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基于长电偶极子和大磁圆环的新型电磁矢量传感器双基地多输入多输出雷达角度和极化参数联合估计

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物理学报 2021年第4期70卷 199-227页

作者：谢前朋潘小义陈吉源肖顺平国防科技大学电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室长沙410073

针对常规双基地电磁矢量传感器多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)雷达中短电偶极子(L/λ<0.1)和小磁环(2π(R/λ)<0.1)辐射效率不足问题,本文根据实际应用中电磁矢量传感器的有效长度来设计新型的发射电磁矢量传感器... 详细信息

针对常规双基地电磁矢量传感器多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)雷达中短电偶极子(L/λ磁环(2π(R/λ)电磁矢量传感器的有效长度来设计新型的发射电磁矢量传感器阵列和接收电磁矢量传感器阵列.首先,通过平行因子算法来实现对双基地MIMO雷达阵列接收数据空时特性的充分利用.这种处理过程能够实现发射俯仰角和接收俯仰角的自动参数配对.然后,针对归一化坡印亭矢量估计器在长电偶极子和大磁圆环约束下无法实现角度和极化参数有效测量的问题,对于利用平行因子算法得到的发射和接收加载矩阵采用新的盲估计算法来实现对角度参数和极化参数的高精度估计.所提出的盲估计算法在不需要电偶极子长度和磁环周长的先验信息的情况下能够有效地实现发射四维参数和接收四维参数的精确估计,且该算法估计得到的八维参数满足自动参数配对特性.最后,详细推导了长电偶极子和大磁圆环约束下双基地MIMO雷达中角度和极化参数估计性能的克拉美罗界.仿真实验表明,对于实际中长电偶极子和大磁圆环组成的新型电磁矢量传感器,本文所提算法具有良好的参数估计性能.通过理论分析和仿真实验结果可以发现,本文的研究工作能够进一步促进电磁矢量传感器在双基地MIMO雷达中的应用.

关键词：长电偶极子大磁圆环双基地多输入多输出雷达平行因子算法盲估计算法联合参数估计

基于稀疏阵列的电磁矢量传感器多输入多输出雷达高分辨角度和极化参数联合估计

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物理学报 2020年第7期69卷 102-113页

作者：谢前朋潘小义陈吉源肖顺平国防科技大学电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室长沙410073

针对双基地电磁矢量传感器多输入多输出(electromagnetic vector sensors multiple-input multiple-output,EMVS-MIMO)雷达参数估计精度以及角度参数配对问题,通过设计一种新的稀疏阵列和采用自动参数配对算法来实现高分辨的角度参数和... 详细信息

针对双基地电磁矢量传感器多输入多输出(electromagnetic vector sensors multiple-input multiple-output,EMVS-MIMO)雷达参数估计精度以及角度参数配对问题,通过设计一种新的稀疏阵列和采用自动参数配对算法来实现高分辨的角度参数和极化参数联合估计.首先,通过设计稀疏的发射阵列和接收阵列来实现对EMVS-MIMO雷达阵列孔径的扩展;然后,提出平行因子-三线性分解算法对接收数据的三阶张量模型进行求解.所提出的平行因子-三线性分解算法能够实现二维发射角、二维接收角、极化相位角和极化相位差的联合参数自动配对;且针对估计得到的发射导向矢量矩阵和接收导向矢量矩阵,根据旋转不变特性可以实现高精度的发射俯仰角和接收俯仰角测量.在得到精确的发射俯仰角和接收俯仰角之后,相应的发射和接收方位角、极化角和极化相位差可以通过矢量叉积算法来进行估计.相比于现有算法,所提出的算法能够避免高维数据奇异值分解以及额外的参数配对过程;且通过稀疏阵列设计,角度参数估计精度能够进一步地提升,仿真结果表明所提出的算法具有优良的角度参数估计性能.

关键词：稀疏阵列双基地电磁矢量传感器多输入多输出雷达平行因子-三线性分解联合参数估计

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阵列雷达自适应多零点单脉冲群目标测角算法

国防科技大学学报 2019年第3期41卷 1-6,158页

作者：王罗胜斌徐振海刘兴华董玮王国玉国防科技大学电子科学学院电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室

针对阵列体制雷达,由极大似然估计导出自适应多零点单脉冲测角原理。分析发现迭代步长过大导致双零点单脉冲技术在多目标条件下失效,因此提出加权步长改进角度估计的迭代过程,只需要较少计算量就能实现群内多个目标的精确测角。仿真结... 详细信息

