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随着无线通信技术的发展,全球通信产业对于无线频谱的需求日益增加。在此背景下,雷达与通信的频谱共享(RCSS)引起了工业界和学术界的极大关注。其内涵不仅包括促成雷达与通信设备的同频共存、互不干扰,从而高效利用频谱,还包括设计一种兼容二者的新型一体化系统,使得该系统能同时完成信息传输与目标探测两种功能。该文围绕雷达与通信频谱共享的两种解决方案:(1)雷达与通信系统的同频共存(RCC); (2)雷达通信一体化(DFRC)系统设计,进行了深入而系统的综述。具体而言,该文首先讨论雷达通信在多个频段共存的实例,然后简要介绍了雷达通信一体化技术在多个领域的应用场景。进一步地,讨论雷达通信同频共存和一体化系统的研究进展。最后,总结全文并讨论了该领域内的若干开放问题。 随着无线通信技术的发展,全球通信产业对于无线频谱的需求日益增加。在此背景下,雷达与通信的频谱共享(RCSS)引起了工业界和学术界的极大关注。其内涵不仅包括促成雷达与通信设备的同频共存、互不干扰,从而高效利用频谱,还包括设计一种兼容二者的新型一体化系统,使得该系统能同时完成信息传输与目标探测两种功能。该文围绕雷达与通信频谱共享的两种解决方案:(1)雷达与通信系统的同频共存(RCC); (2)雷达通信一体化(DFRC)系统设计,进行了深入而系统的综述。具体而言,该文首先讨论雷达通信在多个频段共存的实例,然后简要介绍了雷达通信一体化技术在多个领域的应用场景。进一步地,讨论雷达通信同频共存和一体化系统的研究进展。最后,总结全文并讨论了该领域内的若干开放问题。
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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。

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星载合成孔径雷达(SAR)以卫星等空间飞行器为运动平台,具有全天时、全天候、全球观测能力,已成为一种不可或缺的对地观测手段。当前,我国星载SAR已实现分辨率从米级到亚米级、系统体制从正侧视条带向方位扫描聚束、从单通道向多通道、极化方式从单一极化到全极化的技术跨越。随着技术的不断进步,未来星载SAR将在体制、概念、技术、模式等方面取得突破,包括高分辨率宽幅成像、多基地、轻小型化、智能化等,从而不断拓展星载SAR的观测维度,实现多维度信息获取。该文将围绕星载SAR的技术发展趋势展开论述。 星载合成孔径雷达(SAR)以卫星等空间飞行器为运动平台,具有全天时、全天候、全球观测能力,已成为一种不可或缺的对地观测手段。当前,我国星载SAR已实现分辨率从米级到亚米级、系统体制从正侧视条带向方位扫描聚束、从单通道向多通道、极化方式从单一极化到全极化的技术跨越。随着技术的不断进步,未来星载SAR将在体制、概念、技术、模式等方面取得突破,包括高分辨率宽幅成像、多基地、轻小型化、智能化等,从而不断拓展星载SAR的观测维度,实现多维度信息获取。该文将围绕星载SAR的技术发展趋势展开论述。
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可重构电磁超表面是电磁超表面领域广受关注的热点方向。将可控器件/材料引入超表面设计,可重构超表面的电磁调控性能可以实时灵活动态控制。这极大丰富了超表面的功能,有力推动了超表面由理论设计向工程应用突破。近年来该团队持续关注电磁超表面的最新发展,围绕微波频段的可重构超表面,从理论、技术与应用3个层面开展探索研究。该文首先梳理了国内外在该领域的研究历程,然后从可重构超表面对电磁波的幅度、相位和极化特性调控及其应用等方面着手,综述了该团队在该领域的研究成果,并给出对未来工作的展望。 可重构电磁超表面是电磁超表面领域广受关注的热点方向。将可控器件/材料引入超表面设计,可重构超表面的电磁调控性能可以实时灵活动态控制。这极大丰富了超表面的功能,有力推动了超表面由理论设计向工程应用突破。近年来该团队持续关注电磁超表面的最新发展,围绕微波频段的可重构超表面,从理论、技术与应用3个层面开展探索研究。该文首先梳理了国内外在该领域的研究历程,然后从可重构超表面对电磁波的幅度、相位和极化特性调控及其应用等方面着手,综述了该团队在该领域的研究成果,并给出对未来工作的展望。
