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1
2026, 15(1): 135-149.
摘要
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针对雷达通信一体化(RCI)在扩展杂波环境中目标检测能力弱和通信性能受限制的问题，该文提出一种扩展目标脉冲响应(TIR)不确定性集合下MIMO RCI系统发射信号波形和接收滤波器联合优化算法。首先，考虑到实际中无法预先准确获得扩展TIR，该文建立TIR存在于球面不确定性集合下，以最大化最小信干噪比为目标的优化函数。其次，为了保障MIMO RCI系统服务每个用户的信息传输可靠性，采用每用户干扰约束，并引入相似性和峰均比约束以确保发射波形具备良好的模糊函数特性。针对构建的非凸二次约束分式规划问题，该文提出了一种循环优化算法迭代优化发射信号波形和接收滤波器。该算法先利用广义瑞利熵获得最优接收滤波器；再利用拉格朗日对偶原理，将原NP-Hard问题中的非凸部分转化为凸问题，并通过半正定优化方法求解。此外，该文也给出了收敛性和计算复杂度分析。仿真结果表明，提出的算法能在扩展杂波背景下有效提高雷达信干噪比，同时满足多用户通信需求。
针对雷达通信一体化(RCI)在扩展杂波环境中目标检测能力弱和通信性能受限制的问题，该文提出一种扩展目标脉冲响应(TIR)不确定性集合下MIMO RCI系统发射信号波形和接收滤波器联合优化算法。首先，考虑到实际中无法预先准确获得扩展TIR，该文建立TIR存在于球面不确定性集合下，以最大化最小信干噪比为目标的优化函数。其次，为了保障MIMO RCI系统服务每个用户的信息传输可靠性，采用每用户干扰约束，并引入相似性和峰均比约束以确保发射波形具备良好的模糊函数特性。针对构建的非凸二次约束分式规划问题，该文提出了一种循环优化算法迭代优化发射信号波形和接收滤波器。该算法先利用广义瑞利熵获得最优接收滤波器；再利用拉格朗日对偶原理，将原NP-Hard问题中的非凸部分转化为凸问题，并通过半正定优化方法求解。此外，该文也给出了收敛性和计算复杂度分析。仿真结果表明，提出的算法能在扩展杂波背景下有效提高雷达信干噪比，同时满足多用户通信需求。
2
2026, 15(2): 409-440.
合成孔径雷达(SAR)在军事和民用领域应用广泛，SAR图像目标智能解译是SAR应用的重要组成部分。视觉语言模型在SAR目标解译过程中发挥了关键作用，通过引入自然语言理解有效弥补了SAR目标特性差异大和高质量标注样本稀缺的挑战，实现了从纯视觉解译到目标语义理解的发展。该文结合团队在SAR目标解译理论、算法及应用等方面的长期研究积累，对基于视觉语言的SAR图像目标智能解译进行了全面回顾和综述，深入分析了现有挑战和任务并总结了研究现状，汇总整理了公开数据集，系统梳理了从特定任务的视觉语言模型到对比式、对话式和生成式视觉语言模型和基础模型的发展历程，最后探讨了该领域的最新挑战与展望。
合成孔径雷达(SAR)在军事和民用领域应用广泛，SAR图像目标智能解译是SAR应用的重要组成部分。视觉语言模型在SAR目标解译过程中发挥了关键作用，通过引入自然语言理解有效弥补了SAR目标特性差异大和高质量标注样本稀缺的挑战，实现了从纯视觉解译到目标语义理解的发展。该文结合团队在SAR目标解译理论、算法及应用等方面的长期研究积累，对基于视觉语言的SAR图像目标智能解译进行了全面回顾和综述，深入分析了现有挑战和任务并总结了研究现状，汇总整理了公开数据集，系统梳理了从特定任务的视觉语言模型到对比式、对话式和生成式视觉语言模型和基础模型的发展历程，最后探讨了该领域的最新挑战与展望。
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