针对阵列体制雷达,由极大似然估计导出自适应多零点单脉冲测角原理。分析发现迭代步长过大导致双零点单脉冲技术在多目标条件下失效,因此提出加权步长改进角度估计的迭代过程,只需要较少计算量就能实现群内多个目标的精确测角。仿真结果表明:该算法在较高信噪比条件下可以精确测量群内三个目标角度,测角误差约为0.15倍波束宽度;当群目标数较多或者目标相位差接近于0时,算法性能下降明显。

关键词：群目标测角极大似然估计自适应多零点单脉冲加权步长

融合极化旋转域特征和超像素技术的极化SAR舰船检测

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雷达学报（中英文） 2021年第1期10卷 35-48页

作者：崔兴超粟毅陈思伟国防科技大学电子科学学院电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室长沙410073

对海监视是极化SAR的重要应用,密集区域的舰船目标检测是当前面临的主要挑战之一。舰船密集区域受多目标串扰,传统的恒虚警率(CFAR)检测滑窗难以选取纯净的海杂波样本用于确定检测门限,将导致检测性能下降。针对这一问题,该文从特征提... 详细信息

对海监视是极化SAR的重要应用,密集区域的舰船目标检测是当前面临的主要挑战之一。舰船密集区域受多目标串扰,传统的恒虚警率(CFAR)检测滑窗难以选取纯净的海杂波样本用于确定检测门限,将导致检测性能下降。针对这一问题,该文从特征提取和检测器设计两方面出发,提出一种融合极化旋转域特征和超像素技术的极化SAR舰船检测方法。在特征提取方面,雷达目标的后向散射敏感于目标姿态与雷达视线的相对几何关系,由此带来的散射多样性隐含信息可通过极化旋转域分析进行挖掘。该文利用极化相关方向图及导出的一系列极化旋转域特征,根据目标杂波比(TCR)分析,优选TCR最高的3个极化特征量用于构建目标检测器。在此基础上,该文在检测器设计方面提出了一种基于K均值聚类的杂波超像素筛选方法,有效避免了密集区域舰船目标对邻近杂波的影响,基于筛选的杂波像素点得到舰船目标CFAR检测结果。基于Radarsat-2和高分三号星载全极化SAR数据的对比实验表明,所提方法能有效实现密集区域舰船目标检测,检测品质因数达到95%。

关键词：极化合成孔径雷达极化旋转域超像素特征融合舰船检测

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基于生成对抗网络的信号调制方式的开集识别

系统工程与电子技术 2019年第11期41卷 2619-2624页

作者：郝云飞刘章孟郭福成张敏国防科技大学电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室

为解决信号调制方式的开集识别问题,基于生成对抗网络提出了一种适用于一维信号数据的重构判别网络模型,该模型由重构网络和判别网络组成,分别用来重构和判别输入信号。两个网络在相互对抗的训练过程中,对已知调制方式信号的数据分布形... 详细信息

为解决信号调制方式的开集识别问题,基于生成对抗网络提出了一种适用于一维信号数据的重构判别网络模型,该模型由重构网络和判别网络组成,分别用来重构和判别输入信号。两个网络在相互对抗的训练过程中,对已知调制方式信号的数据分布形式充分学习,使得重构后的输出不仅能够呈现已知调制方式信号更多有用的信息,而且能够扰乱未知调制方式的信号,从而增强判别网络对输入信号调制方式的判别能力。仿真结果表明,该模型能够实现信号调制方式的开集识别,而且在信噪比大于0dB时,对已知调制方式和未知调制方式信号的识别率均大于93%。

关键词：调制识别开集识别生成对抗网络重构判别网络

宽幅SAR海上大型运动舰船目标数据集构建及识别性能分析

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雷达学报（中英文） 2022年第3期11卷 357-372页

作者：雷禹冷祥光孙忠镇计科峰国防科技大学电子科学学院电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室长沙410073

以TopSAR和ScanSAR成像模式为代表的宽幅合成孔径雷达(SAR)可以实现更大范围的海洋场景观测。但实现宽测绘带的同时降低了成像分辨率,因此宽幅SAR图像中的舰船目标缺乏清晰的结构特征,给大范围海上舰船目标识别带来了极大的挑战。同时,... 详细信息