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飞鸟和无人机(UAVs)是典型的“低慢小”目标,具有低可观测性,对两者的有效监视和识别成为保障空中航路安全、城市安保等需求迫切需要解决的难题。飞鸟和无人机目标类型多、飞行高度低、机动性强、雷达散射截面积小,加之探测环境复杂,给目标探测带来极大困扰,已成为世界性难题。因此迫切需要研发“看得见(检测能力强)、辨得明(识别概率高)”的无人机、飞鸟等“低慢小”目标监视手段和技术,实现目标的精细化描述和识别。该文集中对近年来复杂场景下旋翼无人机和飞鸟目标检测与识别技术的研究进展进行了归纳总结,介绍了飞鸟和无人机探测的主要手段,从回波建模和微动特性认知、泛探模式下机动特征增强与提取、分布式多视角特征融合、运动轨迹差异、深度学习智能分类等方面给出了检测和识别的有效途径。最后,该文总结了现有研究存在的问题,对未来复杂场景下飞鸟和无人机目标检测与识别技术的发展进行了展望。 飞鸟和无人机(UAVs)是典型的“低慢小”目标,具有低可观测性,对两者的有效监视和识别成为保障空中航路安全、城市安保等需求迫切需要解决的难题。飞鸟和无人机目标类型多、飞行高度低、机动性强、雷达散射截面积小,加之探测环境复杂,给目标探测带来极大困扰,已成为世界性难题。因此迫切需要研发“看得见(检测能力强)、辨得明(识别概率高)”的无人机、飞鸟等“低慢小”目标监视手段和技术,实现目标的精细化描述和识别。该文集中对近年来复杂场景下旋翼无人机和飞鸟目标检测与识别技术的研究进展进行了归纳总结,介绍了飞鸟和无人机探测的主要手段,从回波建模和微动特性认知、泛探模式下机动特征增强与提取、分布式多视角特征融合、运动轨迹差异、深度学习智能分类等方面给出了检测和识别的有效途径。最后,该文总结了现有研究存在的问题,对未来复杂场景下飞鸟和无人机目标检测与识别技术的发展进行了展望。
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深度卷积网络等深度学习算法变革了计算机视觉领域,在多种应用上的效果都超过了以往传统图像处理算法。该文简要回顾了将深度学习应用在SAR图像目标识别与地物分类中的工作。利用深度卷积网络从SAR图像中自动学习多层的特征表征,再利用学习到的特征进行目标检测与目标分类。将深度卷积网络应用于SAR目标分类数据集MSTAR上,10类目标平均分类精度达到了99%。针对带相位的极化SAR图像,该文提出了复数深度卷积网络,将该算法应用于全极化SAR图像地物分类,Flevoland 15类地物平均分类精度达到了95%。

深度卷积网络等深度学习算法变革了计算机视觉领域,在多种应用上的效果都超过了以往传统图像处理算法。该文简要回顾了将深度学习应用在SAR图像目标识别与地物分类中的工作。利用深度卷积网络从SAR图像中自动学习多层的特征表征,再利用学习到的特征进行目标检测与目标分类。将深度卷积网络应用于SAR目标分类数据集MSTAR上,10类目标平均分类精度达到了99%。针对带相位的极化SAR图像,该文提出了复数深度卷积网络,将该算法应用于全极化SAR图像地物分类,Flevoland 15类地物平均分类精度达到了95%。

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雷达导引头是精确制导武器末制导的核心设备,具有作用距离远、不受天气影响等重要优点,在保证导弹打击精度方面发挥着重要作用。海面角反射体具有与舰船目标散射逼真度高、作战效费比高等优良特性,已成为雷达导引头的主要诱骗干扰手段之一,严重影响雷达目标探测性能。因此,如何准确高效地实现海面角反射体雷达鉴别是雷达导引头精确打击的难点和重点之一。角反射体电磁散射特性研究是提升角反射体雷达鉴别能力的基础。该文首先介绍了海面角反射体装备及战术运用;针对海面角反射体的电磁散射特性研究进展进行了总结;重点归纳梳理了海面角反射体雷达鉴别技术的两类主流方法,总结其特点及存在的问题;最后对海面角反射体雷达鉴别研究的未来发展趋势进行了展望。 雷达导引头是精确制导武器末制导的核心设备,具有作用距离远、不受天气影响等重要优点,在保证导弹打击精度方面发挥着重要作用。海面角反射体具有与舰船目标散射逼真度高、作战效费比高等优良特性,已成为雷达导引头的主要诱骗干扰手段之一,严重影响雷达目标探测性能。因此,如何准确高效地实现海面角反射体雷达鉴别是雷达导引头精确打击的难点和重点之一。角反射体电磁散射特性研究是提升角反射体雷达鉴别能力的基础。该文首先介绍了海面角反射体装备及战术运用;针对海面角反射体的电磁散射特性研究进展进行了总结;重点归纳梳理了海面角反射体雷达鉴别技术的两类主流方法,总结其特点及存在的问题;最后对海面角反射体雷达鉴别研究的未来发展趋势进行了展望。
