据中往往存在着明显偏离轨迹的异常点。检测出轨迹中的异常点对提高数据质量和后续轨迹数据挖掘精度至关重要。该文提出了一种基于双向长短时记忆网络(Bidirectional Long Short-Term Memory, Bi-LSTM)模型的轨迹异常点检测算法。首先对每个轨迹点提取一个6维的运动特征向量，然后构建了一个Bi-LSTM模型，模型输入为一定序列长度的轨迹数据特征向量，输出为轨迹点的类型结果。同时，算法采用了欠采样和过采样的组合方法缓解类别不平衡对检测性能的影响。融合了长短时记忆网络单元和双向网络，Bi-LSTM模型能够自动学习正常点和邻近异常点在运动特征上的差异。基于真实船舶轨迹标注数据的实验结果表明，该文算法的检测性能显著优于恒定速度阈值法、不考虑数据时序性的经典机器学习分类算法和卷积神经网络模型，尤其是召回率达到了0.902，验证了该文算法的有效性。
15
2019, 8(6): 717-731.
作为一种重要的空间遥感信息获取工具，星载合成孔径雷达(SAR)具备高分辨率宽测绘、多方位信息获取、高时相对地观测、3维地形测绘等多种工作体制和模式。对于任何星载SAR系统，获取高质量的图像始终是提升SAR应用效能的前提。该文基于“观测在天，成像在地”的理念，分析了卫星轨道、平台姿态、有效载荷、地面处理等环节中星载SAR成像和图像质量的影响因素；阐释了中央电子设备幅相补偿与动态调整、天线方向图预估等高精度数据获取技术；给出了基于改进运动模型的星载SAR成像补偿和对流层传播效应补偿方法，能够实现优于0.3 m分辨率的成像；总结和对比了相干斑噪声抑制、方位模糊抑制和旁瓣抑制等SAR图像处理技术，可以使得等效视数优于25、方位模糊和旁瓣抑制优于20 dB。
作为一种重要的空间遥感信息获取工具，星载合成孔径雷达(SAR)具备高分辨率宽测绘、多方位信息获取、高时相对地观测、3维地形测绘等多种工作体制和模式。对于任何星载SAR系统，获取高质量的图像始终是提升SAR应用效能的前提。该文基于“观测在天，成像在地”的理念，分析了卫星轨道、平台姿态、有效载荷、地面处理等环节中星载SAR成像和图像质量的影响因素；阐释了中央电子设备幅相补偿与动态调整、天线方向图预估等高精度数据获取技术；给出了基于改进运动模型的星载SAR成像补偿和对流层传播效应补偿方法，能够实现优于0.3 m分辨率的成像；总结和对比了相干斑噪声抑制、方位模糊抑制和旁瓣抑制等SAR图像处理技术，可以使得等效视数优于25、方位模糊和旁瓣抑制优于20 dB。
16
2019, 8(1): 54-63.
雷达通信一体化是减少电子平台体积与电磁干扰的一种有效途径，而共享信号的研究是实现雷达通信一体化的关键技术。该文提出了一种基于Chirp信号的多载波雷达通信共享信号，其主载波采用唯一Chirp信号实现雷达功能，副载波通过改变调频率和初始频率参数组合的Chirp信号调制通信信息。分析了共享信号的模糊函数以及参数设计方法，并对其处理过程及系统性能进行了研究。仿真结果表明，该信号具有较低误码率和高稳健性特性，使用该共享信号可在微量降低雷达性能的前提下实现通信数据的传输。
雷达通信一体化是减少电子平台体积与电磁干扰的一种有效途径，而共享信号的研究是实现雷达通信一体化的关键技术。该文提出了一种基于Chirp信号的多载波雷达通信共享信号，其主载波采用唯一Chirp信号实现雷达功能，副载波通过改变调频率和初始频率参数组合的Chirp信号调制通信信息。分析了共享信号的模糊函数以及参数设计方法，并对其处理过程及系统性能进行了研究。仿真结果表明，该信号具有较低误码率和高稳健性特性，使用该共享信号可在微量降低雷达性能的前提下实现通信数据的传输。
17
多模式高分辨率合成孔径雷达(SAR)的发展，对天空地海环境目标信息感知与特征获取提出了新的挑战，空间遥感大数据与人工智能信息技术的交叉是自动目标识别(ATR)一个新的研究方向与重大应用领域。该文提出，在电磁波与目标相互作用的物理背景下进行人工智能信息技术的研究，即“物理智能”，以发展在人眼不能识别的电磁频谱上形成信息感知的“微波视觉”，实现多模式遥感智能信息与目标识别。该文主要内容基于作者2019年8月15日在“雷达学报第五届青年科学家论坛”上的学术报告。
多模式高分辨率合成孔径雷达(SAR)的发展，对天空地海环境目标信息感知与特征获取提出了新的挑战，空间遥感大数据与人工智能信息技术的交叉是自动目标识别(ATR)一个新的研究方向与重大应用领域。该文提出，在电磁波与目标相互作用的物理背景下进行人工智能信息技术的研究，即“物理智能”，以发展在人眼不能识别的电磁频谱上形成信息感知的“微波视觉”，实现多模式遥感智能信息与目标识别。该文主要内容基于作者2019年8月15日在“雷达学报第五届青年科学家论坛”上的学术报告。
18
2019, 8(3): 400-412.
