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基于物理启发机器学习的属性散射中心提取方法

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电子与信息学报 2024年第5期46卷 2036-2047页

作者：岳子瑜徐丰复旦大学电磁波信息科学教育部重点实验室上海200433

基于参数化散射中心模型进行参数估计是实现合成孔径雷达高级信息获取(SAR AIR)技术的基本思路之一,传统的属性散射中心(ASC)参数估计算法往往具有计算速度慢、算法复杂度高、对参数初值要求高等问题。对此,该文提出一个新的基于无监督... 详细信息

基于参数化散射中心模型进行参数估计是实现合成孔径雷达高级信息获取(SAR AIR)技术的基本思路之一,传统的属性散射中心(ASC)参数估计算法往往具有计算速度慢、算法复杂度高、对参数初值要求高等问题。对此,该文提出一个新的基于无监督学习的端到端框架用于从SAR图像反演ASC参数。首先,利用自编码式网络结构有效提取目标图像特征,缓解由于优化空间复杂非凸导致的直接求解困难,解决初值敏感问题;其次,通过嵌入ASC模型作为物理解码器以将编码器输出约束为正确的ASC参数;最后,通过端到端的模型架构进行学习和推理,达到降低算法复杂度及提高估计速度的目的。通过在仿真和实测数据上进行测试,实验结果表明在0.15 m分辨率测试集SAR图像上取得低于0.1 m的估计误差,反演单个散射中心平均耗时0.06 s,验证了该文所提方法的有效性、高效性与鲁棒性。

关键词：属性散射中心模型参数估计基于物理知识的机器学习

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微波视觉与SAR图像智能解译

雷达学报（中英文） 2024年第2期13卷 285-306页

作者：徐丰金亚秋电磁波信息科学教育部重点实验室复旦大学上海200433

高分辨率雷达成像技术和人工智能、大数据技术的快速发展,有力促进了雷达图像智能解译技术的进步。由于雷达传感器本身的特殊性和电磁散射成像物理的复杂性,雷达图像的解译缺乏光学图像的直观性,准确迅速识别分类的需求对雷达图像解译... 详细信息

高分辨率雷达成像技术和人工智能、大数据技术的快速发展,有力促进了雷达图像智能解译技术的进步。由于雷达传感器本身的特殊性和电磁散射成像物理的复杂性,雷达图像的解译缺乏光学图像的直观性,准确迅速识别分类的需求对雷达图像解译提出了迫切的挑战。在借鉴人脑光视觉感知机理和计算机视觉图像处理相关技术基础上,进一步融合电磁散射物理规律及其雷达成像机理,我们提出发展微波域雷达图像解译的“微波视觉”的新交叉领域研究。该文介绍微波视觉的概念与内涵,提出微波视觉认知模型,阐述其基础理论问题与技术路线,最后介绍了作者团队在相关问题上的初步研究进展。

关键词：合成孔径雷达(SAR) 雷达成像电磁散射目标识别微波视觉语义电磁散射建模物理智能逆问题视觉感知

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融合可微分渲染的SAR多视角样本增广

雷达学报（中英文） 2024年第2期13卷 457-470页

作者：贾赫成蒲欣洋王燕妮符士磊徐丰电磁波信息科学教育部重点实验室复旦大学上海200433

合成孔径雷达(SAR)因其全天候、全天时的监测能力在民用和军事领域得到广泛应用。近年来,深度学习已被广泛应用于SAR图像自动解译。然而,由于卫星轨道和观测角度的限制,SAR目标样本面临视角覆盖率不全的问题,这为学习型SAR目标检测识别... 详细信息

合成孔径雷达(SAR)因其全天候、全天时的监测能力在民用和军事领域得到广泛应用。近年来,深度学习已被广泛应用于SAR图像自动解译。然而,由于卫星轨道和观测角度的限制,SAR目标样本面临视角覆盖率不全的问题,这为学习型SAR目标检测识别算法带来了挑战。该文提出一种融合可微分渲染的SAR多视角样本生成方法,结合逆向三维重建和正向渲染技术,通过卷积神经网络(CNN)从少量SAR视角图像中反演目标三维表征,然后利用可微分SAR渲染器(DSR)渲染出更多视角样本,实现样本在角度维的插值。另外,方法的训练过程使用DSR构建目标函数,无需三维真值监督。根据仿真数据的实验结果,该方法能够有效地增加多视角SAR目标图像,并提高小样本条件下典型SAR目标识别率。