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合成孔径雷达(SAR)是一种全天候、全天时、具备高分辨率的成像设备,被广泛应用于对敌侦察,为战场决策提供及时可靠的情报支持。如何压制和扰乱SAR设备的成像侦察,实现对高价值目标和要地的有效防护,已成为当前电子对抗领域的研究热难点之一。该文探讨了SAR干扰的技术进展和发展趋势,首先详细梳理了SAR干扰技术的发展脉络,然后结合仿真实验对比分析了典型SAR干扰样式的优缺点,最后总结了现有SAR干扰技术存在的不足,并指出其未来发展趋势,可为专家学者提供一定的参考。 合成孔径雷达(SAR)是一种全天候、全天时、具备高分辨率的成像设备,被广泛应用于对敌侦察,为战场决策提供及时可靠的情报支持。如何压制和扰乱SAR设备的成像侦察,实现对高价值目标和要地的有效防护,已成为当前电子对抗领域的研究热难点之一。该文探讨了SAR干扰的技术进展和发展趋势,首先详细梳理了SAR干扰技术的发展脉络,然后结合仿真实验对比分析了典型SAR干扰样式的优缺点,最后总结了现有SAR干扰技术存在的不足,并指出其未来发展趋势,可为专家学者提供一定的参考。
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多传感器多目标跟踪是信息融合领域的热点问题,其通过融合多个局部传感器数据,提高目标跟踪精度和稳定性。多传感器多目标跟踪按融合体系可分为分布式、集中式、混合式3类,其中分布式融合结构对网络通信带宽要求低、可靠性和稳定性强,广泛应用于军事、民用领域。该文聚焦分布式多传感器多目标跟踪涉及的目标跟踪、传感器配准、航迹关联、数据融合4项关键技术,主要分析了各关键技术的理论原理与适用条件,重点介绍了不完整测量条件下的空间配准与航迹关联,并给出仿真结果。最后,该文总结了现有分布式多传感器多目标跟踪关键技术存在的问题,并指出了其未来发展趋势。 多传感器多目标跟踪是信息融合领域的热点问题,其通过融合多个局部传感器数据,提高目标跟踪精度和稳定性。多传感器多目标跟踪按融合体系可分为分布式、集中式、混合式3类,其中分布式融合结构对网络通信带宽要求低、可靠性和稳定性强,广泛应用于军事、民用领域。该文聚焦分布式多传感器多目标跟踪涉及的目标跟踪、传感器配准、航迹关联、数据融合4项关键技术,主要分析了各关键技术的理论原理与适用条件,重点介绍了不完整测量条件下的空间配准与航迹关联,并给出仿真结果。最后,该文总结了现有分布式多传感器多目标跟踪关键技术存在的问题,并指出了其未来发展趋势。
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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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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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合成孔径雷达(SAR)采用相干成像机制,具有全天时、全天候成像的独特优势。飞机目标作为一种典型高价值目标,其检测与识别已成为SAR图像解译领域的研究热点。近年来,深度学习技术的引入,极大提升了SAR图像飞机目标检测与识别的性能。该文结合团队在SAR图像目标特别是飞机目标的检测与识别理论、算法及应用等方面的长期研究积累,对基于深度学习的SAR图像飞机目标检测与识别进行了全面回顾和综述,深入分析了SAR图像飞机目标特性及检测识别难点,总结了最新的研究进展以及不同方法的特点和应用场景,汇总整理了公开数据集及常用性能评估指标,最后,探讨了该领域研究面临的挑战和发展趋势。 合成孔径雷达(SAR)采用相干成像机制,具有全天时、全天候成像的独特优势。飞机目标作为一种典型高价值目标,其检测与识别已成为SAR图像解译领域的研究热点。近年来,深度学习技术的引入,极大提升了SAR图像飞机目标检测与识别的性能。该文结合团队在SAR图像目标特别是飞机目标的检测与识别理论、算法及应用等方面的长期研究积累,对基于深度学习的SAR图像飞机目标检测与识别进行了全面回顾和综述,深入分析了SAR图像飞机目标特性及检测识别难点,总结了最新的研究进展以及不同方法的特点和应用场景,汇总整理了公开数据集及常用性能评估指标,最后,探讨了该领域研究面临的挑战和发展趋势。
