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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。
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2020, 9(1): 1-33.
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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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。
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2020, 9(5): 803-827.
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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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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2021, 10(3): 467-484.
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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2023, 12(4): 906-922.
针对合成孔径雷达(SAR)图像中飞机散射点离散以及背景强干扰造成虚警的问题，该文提出了一种结合散射感知的SAR飞机检测识别方法。一方面，通过上下文引导的特征金字塔模块来增强全局信息，减弱复杂场景中强干扰的影响，提高检测识别的准确率。另一方面，利用散射关键点对目标进行定位，设计散射感知检测模块实现对回归框的细化校正，增强目标的定位精度。为了验证方法有效性、同时促进SAR飞机检测识别领域的研究发展，该文制作并公开了一个高分辨率SAR-AIRcraft-1.0数据集。该数据集图像来自高分三号卫星，包含4,368张图片和16,463个飞机目标实例，涵盖A220, A320/321, A330, ARJ21, Boeing737, Boeing787和other共7个类别。该文将提出的方法和常见深度学习算法在构建的数据集上进行实验，实验结果证明了散射感知方法的优异性能，并且形成了该数据集在SAR飞机检测、细粒度识别、检测识别一体化等不同任务中性能指标的基准。
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2016, 5(6): 647-657.
无人机目标的雷达检测、分类和识别研究需要无人机的极化散射特性支撑。该文通过对复杂材质无人机的室内测量研究，揭示了无人机与金属化模型的全极化散射特性差异。利用部件分解测量的分析方法，阐述了无人机与主要部件极化散射一致性关系，证明了机身、机翼直接影响整机的退极化效应，其中机身部位是整机交叉极化散射的主要来源。
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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。
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2018, 7(4): 395-411.
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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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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2012, 1(1): 1-10.
星载合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)作为一种主动式微波成像传感器，能够不受天气、气候以及光线的影响，可以全天时、全天候地成像，因此，星载合成孔径雷达已发展成为一种不可或缺的对地观测工具。随着技术的进步，未来星载SAR将实现高分辨率宽测绘带、低成本、小型化、多基多模式微波成像，并具有地面运动目标指示的能力，在最小的成本下获得最丰富的地物信息。这迫切需要星载SAR系统在新模式、新体制、新技术方面取得重大突破。该文将围绕星载合成孔径雷达技术发展现状及未来趋势展开论述。
15
2017, 6(2): 136-148.
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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2020, 9(1): 86-106.
合成孔径雷达(SAR)得益于其全天时全天候、高分辨率的工作模式，在最近几十年吸引了全球雷达学者的目光。作为一种有源雷达系统，合成孔径雷达高分辨成像过程中会受多样式复杂多变的强电磁干扰影响，从而严重影响合成孔径雷达最终的高分辨成像结果，因此，如何有效对抗复杂电磁干扰是合成孔径雷达探测感知的难点和重点之一。该文针对不同的干扰样式、干扰来源、干扰散射机理、雷达天线配置、目标特性等合成孔径雷达抗干扰及高分辨成像的关键要素和主要思路进行了总结梳理，并依照干扰对抗算法的本质，对近些年代表性的合成孔径雷达对抗压制干扰和欺骗干扰算法的文献进行介绍和归纳，旨在为以后的研究提供一定的参考。
17
2020, 9(2): 321-334.
视频合成孔径雷达(SAR)技术将观测场景的动态信息以视频方式呈现出来，其高帧率成像特性有利于实现对地面机动目标的实时探测。视频SAR信号处理关键技术主要包括高帧率成像处理算法和运动目标检测技术等。该文对视频SAR成像处理进行了探讨，给出了两种典型视频SAR成像处理仿真数据结果，详细分析了视频SAR阴影形成机理和对动目标检测性能的影响，并将基于机器学习的视频SAR阴影目标检测技术与经典处理方法在实际数据上进行了验证对比。
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2018, 7(5): 531-547.
微动目标的雷达特征提取、成像与识别技术是雷达目标精确识别领域极具发展潜力的研究方向之一。该文首先简要阐述了微动的相关概念，然后综述了近年来微动目标回波建模、微动特征提取、微动目标成像以及基于微动特征的雷达目标分类与识别等方面的研究现状，并介绍了几种典型前沿应用，最后对微动目标雷达特征提取、成像与识别的研究发展趋势进行了展望。
19
2014, 3(2): 158-165.
为了抑制空气波干扰，该文提出时间域编码电磁方法，采用伪随机编码信号作为激励信号，基于同步记录的编码信号和接收电压信号，通过时间域反卷积信号复原方法获得含有异常体信息的大地冲激响应，同时分析了时钟频率与编码长度的选择依据。该方法进行了外场实验验证，对比实验结果表明：该方法通过降低时钟频率与增大编码长度可显著提高电磁数据的信号质量，抑制空气波干扰，有效识别地下异常体信息。
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2020, 9(4): 684-714.
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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