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2022, 11(2): 198-212.
摘要
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很多军事和民用平台都同时具备雷达与通信功能。传统的分立式设计增加了系统的体积、功耗和成本，并降低了系统的电磁兼容性能。雷达通信一体化设计能够让雷达和通信共享硬件平台，从而克服上述缺点，受到了学术界和工业界的广泛关注。总体来看，雷达通信一体化可以通过资源分配和共用波形来实现。共用波形的方式具有更高的频谱效率和功率效率，并能够从根本上克服跨系统干扰，因此成为近年来的研究热点。该文首先对现有的雷达通信一体化共用波形设计进行综述，并将共用波形设计方法分为基于通信波形、基于雷达波形和基于联合设计3种类型。然后针对一般的一体化波形，该文对雷达通信一体化系统的性能边界的相关研究进行了综述，揭示了雷达和通信性能的折中。最后对该文内容进行了总结，并对一体化的未来研究方向进行了展望。
很多军事和民用平台都同时具备雷达与通信功能。传统的分立式设计增加了系统的体积、功耗和成本，并降低了系统的电磁兼容性能。雷达通信一体化设计能够让雷达和通信共享硬件平台，从而克服上述缺点，受到了学术界和工业界的广泛关注。总体来看，雷达通信一体化可以通过资源分配和共用波形来实现。共用波形的方式具有更高的频谱效率和功率效率，并能够从根本上克服跨系统干扰，因此成为近年来的研究热点。该文首先对现有的雷达通信一体化共用波形设计进行综述，并将共用波形设计方法分为基于通信波形、基于雷达波形和基于联合设计3种类型。然后针对一般的一体化波形，该文对雷达通信一体化系统的性能边界的相关研究进行了综述，揭示了雷达和通信性能的折中。最后对该文内容进行了总结，并对一体化的未来研究方向进行了展望。
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2022, 11(3): 418-433.
雷达辐射源信号分选是雷达信号侦察的关键技术之一，同时也是战场态势感知的重要环节。该文系统梳理了雷达辐射源信号分选的主流技术，从基于脉间调制特征、基于脉内调制特征、基于机器学习的雷达辐射源信号分选3个角度阐述了目前雷达辐射源信号分选工作的主要研究方向及进展，并重点阐释了基于深度神经网络、数据流聚类等最新分选技术的原理与特点。最后，对现有雷达辐射源信号分选技术的不足进行了总结并对未来趋势进行了预测。
雷达辐射源信号分选是雷达信号侦察的关键技术之一，同时也是战场态势感知的重要环节。该文系统梳理了雷达辐射源信号分选的主流技术，从基于脉间调制特征、基于脉内调制特征、基于机器学习的雷达辐射源信号分选3个角度阐述了目前雷达辐射源信号分选工作的主要研究方向及进展，并重点阐释了基于深度神经网络、数据流聚类等最新分选技术的原理与特点。最后，对现有雷达辐射源信号分选技术的不足进行了总结并对未来趋势进行了预测。
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2022, 11(3): 499-516.
非接触式的医疗健康监测系统解决了用户依从性问题，避免了佩戴电极、传感设备进行监测带来的不舒适感，更有助于将健康监测融入日常生活。非接触式监测手段具有持续地监测用户健康状况的潜力，能够在突发急性医疗事件出现时及时示警，且能够满足新生儿、烧伤患者、传染病患者等特殊人群的监测需求。调频连续波(FMCW)雷达能够同时捕获雷达视场内目标的距离、速度信息，可用于非接触式地监测用户的心率、呼吸率等生理体征及跌倒等行为动作，且从技术上易于单片集成，成本可控，因此在医疗健康监测领域有着重要的应用价值。该文首先阐述了将FMCW雷达应用于非接触式医疗健康监测技术的理论基础，然后系统性地归纳了该领域中的典型前沿应用，最后总结了基于FMCW雷达的医疗健康应用这一领域的研究现状及局限性，并对其应用前景与潜在的研究方向进行了展望。
非接触式的医疗健康监测系统解决了用户依从性问题，避免了佩戴电极、传感设备进行监测带来的不舒适感，更有助于将健康监测融入日常生活。非接触式监测手段具有持续地监测用户健康状况的潜力，能够在突发急性医疗事件出现时及时示警，且能够满足新生儿、烧伤患者、传染病患者等特殊人群的监测需求。调频连续波(FMCW)雷达能够同时捕获雷达视场内目标的距离、速度信息，可用于非接触式地监测用户的心率、呼吸率等生理体征及跌倒等行为动作，且从技术上易于单片集成，成本可控，因此在医疗健康监测领域有着重要的应用价值。该文首先阐述了将FMCW雷达应用于非接触式医疗健康监测技术的理论基础，然后系统性地归纳了该领域中的典型前沿应用，最后总结了基于FMCW雷达的医疗健康应用这一领域的研究现状及局限性，并对其应用前景与潜在的研究方向进行了展望。
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2022, 11(5): 805-829.