以TopSAR和ScanSAR成像模式为代表的宽幅合成孔径雷达(SAR)可以实现更大范围的海洋场景观测。但实现宽测绘带的同时降低了成像分辨率,因此宽幅SAR图像中的舰船目标缺乏清晰的结构特征,给大范围海上舰船目标识别带来了极大的挑战。同时,由于缺乏海上运动航母、两栖舰等大型关键目标的宽幅SAR样本数据,使得海上运动大型关键舰船目标识别更加困难。针对该问题,该文构建了宽幅SAR海上大型运动舰船目标数据集,共包含2291个大型舰船目标样本,类别划分为大型军事舰船,长度为≥250m的大型民用舰船和长度为150~250 m的大型民用舰船。其构建过程为:首先,通过先验知识辅助获取港口区域大型军事舰船目标样本;其次,利用属性信息对OpenSARShip数据集进行长度筛选获取大型民用舰船目标样本;最后,在样本的距离-多普勒域添加二次相位误差进行运动仿真来模拟海上运动舰船目标的成像结果。此外,该文使用经典识别算法和深度学习方法对构建的数据集与运动仿真处理后的数据进行了识别性能分析,结果表明在低分辨率情况下采用SAR图像复数信息可以在一定程度上提高算法的识别率;并且运动舰船目标的散焦问题对识别准确率具有较大影响。

关键词：合成孔径雷达宽测绘带运动仿真大型舰船

SAR图像飞机目标智能检测识别技术研究进展与展望

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雷达学报（中英文） 2024年第2期13卷 307-330页

作者：罗汝赵凌君何奇山计科峰匡纲要国防科技大学电子科学学院电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室长沙410073

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... 详细信息

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。

关键词：合成孔径雷达目标检测与识别飞机目标深度学习可解释人工智能

合成孔径雷达极化成像解译识别技术的进展与展望

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雷达学报（中英文） 2020年第2期9卷 259-276页

作者：王雪松陈思伟国防科技大学电子科学学院电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室长沙410073

极化合成孔径雷达(SAR)能够获取目标的全极化信息,在对地观测、灾害评估、侦察监视等民用和军用领域得到广泛应用。国内主要高校、中科院、工业部门和用户单位在该领域开展了卓有成效的工作,取得一大批标志性研究成果。该文简要综述了极... 详细信息

极化合成孔径雷达(SAR)能够获取目标的全极化信息,在对地观测、灾害评估、侦察监视等民用和军用领域得到广泛应用。国内主要高校、中科院、工业部门和用户单位在该领域开展了卓有成效的工作,取得一大批标志性研究成果。该文简要综述了极化SAR成像解译识别领域的主要研究进展。在解译层面,主要介绍了极化目标分解和极化旋转域解译等理论方法的研究进展。在应用层面,结合研究团队的工作,探讨了上述理论方法在舰船检测、地物分类和建筑物损毁评估等领域的应用成效。最后,对极化SAR目标解译识别技术的研究进行了展望。

关键词：极化合成孔径雷达(极化SAR) 极化目标分解极化旋转域散射机理目标检测、分类和识别灾害评估

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基于改进双边网络的SAR图像海陆分割方法

雷达学报（中英文） 2020年第5期9卷 886-897页

作者：戴牧宸冷祥光熊博莅计科峰国防科技大学电子科学学院电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室长沙410073

海陆分割是海岸线提取、近岸目标检测的一个基本步骤。传统的海陆分割算法分割准确度差,参数调节繁琐,难以满足实际应用要求。卷积神经网络能够高效地提取图像多个层次特征,广泛应用于图像分类任务,可作为海陆分割新的技术途径。其中双... 详细信息

海陆分割是海岸线提取、近岸目标检测的一个基本步骤。传统的海陆分割算法分割准确度差,参数调节繁琐,难以满足实际应用要求。卷积神经网络能够高效地提取图像多个层次特征,广泛应用于图像分类任务,可作为海陆分割新的技术途径。其中双边网络(BiSeNet)能有效平衡分割精度和速度,在自然场景图像语义分割任务上取得了较好的表现。但对于SAR图像海陆分割任务,双边网络难以有效提取SAR图像的上下文语义信息和空间信息,分割效果较差。针对上述问题,该文根据SAR图像特点减少双边网络中空间路径的卷积层数,从而降低空间信息的损失,并选用ResNet18轻量化模型作为上下文路径骨干网络,减少过拟合现象并提供较广阔的特征感受野,同时提出边缘增强损失函数策略,提升模型分割性能。基于高分三号SAR图像数据的实验表明,所提方法可有效提升网络的预测精度和分割速率,其分割准确度和F1分数分别达到了0.9889和0.9915,对尺寸大小为1024×1024的SAR图像切片处理速率为12.7 frames/s,均优于当前主流的分割网络框架。此外,所提网络的规模较BiSeNet减少50%以上,并小于轻量级的U-Net架构,同时网络有较强的泛化性能,具有较高的实际应用价值。

关键词：合成孔径雷达海陆分割深度学习双边网络损失函数