关键词：合成孔径雷达(SAR) 可微分SAR渲染器(DSR) 卷积神经网络(CNN) 三维重建多视角样本生成

高速相干频分复用无源光网络系统辅助管理和控制通道传输与性能

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光学学报 2024年第8期44卷 1-8页

作者：申王伟王佳叶李国强邢思哲颜安李忠亚施剑阳迟楠张俊文复旦大学信息科学与工程学院电磁波信息科学教育部重点实验室上海200433

为了在保持帧结构完整性的同时,低代价地传输管理和控制信号,提出面向高速频分复用相干无源光网络(FDM-CPON)的两种传输管理和控制信号传输机制,即数字端辅助管理和控制通道(AMCC)和数据通道的相加和相乘。通过将AMCC传输的通断键控(OOK... 详细信息

为了在保持帧结构完整性的同时,低代价地传输管理和控制信号,提出面向高速频分复用相干无源光网络(FDM-CPON)的两种传输管理和控制信号传输机制,即数字端辅助管理和控制通道(AMCC)和数据通道的相加和相乘。通过将AMCC传输的通断键控(OOK)信号映射为数据通道信号幅值的变化,完成数据通道信号幅值再调制,成功将AMCC与数据通道相结合,实现了管理和控制信号与数据通道信号的同步传输。实验结果表明,在基于16QAM传输20 km光纤的200 Gbit/s FDM-CPON系统中,当AMCC的带宽和调制因子(MI)相同时,乘性AMCC对于信号性能的影响更小,自身传输信号的质量也更高。在AMCC的MI为26.1%、带宽为24.4 MHz时,乘性AMCC对信号灵敏度的惩罚比加性AMCC小3 dB。以上研究为未来高速相干频分复用无源光网络AMCC传输与系统设计提供重要参考。

关键词：光通信相干无源光网络相干光通信光纤通信频分复用辅助管理和控制通道

FY-3D MWRI在轨交叉辐射定标和海表温度反演

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电波科学学报 2024年第2期39卷 214-224页

作者：李子翀蒋耿明复旦大学电磁波信息科学教育部重点实验室上海200438

海表温度(sea surface temperature,SST)在气候监测、海洋学研究、渔业经济研究和污染监测等多个方面起着重要作用。本文利用风云三号D星(FY-3D)微波成像仪(Microwave Radiation Imager,MWRI)数据对海表温度进行了反演。首先,以全球降... 详细信息

海表温度(sea surface temperature,SST)在气候监测、海洋学研究、渔业经济研究和污染监测等多个方面起着重要作用。本文利用风云三号D星(FY-3D)微波成像仪(Microwave Radiation Imager,MWRI)数据对海表温度进行了反演。首先,以全球降水测量(Global Precipitation Measurement,GPM)卫星微波成像仪(GPM Microwave Imager,GMI)作为参考传感器,采用基于海洋微波辐射传输模型(radiative transfer model,RTM)的双差异方法对FY-3D MWRI进行交叉辐射定标,消除了其在轨辐射定标偏差,为精确反演海表温度奠定了基础;然后,在波段选择的基础上提出耦合微波海表发射率的海表温度多波段反演新算法,与传统的多波段反演算法相比,新反演算法的均方根误差从0.74 K减少至0.69 K;最后,用新反演算法从2020年的FY-3D MWRI数据反演得到全球的海表温度,并用时空匹配的iQuam浮标数据和GMI海表温度产品对反演结果进行精度验证,误差分别为0.04±1.13 K和−0.07±1.18 K。另外,在相同的条件下,用传统多波段算法反演得到的海表温度的误差分别为0.30±1.17 K和0.10±1.17 K。新算法的理论精度和实际反演精度均优于传统的多波段算法,说明本文发展的耦合微波海表发射率的多通道反演新算法是有效和精确的。

关键词：风云三号D星微波成像仪(FY-3D MWRI) 交叉辐射定标微波海表发射率海表温度反演新算法精度验证

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面向6G太赫兹无线通信的关键机器学习技术综述(特邀)

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激光与光电子学进展 2024年第3期61卷 7-31页

作者：周雯徐思聪复旦大学通信科学与工程系电磁波信息科学教育部重点实验室上海200433

太赫兹技术作为6G时代的核心通信技术,可以有效解决频段资源日益稀缺的窘境,以满足流量、连接数急剧增长的需求,实现更大的传输带宽。现有机器学习算法如深度神经网络、卷积神经网络和长短期记忆网络等,均可以有效缓解6G传输系统中的强... 详细信息

太赫兹技术作为6G时代的核心通信技术,可以有效解决频段资源日益稀缺的窘境,以满足流量、连接数急剧增长的需求,实现更大的传输带宽。现有机器学习算法如深度神经网络、卷积神经网络和长短期记忆网络等,均可以有效缓解6G传输系统中的强非线性效应,是实现6G太赫兹无线通信的重要手段。介绍了应用于光子毫米波和太赫兹无线传输系统的不同深度学习范式,讨论了应用光子技术办法产生超高速THz波无线信号的国内外主要进展及技术路线对比,并且对较为经典的或是目前最新的应用于太赫兹通信系统中的人工智能技术进行了介绍,同时对未来大速度、高容量的太赫兹通信技术的发展提出了展望。