多输入多输出(MIMO)雷达作为一种新体制雷达，利用其发射波形分集的特点，在目标检测、参数估计、射频隐身及抗干扰等诸多方面展现出了突出的性能，经过学者们近20年的深入研究，基于正交波形的MIMO雷达相关理论日臻完善，并在汽车辅助驾驶、安全防卫等领域得到广泛应用。近年来，随着电磁环境感知及知识辅助等概念的引入，基于波形优化的MIMO雷达主动抗干扰、射频隐身、以及探测-通信一体化等技术受到学者们的关注并得到深入研究。该文力图对学者们近20年来围绕MIMO雷达的研究工作进行归纳与综述，内容主要包括：正交波形MIMO雷达原理、目标探测性能分析、典型应用；正交波形MIMO雷达波形设计与特点；基于知识的认知MIMO波形设计与算法；基于MIMO的探测-通信一体化波形设计与算法；MIMO雷达信号处理、数据处理及资源管理。论文最后对MIMO雷达在机载应用中的空时处理(STAP)、MIMO雷达在成像中的信号处理、以及基于时分多波形分集的线性调频毫米波MIMO雷达信号处理等进行了讨论。
多输入多输出(MIMO)雷达作为一种新体制雷达，利用其发射波形分集的特点，在目标检测、参数估计、射频隐身及抗干扰等诸多方面展现出了突出的性能，经过学者们近20年的深入研究，基于正交波形的MIMO雷达相关理论日臻完善，并在汽车辅助驾驶、安全防卫等领域得到广泛应用。近年来，随着电磁环境感知及知识辅助等概念的引入，基于波形优化的MIMO雷达主动抗干扰、射频隐身、以及探测-通信一体化等技术受到学者们的关注并得到深入研究。该文力图对学者们近20年来围绕MIMO雷达的研究工作进行归纳与综述，内容主要包括：正交波形MIMO雷达原理、目标探测性能分析、典型应用；正交波形MIMO雷达波形设计与特点；基于知识的认知MIMO波形设计与算法；基于MIMO的探测-通信一体化波形设计与算法；MIMO雷达信号处理、数据处理及资源管理。论文最后对MIMO雷达在机载应用中的空时处理(STAP)、MIMO雷达在成像中的信号处理、以及基于时分多波形分集的线性调频毫米波MIMO雷达信号处理等进行了讨论。
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2022, 11(1): 107-125.
深度学习技术近年来在合成孔径雷达(SAR)图像解译领域发展迅速，但当前基于数据驱动的方法通常忽视了SAR潜在的物理特性，预测结果高度依赖训练数据，甚至违背了物理认知。深层次地整合理论驱动和数据驱动的方法在 SAR 图像解译领域尤为重要，数据驱动的方法擅长从大规模数据中自动挖掘新模式，对物理过程能起到有效的补充；反之，在数据驱动方法中加入可解释的物理模型能提升深度学习算法的透明度，并降低模型对标记样本的依赖。该文提出在SAR图像解译应用领域发展物理可解释的深度学习技术，从SAR信号、特性理解到图像语义和应用场景等多个维度开展研究，并结合物理机器学习提出了几种在SAR解译中融合物理模型和深度学习模型的研究思路，逐步发展可学习且可解释的智能化SAR图像解译新范式。在此基础上，该文回顾了近两三年在SAR图像解译相关领域中整合数据驱动深度学习和理论驱动物理模型的相关工作，主要聚焦信号特性理解和图像语义理解两大方向，并结合研究现状和其他领域的相关研究探讨了目前面临的挑战和未来可能的发展方向。
深度学习技术近年来在合成孔径雷达(SAR)图像解译领域发展迅速，但当前基于数据驱动的方法通常忽视了SAR潜在的物理特性，预测结果高度依赖训练数据，甚至违背了物理认知。深层次地整合理论驱动和数据驱动的方法在 SAR 图像解译领域尤为重要，数据驱动的方法擅长从大规模数据中自动挖掘新模式，对物理过程能起到有效的补充；反之，在数据驱动方法中加入可解释的物理模型能提升深度学习算法的透明度，并降低模型对标记样本的依赖。该文提出在SAR图像解译应用领域发展物理可解释的深度学习技术，从SAR信号、特性理解到图像语义和应用场景等多个维度开展研究，并结合物理机器学习提出了几种在SAR解译中融合物理模型和深度学习模型的研究思路，逐步发展可学习且可解释的智能化SAR图像解译新范式。在此基础上，该文回顾了近两三年在SAR图像解译相关领域中整合数据驱动深度学习和理论驱动物理模型的相关工作，主要聚焦信号特性理解和图像语义理解两大方向，并结合研究现状和其他领域的相关研究探讨了目前面临的挑战和未来可能的发展方向。
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2022, 11(2): 301-312.
