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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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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。
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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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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。
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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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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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针对雷达海上目标探测关键技术攻关对雷达实测数据的迫切需求,2019年提出了“雷达对海探测数据共享计划”。该计划旨在通过开展雷达试验获取数据,公开共享。2020年度该计划继续推进,开展了雷达目标RCS定标、不同海况海杂波与目标探测、海上机动目标检测跟踪3个方面的多次试验,获取了不同距离处不锈钢球定标体的雷达慢速扫描模式测量数据、不同方位下海杂波凝视模式测量数据、海上目标凝视模式探测数据、海上机动快艇雷达扫描模式测量数据,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。 针对雷达海上目标探测关键技术攻关对雷达实测数据的迫切需求,2019年提出了“雷达对海探测数据共享计划”。该计划旨在通过开展雷达试验获取数据,公开共享。2020年度该计划继续推进,开展了雷达目标RCS定标、不同海况海杂波与目标探测、海上机动目标检测跟踪3个方面的多次试验,获取了不同距离处不锈钢球定标体的雷达慢速扫描模式测量数据、不同方位下海杂波凝视模式测量数据、海上目标凝视模式探测数据、海上机动快艇雷达扫描模式测量数据,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。
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海杂波背景下的雷达目标检测对民用和军事都有着重要的意义。随着海面目标的小型化和隐身化,海面慢速、漂浮小目标已经成为了雷达警戒的重点对象。关于此类小目标的检测一直以来都是海杂波背景下目标检测中的难题。通常,漂浮小目标的雷达散射横截面积(RCS)微弱,并且运动速度慢,常常在时域和频域均存在“超杂波检测”的困难。传统目标检测方法对漂浮小目标的检测存在明显的性能瓶颈。对于海面漂浮小目标的检测,采用高多普勒和高距离分辨体制(“双高”体制)是从雷达体制上解决这个问题的有效途径。在双高体制下,雷达接收的目标回波提供了更多的可用信息。然而,如何将这些更加精细化的信息转化为探测性能的提升,一直以来都是雷达届关注的难点,相关科研成果也一直在不断地推陈出新。近些年,在双高雷达体制下,学者们提出了多种基于特征的目标检测方法,作为对海智能检测的人工特征工程阶段,这些方法缓解了仅依靠能量信息较难检测小目标的困难局面,极大程度地改善了对漂浮小目标的检测性能。为了更好地让相关雷达从业者了解该领域这些年的发展和未来的趋势,该文首先总结了对海检测的难点和常用的目标检测方法,然后分析了特征检测的原理和通用框架以及国内外几种典型的基于特征的检测方法,最后对特征检测方法发展趋势进行了展望。 海杂波背景下的雷达目标检测对民用和军事都有着重要的意义。随着海面目标的小型化和隐身化,海面慢速、漂浮小目标已经成为了雷达警戒的重点对象。关于此类小目标的检测一直以来都是海杂波背景下目标检测中的难题。通常,漂浮小目标的雷达散射横截面积(RCS)微弱,并且运动速度慢,常常在时域和频域均存在“超杂波检测”的困难。传统目标检测方法对漂浮小目标的检测存在明显的性能瓶颈。对于海面漂浮小目标的检测,采用高多普勒和高距离分辨体制(“双高”体制)是从雷达体制上解决这个问题的有效途径。在双高体制下,雷达接收的目标回波提供了更多的可用信息。然而,如何将这些更加精细化的信息转化为探测性能的提升,一直以来都是雷达届关注的难点,相关科研成果也一直在不断地推陈出新。近些年,在双高雷达体制下,学者们提出了多种基于特征的目标检测方法,作为对海智能检测的人工特征工程阶段,这些方法缓解了仅依靠能量信息较难检测小目标的困难局面,极大程度地改善了对漂浮小目标的检测性能。为了更好地让相关雷达从业者了解该领域这些年的发展和未来的趋势,该文首先总结了对海检测的难点和常用的目标检测方法,然后分析了特征检测的原理和通用框架以及国内外几种典型的基于特征的检测方法,最后对特征检测方法发展趋势进行了展望。
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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。
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辐射源个体识别是一种仅通过信号的外部特征测量手段,提取辐射源指纹特征,从而识别发射给定信号的特定辐射源个体的技术。近年来,辐射源个体识别技术相关理论与实践应用不断完善,指纹特征提取方法的研究取得了较大的进展。该文在分析国内外大量学术研究成果的基础上,从指纹特征的内在逻辑出发提出了一种新的特征框架。该框架根据不同特征对辐射源指纹的描述特性以及相互之间的关联,将指纹特征划分为直接测量特征和降维变换特征两大类共3个层次,并系统性地梳理了辐射源指纹特征提取方法的研究现状。最后,该文对辐射源指纹特征提取的几个潜在研究方向进行了分析和展望, 希望对辐射源个体识别的研究和应用有所裨益。 辐射源个体识别是一种仅通过信号的外部特征测量手段,提取辐射源指纹特征,从而识别发射给定信号的特定辐射源个体的技术。近年来,辐射源个体识别技术相关理论与实践应用不断完善,指纹特征提取方法的研究取得了较大的进展。该文在分析国内外大量学术研究成果的基础上,从指纹特征的内在逻辑出发提出了一种新的特征框架。该框架根据不同特征对辐射源指纹的描述特性以及相互之间的关联,将指纹特征划分为直接测量特征和降维变换特征两大类共3个层次,并系统性地梳理了辐射源指纹特征提取方法的研究现状。最后,该文对辐射源指纹特征提取的几个潜在研究方向进行了分析和展望, 希望对辐射源个体识别的研究和应用有所裨益。