关键词：太赫兹无线通信 6G 人工智能机器学习神经网络光纤通信

基于波前整形和自适应光学的水下可见光通信系统

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重庆邮电大学学报（自然科学版） 2024年第1期36卷 166-171页

作者：陈超旭徐迟施剑阳迟楠复旦大学电磁波信息科学教育部重点实验室上海200433

为了解决水下可见光通信中复杂的水下湍流、散射环境对光束造成的畸变而导致信号传输失败的问题,使用随机相位屏方法模拟了水下湍流信道,在发射端对光束进行波前整形实现远距离聚焦,接收端使用自适应相位恢复算法对接收端光斑进行恢复。... 详细信息

为了解决水下可见光通信中复杂的水下湍流、散射环境对光束造成的畸变而导致信号传输失败的问题,使用随机相位屏方法模拟了水下湍流信道,在发射端对光束进行波前整形实现远距离聚焦,接收端使用自适应相位恢复算法对接收端光斑进行恢复。在1.2 m水下实验平台使用比特功率加载技术发射离散多音信号(discrete multi-tone, DMT)信号测量接收光功率与数据传输速率的对应关系,基于此,预测了100 m湍流环境下可见光信号的传输速率,与经过波前整形以及自适应相位恢复后的结果对比得到,所提出的方法可以使得水下可见光系统的传输速率得到极大提升。

关键词：水下可见光通信波前整形随机相位屏湍流自适应光学

基于JEC-FDTD等效循环神经网络的电磁建模和等离子体参数反演

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电波科学学报 2024年第3期39卷 552-560页

作者：覃一澜马嘉禹付海洋徐丰复旦大学电磁波信息科学教育部重点实验室上海200438

磁化等离子体中的电磁波传播是重要的研究课题,针对特定场景下的电磁等离子耦合问题,进行有效且准确的方程建模与参数求解具有极强的研究价值和挑战性,这是探究电磁波与等离子体复杂非线性相互作用机制的关键。文中设计了一种可用于电... 详细信息

磁化等离子体中的电磁波传播是重要的研究课题,针对特定场景下的电磁等离子耦合问题,进行有效且准确的方程建模与参数求解具有极强的研究价值和挑战性,这是探究电磁波与等离子体复杂非线性相互作用机制的关键。文中设计了一种可用于电磁等离子体正逆向建模的循环神经网络(recurrent neural network,RNN),该网络正向传播过程等价于任意磁倾角情况下的电流密度卷积时域有限差分(current density convolution finite-difference time-domain,JEC-FDTD)方法,因此可以求解给定的电磁建模问题,并易于大规模并行计算。通过构建前向可微模拟过程,JEC-FDTD方法可以使用自动微分技术准确且高效地计算梯度,然后通过训练网络来解决反问题。因此,该方法可以有效利用观测到的时域散射场信号反演重要的等离子体参数。JEC-FDTD方法和RNN相结合,形成了较强的协同效应,使得模型具有可解释性和高效的计算效率,受益于深度学习提供的优化策略和专用硬件支持,可以适用于不同仿真场景下的电磁建模和等离子体参数反演。

关键词：电流密度卷积时域有限差分(JEC-FDTD)方法磁化等离子体循环神经网络(RNN) 物理启发的机器学习算法参数反演

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光子辅助四倍频W波段LFM信号感知测距

激光与光电子学进展 2024年第9期61卷 249-255页

作者：潘龙威王演祎谭宇璇王源罡王凯辉周雯复旦大学通信科学与工程系和电磁波信息科学教育部重点实验室上海200433

提出了一种基于光学外调制器倍频产生W波段线性调频(LFM)信号并用于高分辨率测距的新方案。通过光调制器将来自任意波形发生器(AWG)的LFM信号调制到光载波的边带上,利用光电探测器(PD)拍频完成光电转换,从而产生四倍频W波段LFM信号,其... 详细信息

提出了一种基于光学外调制器倍频产生W波段线性调频(LFM)信号并用于高分辨率测距的新方案。通过光调制器将来自任意波形发生器(AWG)的LFM信号调制到光载波的边带上,利用光电探测器(PD)拍频完成光电转换,从而产生四倍频W波段LFM信号,其中心频率与带宽均为原始LFM信号的四倍。发射上述宽带LFM信号对相距为50 cm的2个目标分别测距,测量结果为48.8 cm,误差为1.2 cm。为进一步验证实验的可靠性,调整2个目标的距离为40 cm,测量结果为38.9 cm,误差为1.1 cm。该系统克服了难以直接在电域产生高频信号的“电子瓶颈”,通过光子辅助产生宽带LFM信号实现了高分辨率感知测距,为未来超高分辨率的线性调频连续波雷达系统提供了一种解决方案。

关键词：微波光子学雷达测距光子辅助倍频线性调频连续波 W波段