为提升雷达抗间歇采样干扰的能力，该文根据间歇采样转发干扰收发分时的特点，利用脉间-脉内捷变频波形的“主动”抗干扰优势，提出了一种基于分数阶傅里叶变换的并行干扰抑制方法。首先在时域对被干扰的子脉冲进行提取，并将提取到的信号进行切片处理，然后在分数阶傅里叶域利用窄带滤波器组对干扰进行抑制，最后构造匹配滤波器组进行分段脉冲压缩实现子脉冲积累。理论分析和仿真结果表明，所提方法可以有效对抗不同间歇采样干扰样式组成的多主瓣干扰，在高干信比条件下依然具有良好的抗干扰性能，极大提升了雷达的抗干扰能力。
为提升雷达抗间歇采样干扰的能力，该文根据间歇采样转发干扰收发分时的特点，利用脉间-脉内捷变频波形的“主动”抗干扰优势，提出了一种基于分数阶傅里叶变换的并行干扰抑制方法。首先在时域对被干扰的子脉冲进行提取，并将提取到的信号进行切片处理，然后在分数阶傅里叶域利用窄带滤波器组对干扰进行抑制，最后构造匹配滤波器组进行分段脉冲压缩实现子脉冲积累。理论分析和仿真结果表明，所提方法可以有效对抗不同间歇采样干扰样式组成的多主瓣干扰，在高干信比条件下依然具有良好的抗干扰性能，极大提升了雷达的抗干扰能力。
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2022, 11(1): 1-19.
合成孔径雷达(SAR)三维成像在复杂地形测绘、复杂环境下目标发现与识别等方面具有重要应用潜力，是当前SAR领域的重要发展方向之一。为推动SAR三维成像技术的发展和应用，中国科学院空天信息创新研究院牵头设计并研制了一套无人机载微波视觉三维SAR实验系统(MV3DSAR)，为相关技术研究和验证提供实验平台。目前该系统的单极化版本已研制完成，并在天津开展了首次校飞实验。该文介绍了该系统的基本构成、主要性能以及系统和数据处理的关键技术，给出了首次校飞实验的实施情况以及初步的数据处理结果，验证了系统的基本性能指标和三维成像能力。该系统为后续SAR三维成像数据集构建和处理方法研究提供了良好的实验验证平台。
合成孔径雷达(SAR)三维成像在复杂地形测绘、复杂环境下目标发现与识别等方面具有重要应用潜力，是当前SAR领域的重要发展方向之一。为推动SAR三维成像技术的发展和应用，中国科学院空天信息创新研究院牵头设计并研制了一套无人机载微波视觉三维SAR实验系统(MV3DSAR)，为相关技术研究和验证提供实验平台。目前该系统的单极化版本已研制完成，并在天津开展了首次校飞实验。该文介绍了该系统的基本构成、主要性能以及系统和数据处理的关键技术，给出了首次校飞实验的实施情况以及初步的数据处理结果，验证了系统的基本性能指标和三维成像能力。该系统为后续SAR三维成像数据集构建和处理方法研究提供了良好的实验验证平台。
8
2022, 11(6): 974-1002.