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雷达通过发射天线发射电磁波,经过不同物体反射接收到相应的反射波,对其接收结果进行分析,能得到物体距雷达的位置,径向运动速度等信息,所以对雷达信号的分析具有重要的研究意义。近些年深度学习成为各个领域的研究热点,而在雷达领域同样可通过深度学习算法实现对信号的相应的信息处理。与传统方法相比,深度学习算法具有自动提取深层特征、获取较高准确率等优势。该文具体介绍了近期典型的深度学习算法在雷达信号处理中的应用及研究情况。此外,该文介绍了两个在雷达领域中应用深度学习亟待解决的问题,即过拟合和可解译性。 雷达通过发射天线发射电磁波,经过不同物体反射接收到相应的反射波,对其接收结果进行分析,能得到物体距雷达的位置,径向运动速度等信息,所以对雷达信号的分析具有重要的研究意义。近些年深度学习成为各个领域的研究热点,而在雷达领域同样可通过深度学习算法实现对信号的相应的信息处理。与传统方法相比,深度学习算法具有自动提取深层特征、获取较高准确率等优势。该文具体介绍了近期典型的深度学习算法在雷达信号处理中的应用及研究情况。此外,该文介绍了两个在雷达领域中应用深度学习亟待解决的问题,即过拟合和可解译性。
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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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随着人口老龄化的到来,跌倒检测逐渐成为研究热点。针对基于毫米波雷达的人体跌倒检测应用,该文提出了一种融合卷积神经网络和长短时记忆网络的距离多普勒热图序列检测网络(RDSNet)模型。首先通过卷积神经网络对距离多普勒热图进行特征提取得到特征向量,然后将动态序列对应的特征向量序列依次输入长短时记忆网络,进而学习得到热图序列的时间相关性信息,最后通过分类器网络得到检测结果。利用毫米波雷达采集了不同对象的多种人体动作,构建了距离多普勒热图数据集。对比试验表明,所提出的RDSNet网络模型检测准确率可达到96.67%,计算时延小于50 ms,而且具有良好的泛化能力,可为跌倒检测和人体姿态识别提供新的技术思路。 随着人口老龄化的到来,跌倒检测逐渐成为研究热点。针对基于毫米波雷达的人体跌倒检测应用,该文提出了一种融合卷积神经网络和长短时记忆网络的距离多普勒热图序列检测网络(RDSNet)模型。首先通过卷积神经网络对距离多普勒热图进行特征提取得到特征向量,然后将动态序列对应的特征向量序列依次输入长短时记忆网络,进而学习得到热图序列的时间相关性信息,最后通过分类器网络得到检测结果。利用毫米波雷达采集了不同对象的多种人体动作,构建了距离多普勒热图数据集。对比试验表明,所提出的RDSNet网络模型检测准确率可达到96.67%,计算时延小于50 ms,而且具有良好的泛化能力,可为跌倒检测和人体姿态识别提供新的技术思路。
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该文考虑了海杂波环境下的雷达目标检测问题,提出了一种基于深度学习的海面目标检测器。该检测器通过融合从不同数据源中提取的多种互补性特征以增加目标和杂波的差异性,从而提升对海面目标的检测性能。具体来说,该检测器首先利用两个特征提取分支分别从距离像和距离多普勒谱图中提取多层次快时间特征和距离特征;然后,设计局部-全局特征提取结构从特征的慢时间维度或多普勒维度提取序列关联性;接着,提出基于自适应卷积权重学习的特征融合模块,实现快慢时间特征和距离多普勒特征的高效融合;最后,对多层次特征进行融合、上采样和非线性映射获得检测结果。基于两个公开雷达数据集上的实验验证了所提检测器的检测性能。 该文考虑了海杂波环境下的雷达目标检测问题,提出了一种基于深度学习的海面目标检测器。该检测器通过融合从不同数据源中提取的多种互补性特征以增加目标和杂波的差异性,从而提升对海面目标的检测性能。具体来说,该检测器首先利用两个特征提取分支分别从距离像和距离多普勒谱图中提取多层次快时间特征和距离特征;然后,设计局部-全局特征提取结构从特征的慢时间维度或多普勒维度提取序列关联性;接着,提出基于自适应卷积权重学习的特征融合模块,实现快慢时间特征和距离多普勒特征的高效融合;最后,对多层次特征进行融合、上采样和非线性映射获得检测结果。基于两个公开雷达数据集上的实验验证了所提检测器的检测性能。