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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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摘要(9920)
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太赫兹雷达具有带宽大、分辨率高、多普勒敏感、抗干扰等独特优势,是目标探测领域的重要发展方向。该文首先回顾和介绍了电子学和光学太赫兹雷达系统历史、现状和最新进展,其次对太赫兹雷达目标特性从机理、计算、测量3个方面进行了梳理和概要介绍,同时阐述了太赫兹ISAR、SAR、阵列和孔径编码成像研究状况,简要介绍了太赫兹雷达在预警探测、安检反恐等领域的应用,最后对太赫兹雷达技术的发展方向进行了展望。 太赫兹雷达具有带宽大、分辨率高、多普勒敏感、抗干扰等独特优势,是目标探测领域的重要发展方向。该文首先回顾和介绍了电子学和光学太赫兹雷达系统历史、现状和最新进展,其次对太赫兹雷达目标特性从机理、计算、测量3个方面进行了梳理和概要介绍,同时阐述了太赫兹ISAR、SAR、阵列和孔径编码成像研究状况,简要介绍了太赫兹雷达在预警探测、安检反恐等领域的应用,最后对太赫兹雷达技术的发展方向进行了展望。
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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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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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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。
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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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合成孔径雷达技术经历了二维SAR、二维半SAR(InSAR)、三维SAR,已发展到如今的多维度SAR,取得了巨大的技术成就。该文在简要总结合成孔径雷达及其成像技术发展历程的基础上,提出了全息合成孔径雷达的概念并首次给出了明确的定义,指出该定义与现有全息雷达、多基线圆迹SAR、多维度SAR等概念的区别与联系。并且基于现有多维度SAR模型框架,给出了全息SAR的成像体制和信号模型,提出了初步的成像思路,为全息SAR技术的发展提供了初步的理论和技术框架基础。 合成孔径雷达技术经历了二维SAR、二维半SAR(InSAR)、三维SAR,已发展到如今的多维度SAR,取得了巨大的技术成就。该文在简要总结合成孔径雷达及其成像技术发展历程的基础上,提出了全息合成孔径雷达的概念并首次给出了明确的定义,指出该定义与现有全息雷达、多基线圆迹SAR、多维度SAR等概念的区别与联系。并且基于现有多维度SAR模型框架,给出了全息SAR的成像体制和信号模型,提出了初步的成像思路,为全息SAR技术的发展提供了初步的理论和技术框架基础。
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目标检测与识别是高分辨合成孔径雷达(SAR)领域的热点问题。机场上飞机作为一种典型目标,其检测和识别有一定的独特性。该文回顾了SAR图像典型目标检测识别领域技术的发展过程,分析了SAR图像中飞机目标的散射机制及面临的技术难点,阐述了 SAR 飞机目标检测识别的系统流程、技术路线和关键科学问题,对基于传统与基于深度学习两个方面的飞机目标检测识别的研究进展进行了归纳总结,并讨论了各类方法的特点及存在的问题,展望了未来的发展趋势。该文认为如何将深度学习与目标电磁散射机理结合、提高网络或模型的泛化能力是提升SAR图像中目标检测识别精度的关键,并给出了一种基于散射信息与深度学习融合的飞机目标检测方法。 目标检测与识别是高分辨合成孔径雷达(SAR)领域的热点问题。机场上飞机作为一种典型目标,其检测和识别有一定的独特性。该文回顾了SAR图像典型目标检测识别领域技术的发展过程,分析了SAR图像中飞机目标的散射机制及面临的技术难点,阐述了 SAR 飞机目标检测识别的系统流程、技术路线和关键科学问题,对基于传统与基于深度学习两个方面的飞机目标检测识别的研究进展进行了归纳总结,并讨论了各类方法的特点及存在的问题,展望了未来的发展趋势。该文认为如何将深度学习与目标电磁散射机理结合、提高网络或模型的泛化能力是提升SAR图像中目标检测识别精度的关键,并给出了一种基于散射信息与深度学习融合的飞机目标检测方法。
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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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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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