随着电磁频谱成为现代战争的关键作战域之一，在未来军事作战中，现代雷达将面临日益复杂、灵巧和智能的电磁干扰环境。认知智能雷达具备环境主动感知、任意发射和接收设计、智能处理和资源调度等能力，可适应复杂多变的战场电磁对抗环境，是雷达技术领域重点发展的方向之一。该文将认知智能雷达从结构上分解为认知发射、认知接收、智能处理以及智能控制等4大功能模块，梳理出干扰感知、发射设计、接收设计、信号处理和资源调度等认知智能雷达每个环节的抗干扰原理，并对近几年代表性文献进行归纳总结，分析了该领域技术发展趋势，旨在为以后的技术研究提供必要的参考和依据。
随着电磁频谱成为现代战争的关键作战域之一，在未来军事作战中，现代雷达将面临日益复杂、灵巧和智能的电磁干扰环境。认知智能雷达具备环境主动感知、任意发射和接收设计、智能处理和资源调度等能力，可适应复杂多变的战场电磁对抗环境，是雷达技术领域重点发展的方向之一。该文将认知智能雷达从结构上分解为认知发射、认知接收、智能处理以及智能控制等4大功能模块，梳理出干扰感知、发射设计、接收设计、信号处理和资源调度等认知智能雷达每个环节的抗干扰原理，并对近几年代表性文献进行归纳总结，分析了该领域技术发展趋势，旨在为以后的技术研究提供必要的参考和依据。
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传统合成孔径雷达(SAR)只能获取方位-距离二维图像，无法准确反映目标的三维散射结构信息。层析合成孔径雷达(TomoSAR)是一种多基线干涉测量模式，它将合成孔径原理扩展至高程向，除了可对目标进行二维成像之外，还可以准确恢复目标的高度向散射信息，真正实现三维成像。差分层析合成孔径雷达(D-TomoSAR)将合成孔径原理延伸至高程和时间方向，不仅可以获得目标的三维散射结构，还可以高精度获取观测目标的形变速率，实现对目标形变的有效监测。高分三号是我国首颗1 m分辨率C频段多极化SAR卫星。它具有高分辨率、大成像幅宽、多成像模式等特点，对我国高分对地观测技术的发展具有重要意义。目前高分三号数据主要应用于目标识别等图像处理领域，没有充分利用SAR图像的相位信息。而且，由于设计之初未考虑后续高维成像应用，现有高分三号获取的SAR图像存在有一定的空间、时间去相干问题，对应用于后续干涉系列处理产生了一定影响。为解决上述问题，该文基于7景高分三号SAR复图像，开展了对北京雁栖湖周围建筑的三维、四维层析成像研究，在获取了建筑物三维散射结构信息的同时，实现了对建筑物形变的毫米级高精度监测。该初步实验结果证明了高分三号SAR数据的应用潜力，为后续进一步扩展高分三号SAR卫星在城市感知与监测中的应用提供了技术支撑。
传统合成孔径雷达(SAR)只能获取方位-距离二维图像，无法准确反映目标的三维散射结构信息。层析合成孔径雷达(TomoSAR)是一种多基线干涉测量模式，它将合成孔径原理扩展至高程向，除了可对目标进行二维成像之外，还可以准确恢复目标的高度向散射信息，真正实现三维成像。差分层析合成孔径雷达(D-TomoSAR)将合成孔径原理延伸至高程和时间方向，不仅可以获得目标的三维散射结构，还可以高精度获取观测目标的形变速率，实现对目标形变的有效监测。高分三号是我国首颗1 m分辨率C频段多极化SAR卫星。它具有高分辨率、大成像幅宽、多成像模式等特点，对我国高分对地观测技术的发展具有重要意义。目前高分三号数据主要应用于目标识别等图像处理领域，没有充分利用SAR图像的相位信息。而且，由于设计之初未考虑后续高维成像应用，现有高分三号获取的SAR图像存在有一定的空间、时间去相干问题，对应用于后续干涉系列处理产生了一定影响。为解决上述问题，该文基于7景高分三号SAR复图像，开展了对北京雁栖湖周围建筑的三维、四维层析成像研究，在获取了建筑物三维散射结构信息的同时，实现了对建筑物形变的毫米级高精度监测。该初步实验结果证明了高分三号SAR数据的应用潜力，为后续进一步扩展高分三号SAR卫星在城市感知与监测中的应用提供了技术支撑。
10
2022, 11(4): 581-599.