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智能电磁感知是电磁探测与成像的系统化和智能化延伸,是安全检查、生物医学、物联网等领域的基础性、关键性和共性问题。近年来,挖掘利用人工电磁材料和人工智能在电磁波调控与数据信息调控方面的强大能力,将其有机结合,并系统地引入电磁感知领域,发展了低成本、高性能的智能电磁感知体制,为电磁感知的进一步发展提供了关键理论和技术支撑。该文讨论了智能电磁感知的若干最新进展,为读者及时掌握该领域的最新进展提供有益帮助。 智能电磁感知是电磁探测与成像的系统化和智能化延伸,是安全检查、生物医学、物联网等领域的基础性、关键性和共性问题。近年来,挖掘利用人工电磁材料和人工智能在电磁波调控与数据信息调控方面的强大能力,将其有机结合,并系统地引入电磁感知领域,发展了低成本、高性能的智能电磁感知体制,为电磁感知的进一步发展提供了关键理论和技术支撑。该文讨论了智能电磁感知的若干最新进展,为读者及时掌握该领域的最新进展提供有益帮助。
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该文在概述无人机载SAR技术特点的基础上,介绍了国内外无人机载SAR技术的发展概况,对无人机载 SAR的工作体制、关键技术、性能指标、典型系统及应用等方面的内容进行了归纳。结合研制的高分辨率、全极化、双天线干涉等SAR系统,重点讨论了基于功能单元的SAR系统设计、SAR实时成像数据处理、多维度运动误差补偿等技术。针对无人机的特点和对载荷的要求,概述了无人机载SAR在高分辨率、新功能模式等方面的技术进展。并针对国内外当前的发展概况,探讨了无人机载SAR技术的发展趋势。 该文在概述无人机载SAR技术特点的基础上,介绍了国内外无人机载SAR技术的发展概况,对无人机载 SAR的工作体制、关键技术、性能指标、典型系统及应用等方面的内容进行了归纳。结合研制的高分辨率、全极化、双天线干涉等SAR系统,重点讨论了基于功能单元的SAR系统设计、SAR实时成像数据处理、多维度运动误差补偿等技术。针对无人机的特点和对载荷的要求,概述了无人机载SAR在高分辨率、新功能模式等方面的技术进展。并针对国内外当前的发展概况,探讨了无人机载SAR技术的发展趋势。
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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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极化合成孔径雷达(PolSAR)使用二维脉冲压缩技术获取高分辨力极化信息图像,目前已广泛应用在军事侦察、地形测绘、环境与自然灾害监视、海上舰船目标检测等领域。如何解决复杂海杂波的建模与参数估计、慢小目标检测、密集目标检测等问题仍然是当前PolSAR图像舰船目标检测的难点。该文归纳梳理了PolSAR图像舰船目标检测的4类主流方法:极化特征目标检测方法、慢速运动目标检测方法、舰船目标尾迹检测方法以及基于深度学习的目标检测方法等,同时给出了各类方法所存在的问题以及可能的解决方法,并预测了其未来研究重点和发展趋势。 极化合成孔径雷达(PolSAR)使用二维脉冲压缩技术获取高分辨力极化信息图像,目前已广泛应用在军事侦察、地形测绘、环境与自然灾害监视、海上舰船目标检测等领域。如何解决复杂海杂波的建模与参数估计、慢小目标检测、密集目标检测等问题仍然是当前PolSAR图像舰船目标检测的难点。该文归纳梳理了PolSAR图像舰船目标检测的4类主流方法:极化特征目标检测方法、慢速运动目标检测方法、舰船目标尾迹检测方法以及基于深度学习的目标检测方法等,同时给出了各类方法所存在的问题以及可能的解决方法,并预测了其未来研究重点和发展趋势。
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