SAR图像的水域分割在舰船目标检测、灾害监测等军事和民用领域具有重要意义。针对传统水域分割算法鲁棒性差、难以准确进行分割等问题，该文首先建立了基于高分三号的SAR图像水域分割数据集，并基于深度学习技术提出了基于密集深度分离卷积的分割网络架构，该网络以SAR图像作为输入，通过密集分离卷积和扩张卷积提取图像高维特征，并构造基于双线性插值的上采样解码模块用于输出分割结果。在水域分割数据集上的实验结果表明，与传统方法相比，该方法不仅在分割准确度上有大幅提高，在算法的鲁棒性和分割速度上也具有部分优势，具备较好的工程实用价值。
SAR图像的水域分割在舰船目标检测、灾害监测等军事和民用领域具有重要意义。针对传统水域分割算法鲁棒性差、难以准确进行分割等问题，该文首先建立了基于高分三号的SAR图像水域分割数据集，并基于深度学习技术提出了基于密集深度分离卷积的分割网络架构，该网络以SAR图像作为输入，通过密集分离卷积和扩张卷积提取图像高维特征，并构造基于双线性插值的上采样解码模块用于输出分割结果。在水域分割数据集上的实验结果表明，与传统方法相比，该方法不仅在分割准确度上有大幅提高，在算法的鲁棒性和分割速度上也具有部分优势，具备较好的工程实用价值。
19
交叉眼干扰是一种能够有效对抗单脉冲雷达的角度欺骗干扰。随着对抗主动式雷达导引头的需求提升，研究交叉眼干扰理论、研制交叉眼干扰系统正成为电子战领域的热点问题。该文从交叉眼干扰的理论发展、装备发展、应用难题以及研究趋势等4个方面进行综合论述，以期提供交叉眼干扰的全面认识和后续研究思路。
交叉眼干扰是一种能够有效对抗单脉冲雷达的角度欺骗干扰。随着对抗主动式雷达导引头的需求提升，研究交叉眼干扰理论、研制交叉眼干扰系统正成为电子战领域的热点问题。该文从交叉眼干扰的理论发展、装备发展、应用难题以及研究趋势等4个方面进行综合论述，以期提供交叉眼干扰的全面认识和后续研究思路。
20
2019, 8(2): 251-261.
该文探讨了相控阵雷达的发展需求，提出了基于微波光子技术的新型相控阵的架构形式和技术路线。针对其工程实现，凝练了当前所面临的主要科学问题和重大技术挑战，并对未来的研究工作和该领域的发展进行了展望。
该文探讨了相控阵雷达的发展需求，提出了基于微波光子技术的新型相控阵的架构形式和技术路线。针对其工程实现，凝练了当前所面临的主要科学问题和重大技术挑战，并对未来的研究工作和该领域的发展进行了展望。
- 首页
- 上一页
- 1
- 2
- 3
- 4
- 下一页
- 末页
- 共:4页
微信 | 公众平台 