针对合成孔径雷达(SAR)舰船斜框检测数据集较少，难以满足算法发展和实际应用需求的问题，该文公开了SAR舰船斜框检测数据集(RSDD-SAR)，该数据集由84景高分3号数据和41景TerraSAR-X数据切片及2景未剪裁大图，共127景数据构成，包含多种成像模式、多种极化方式、多种分辨率切片7000张，舰船实例10263个，通过自动标注和人工修正相结合的方式高效标注。同时，该文对几种常用的光学遥感图像斜框检测算法和SAR舰船斜框检测算法进行了实验，其中单阶段算法S2ANet检测效果最佳，平均精度达到90.06%。通过实验对比分析形成基准指标，可供相关学者参考。最后，该文通过泛化能力测试，分析讨论了RSDD-SAR数据集训练模型在其他数据集和未剪裁大图上的性能，结果表明：该数据集训练模型具有较好的泛化能力，说明该数据集具有较强的应用价值。RSDD-SAR数据集可在以下网址下载：https://radars.ac.cn/web/data/getData?dataType=SDD-SAR 。
针对合成孔径雷达(SAR)舰船斜框检测数据集较少，难以满足算法发展和实际应用需求的问题，该文公开了SAR舰船斜框检测数据集(RSDD-SAR)，该数据集由84景高分3号数据和41景TerraSAR-X数据切片及2景未剪裁大图，共127景数据构成，包含多种成像模式、多种极化方式、多种分辨率切片7000张，舰船实例10263个，通过自动标注和人工修正相结合的方式高效标注。同时，该文对几种常用的光学遥感图像斜框检测算法和SAR舰船斜框检测算法进行了实验，其中单阶段算法S2ANet检测效果最佳，平均精度达到90.06%。通过实验对比分析形成基准指标，可供相关学者参考。最后，该文通过泛化能力测试，分析讨论了RSDD-SAR数据集训练模型在其他数据集和未剪裁大图上的性能，结果表明：该数据集训练模型具有较好的泛化能力，说明该数据集具有较强的应用价值。RSDD-SAR数据集可在以下网址下载：https://radars.ac.cn/web/data/getData?dataType=SDD-SAR 。
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2022, 11(5): 830-849.
由于频控阵雷达具有距离依赖性和时变性的阵列因子，能够克服传统相控阵雷达阵列因子缺失距离变量和多输入-多输出雷达发射阵列增益损失的缺点，但是，频控阵雷达在系统理论、信号处理和应用实现等方面仍存在诸多待解决的研究问题。该文分析了频控阵雷达技术的概念、内涵与外延，梳理了近五年来国内外关于频控阵雷达技术及其应用方面的最新研究进展，论述了频控阵雷达干扰与抗主瓣干扰、模糊杂波抑制与盲速目标检测以及定位欺骗方面的应用优势，并讨论了频控阵雷达技术的未来融合化发展趋势。
由于频控阵雷达具有距离依赖性和时变性的阵列因子，能够克服传统相控阵雷达阵列因子缺失距离变量和多输入-多输出雷达发射阵列增益损失的缺点，但是，频控阵雷达在系统理论、信号处理和应用实现等方面仍存在诸多待解决的研究问题。该文分析了频控阵雷达技术的概念、内涵与外延，梳理了近五年来国内外关于频控阵雷达技术及其应用方面的最新研究进展，论述了频控阵雷达干扰与抗主瓣干扰、模糊杂波抑制与盲速目标检测以及定位欺骗方面的应用优势，并讨论了频控阵雷达技术的未来融合化发展趋势。
12
2022, 11(2): 278-288.
作为一种典型的相干干扰，间歇采样转发干扰利用欠采样原理，能够在雷达接收机产生多个高逼真假目标，使雷达对真实目标的检测失效。针对这一问题，该文提出了一种基于多普勒容忍的多脉冲互补序列和接收滤波器联合设计的抗间歇采样转发干扰方法。首先，考虑设计序列的多普勒容限，以最小化发射序列和接收滤波器模糊函数旁瓣能量以及干扰信号和接收滤波器模糊函数能量为优化指标，同时考虑了发射波形的恒模约束以及非匹配滤波体制的信噪比损失约束等。然后，提出了基于优化最小化方法的交替迭代优化算法解决所提出的非凸优化问题。最后，仿真实验表明，相比于传统方法，该文方法设计的收发序列具有更好的脉压旁瓣性能和抗间歇采样转发干扰性能，能够显著提升雷达在干扰场景下对运动目标的检测能力。
作为一种典型的相干干扰，间歇采样转发干扰利用欠采样原理，能够在雷达接收机产生多个高逼真假目标，使雷达对真实目标的检测失效。针对这一问题，该文提出了一种基于多普勒容忍的多脉冲互补序列和接收滤波器联合设计的抗间歇采样转发干扰方法。首先，考虑设计序列的多普勒容限，以最小化发射序列和接收滤波器模糊函数旁瓣能量以及干扰信号和接收滤波器模糊函数能量为优化指标，同时考虑了发射波形的恒模约束以及非匹配滤波体制的信噪比损失约束等。然后，提出了基于优化最小化方法的交替迭代优化算法解决所提出的非凸优化问题。最后，仿真实验表明，相比于传统方法，该文方法设计的收发序列具有更好的脉压旁瓣性能和抗间歇采样转发干扰性能，能够显著提升雷达在干扰场景下对运动目标的检测能力。
13
2022, 11(1): 71-82.
层析技术因具有解译城区SAR影像上复杂叠掩场景的能力而备受关注。层析成像包含两个部分：估计散射体在高程向的分布和确定散射体在混叠像元内的真实数目。该文以中科院空天院峨眉数据的机载阵列干涉系统参数为基础，选取了若干代表性的方法，包括OMP, SLIM和MUSIC等层析谱估计方法以及BIC和GLRT等模型定阶方法，进行了模拟叠掩目标的层析反演实验，使用了克拉默-拉奥界和重建成功率来评估实验结果。实验表明：在机载阵列数很有限的条件下，(1)使用2阶统计量反演的高程估计量的方差比单个观测矢量反演结果的方差更小；(2)叠掩散射体间的幅度比、相位差和散射间距会影响层析算法解叠掩的成功率；(3)叠掩散射体间的相位差会使层析算法的高程估计发生偏差。
层析技术因具有解译城区SAR影像上复杂叠掩场景的能力而备受关注。层析成像包含两个部分：估计散射体在高程向的分布和确定散射体在混叠像元内的真实数目。该文以中科院空天院峨眉数据的机载阵列干涉系统参数为基础，选取了若干代表性的方法，包括OMP, SLIM和MUSIC等层析谱估计方法以及BIC和GLRT等模型定阶方法，进行了模拟叠掩目标的层析反演实验，使用了克拉默-拉奥界和重建成功率来评估实验结果。实验表明：在机载阵列数很有限的条件下，(1)使用2阶统计量反演的高程估计量的方差比单个观测矢量反演结果的方差更小；(2)叠掩散射体间的幅度比、相位差和散射间距会影响层析算法解叠掩的成功率；(3)叠掩散射体间的相位差会使层析算法的高程估计发生偏差。
14
2022, 11(2): 213-226.
机载雷达脉间波形参数伪随机跳变主要是通过优化设计脉冲重复间隔、初相、频率和幅度等参数，增加雷达波形的复杂度与不确定性，提升机载雷达反杂波和抗干扰能力，是机载雷达技术的主要发展方向之一。脉间参数的伪随机跳变给多脉冲相参积累、杂波谱特性建模等带来困难。该文建立了脉间参数伪随机跳变信号模型，提出了非均匀参数捷变脉间相参处理方法，并分析了抗干扰性能。在此基础上，研究了脉冲重复间隔捷变下的机载雷达杂波回波模型，提出了发射-接收滤波器联合优化设计的强杂波处理方法，并进行了仿真验证。
机载雷达脉间波形参数伪随机跳变主要是通过优化设计脉冲重复间隔、初相、频率和幅度等参数，增加雷达波形的复杂度与不确定性，提升机载雷达反杂波和抗干扰能力，是机载雷达技术的主要发展方向之一。脉间参数的伪随机跳变给多脉冲相参积累、杂波谱特性建模等带来困难。该文建立了脉间参数伪随机跳变信号模型，提出了非均匀参数捷变脉间相参处理方法，并分析了抗干扰性能。在此基础上，研究了脉冲重复间隔捷变下的机载雷达杂波回波模型，提出了发射-接收滤波器联合优化设计的强杂波处理方法，并进行了仿真验证。
15
2022, 11(3): 469-478.
传统的多目标跟踪数据关联算法需要提前知晓目标运动模型和杂波密度等先验信息，然而这些先验信息在跟踪之前无法及时准确地获取。针对这个问题，提出一种基于Transformer网络的多目标跟踪数据关联算法。首先，考虑到传感器会存在漏检的情况，引入虚拟量测来重新建立数据关联模型。在此基础上，提出基于Transformer网络的数据关联方法来解决多目标与多量测的匹配问题。同时，设计了一种掩蔽交叉熵损失与重叠度损失相结合的损失函数(MCD)用于优化网络参数。仿真和实测数据结果表明：在不同检测概率条件下，所提算法性能均优于经典的数据关联算法和基于双向长短时记忆网络的算法。
传统的多目标跟踪数据关联算法需要提前知晓目标运动模型和杂波密度等先验信息，然而这些先验信息在跟踪之前无法及时准确地获取。针对这个问题，提出一种基于Transformer网络的多目标跟踪数据关联算法。首先，考虑到传感器会存在漏检的情况，引入虚拟量测来重新建立数据关联模型。在此基础上，提出基于Transformer网络的数据关联方法来解决多目标与多量测的匹配问题。同时，设计了一种掩蔽交叉熵损失与重叠度损失相结合的损失函数(MCD)用于优化网络参数。仿真和实测数据结果表明：在不同检测概率条件下，所提算法性能均优于经典的数据关联算法和基于双向长短时记忆网络的算法。
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2022, 11(6): 921-942.
合成孔径雷达(SAR)图像的自动化解译是合成孔径雷达技术应用的重要发展方向之一。电磁散射特征与目标结构具有稳健的关联性，是SAR图像解译的关键支撑。近年来，如何准确地实现电磁特征提取以及利用电磁特征反演目标特性受到了广泛的重视。该文讨论了电磁特征提取和基于电磁散射特征识别方法的研究成果，总结归纳了其中的关键要素和主要思路，详述了电磁散射机理在成像和识别领域的扩展应用，展望了未来电磁散射特征提取与应用的研究发展趋势。
合成孔径雷达(SAR)图像的自动化解译是合成孔径雷达技术应用的重要发展方向之一。电磁散射特征与目标结构具有稳健的关联性，是SAR图像解译的关键支撑。近年来，如何准确地实现电磁特征提取以及利用电磁特征反演目标特性受到了广泛的重视。该文讨论了电磁特征提取和基于电磁散射特征识别方法的研究成果，总结归纳了其中的关键要素和主要思路，详述了电磁散射机理在成像和识别领域的扩展应用，展望了未来电磁散射特征提取与应用的研究发展趋势。
17
2022, 11(1): 27-39.
雷达人体行为感知系统具有穿透探测能力，在安防、救援、医疗等领域具有广泛的应用前景。近年来，深度学习技术的出现促进了雷达传感器在人体行为感知领域的发展，同时对相关数据集的样本规模和丰富性提出了更高的要求。该文公开了一个超宽带雷达人体动作四维成像数据集，该数据集以超宽带多输入多输出雷达为探测传感器来获取了人体目标的距离-方位-高度-时间四维动作数据，共采集了11个人体目标的2757组动作数据，动作类型包含走路、挥手、打拳等10种常见动作，有穿透探测和不穿透探测的实验场景。该文详细介绍了数据集的系统参数、制作流程、数据分布等信息。同时，基于飞桨平台使用计算机视觉领域应用较多的深度学习算法对该数据集进行人体动作识别实验，实验对比结果可以作为参考，为学者使用该数据集提供技术支撑，方便在此基础上进一步探索研究。
雷达人体行为感知系统具有穿透探测能力，在安防、救援、医疗等领域具有广泛的应用前景。近年来，深度学习技术的出现促进了雷达传感器在人体行为感知领域的发展，同时对相关数据集的样本规模和丰富性提出了更高的要求。该文公开了一个超宽带雷达人体动作四维成像数据集，该数据集以超宽带多输入多输出雷达为探测传感器来获取了人体目标的距离-方位-高度-时间四维动作数据，共采集了11个人体目标的2757组动作数据，动作类型包含走路、挥手、打拳等10种常见动作，有穿透探测和不穿透探测的实验场景。该文详细介绍了数据集的系统参数、制作流程、数据分布等信息。同时，基于飞桨平台使用计算机视觉领域应用较多的深度学习算法对该数据集进行人体动作识别实验，实验对比结果可以作为参考，为学者使用该数据集提供技术支撑，方便在此基础上进一步探索研究。
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2022, 11(3): 335-346.
以FCOS为代表的无锚框网络避免了预设锚框带来的超参设定问题，然而其水平框的输出结果无法指示任意朝向下SAR船舶目标的精确边界和朝向。针对此问题，该文提出了一种名为FCOSR的检测算法。首先在FCOS回归分支中添加角度参量使其输出旋转框结果。其次，引入基于可形变卷积的9点特征参与船舶置信度和边界框残差值的预测来降低陆地虚警并提升边界框回归精度。最后，在训练阶段使用旋转自适应样本选择策略为每个船舶样本分配合适的正样本点，实现网络检测精度的提高。相较于FCOS以及目前已公开发表的锚框旋转检测网络，该网络在SSDD+和HRSID数据集上表现出更快的检测速率和更高的检测精度，mAP分别为91.7%和84.3%，影像切片平均检测时间仅需33 ms。
以FCOS为代表的无锚框网络避免了预设锚框带来的超参设定问题，然而其水平框的输出结果无法指示任意朝向下SAR船舶目标的精确边界和朝向。针对此问题，该文提出了一种名为FCOSR的检测算法。首先在FCOS回归分支中添加角度参量使其输出旋转框结果。其次，引入基于可形变卷积的9点特征参与船舶置信度和边界框残差值的预测来降低陆地虚警并提升边界框回归精度。最后，在训练阶段使用旋转自适应样本选择策略为每个船舶样本分配合适的正样本点，实现网络检测精度的提高。相较于FCOS以及目前已公开发表的锚框旋转检测网络，该网络在SSDD+和HRSID数据集上表现出更快的检测速率和更高的检测精度，mAP分别为91.7%和84.3%，影像切片平均检测时间仅需33 ms。
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2022, 11(4): 570-580.
针对杂波环境中雷达通信一体化系统探测性能下降的问题，该文以信干噪比作为设计准则，通过联合优化系统发射波形和接收滤波器来抑制杂波，进而增强目标探测性能。为同时保证系统信息传输的质量，将通信信号的多用户干扰能量纳入约束条件。此外，引入相似性约束使得发射波形具有良好的模糊函数。为求解发射波形和接收滤波器联合优化问题，提出了一种基于循环优化和半正定松弛的迭代算法。理论分析证明了算法的收敛性。仿真结果表明，所设计的波形不仅可以提升系统在杂波环境中的目标探测性能，而且可以高效地实现多用户通信。
针对杂波环境中雷达通信一体化系统探测性能下降的问题，该文以信干噪比作为设计准则，通过联合优化系统发射波形和接收滤波器来抑制杂波，进而增强目标探测性能。为同时保证系统信息传输的质量，将通信信号的多用户干扰能量纳入约束条件。此外，引入相似性约束使得发射波形具有良好的模糊函数。为求解发射波形和接收滤波器联合优化问题，提出了一种基于循环优化和半正定松弛的迭代算法。理论分析证明了算法的收敛性。仿真结果表明，所设计的波形不仅可以提升系统在杂波环境中的目标探测性能，而且可以高效地实现多用户通信。
20
2022, 11(5): 897-908.
合成孔径雷达(SAR)能够全天时全天候获取感兴趣区域的高分辨率雷达图像，在诸多领域获得了成功应用。在电子对抗博弈环境下，SAR图像解译与情报生成也面临复杂电磁干扰的严重影响。当前，国内外学者提出了许多SAR抗干扰技术方法。然而，作为抗干扰的前提，SAR图像干扰类型识别这一关键技术却鲜有报道。该文针对SAR图像典型有源干扰类型识别开展研究。首先，选取5种典型有源干扰样式，并根据干扰参数，细分为9种干扰类型，作为干扰识别对象。其次，开展干扰信号回波仿真，通过与MiniSAR实测数据进行回波域叠加和成像处理，构建了典型有源干扰类型样本集。在此基础上，提出了一种结合注意力机制的深度卷积神经网络(CNN)模型，并开展了对比实验验证。实验表明，对不同场景和不同干扰参数情形，相比于传统深度CNN模型，该文方法取得了更高的识别精度和更稳健的性能。
合成孔径雷达(SAR)能够全天时全天候获取感兴趣区域的高分辨率雷达图像，在诸多领域获得了成功应用。在电子对抗博弈环境下，SAR图像解译与情报生成也面临复杂电磁干扰的严重影响。当前，国内外学者提出了许多SAR抗干扰技术方法。然而，作为抗干扰的前提，SAR图像干扰类型识别这一关键技术却鲜有报道。该文针对SAR图像典型有源干扰类型识别开展研究。首先，选取5种典型有源干扰样式，并根据干扰参数，细分为9种干扰类型，作为干扰识别对象。其次，开展干扰信号回波仿真，通过与MiniSAR实测数据进行回波域叠加和成像处理，构建了典型有源干扰类型样本集。在此基础上，提出了一种结合注意力机制的深度卷积神经网络(CNN)模型，并开展了对比实验验证。实验表明，对不同场景和不同干扰参数情形，相比于传统深度CNN模型，该文方法取得了更高的识别精度和更稳健的性能。
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