联合变化检测与子带对消技术的SAR图像干扰抑制方法

子带对消(subband spectral cancellation, SSC)法是一种有效的合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)射频干扰(radio frequency interference, RFI)抑制方法, 但其在消除干扰的同时容易损失图像细节信息, 影响后续图像解译。为此, 在SSC方法的基础上, 联合变化检测技术, 提出一种改进的SAR图像干扰抑制方法。根据改进的对数比变化检测算子, 所提方法实现了干扰二次检测, 消除了干扰图像中的虚警信息, 避免了图像中有用信号的损失。基于欧空局Sentinel-1A卫星干涉宽幅模式受干扰SAR图像, 开展了干扰抑制与效果评估。实验结果表明, 所提方法能够在有效抑制干扰的同时尽可能保留SAR图像细节信息, 证明了所提方法的有效性。     

相参频率捷变雷达目标稀疏重建性能边界综述

相比频率固定的脉冲多普勒体制, 频率捷变体制在抗干扰方面具有显著优势。但在该体制下, 基于匹配滤波的信号处理算法存在旁瓣平台问题, 难以与动目标检测兼容。压缩感知理论将目标参数估计建模作为欠定方程求解, 为该问题提供了解决思路。在相参频率捷变雷达中, 压缩感知能否准确重建目标是一个基础性问题。本文梳理了针对该问题的相关研究, 借助相变理论与相变曲线的解析表达式, 定量描述了捷变频雷达重建目标的成功概率与主要系统和目标参数之间的关系; 该理论性能边界与仿真实际所能达到的性能相接近。此外, 还探讨了现有成果在实际应用中的价值, 展望了未来研究方向。     

复杂场景散射中心模型化与雷达成像应用

在复杂场景中, 目标与环境之间的耦合散射会造成雷达图像特征的干扰, 这一问题给雷达目标自动识别与跟踪技术带来了困难, 成为雷达、电磁领域持续关注的热点研究问题。目前, 使用传统的电磁数值计算方法对复杂场景散射问题进行仿真, 所需计算资源巨大, 耗时很长, 而且多限于针对单一类型复合目标, 难以满足实际工程应用需求。针对此问题,提出了复杂场景散射中心模型化的方法, 集成散射中心模型、物理光学法、积分方程法、四路径模型、射线追踪等方法为一体, 实现了复杂场景、群目标雷达成像快速仿真。本文给出了三种有代表性的复杂场景的逆合成孔径雷达成像仿真结果, 验证了本文方法的可行性及泛用性。     

合成孔径雷达实时成像视频信号的模拟方法

建立了合成孔径雷达回波视频信号模型,提出了一种用AWG520任意波形发生器生成SAR回波视频信号的方法,并用这种方法模拟了SAR实时成像的回波视频信号.把这种视频信号通过A/D采样送入SAR实时处理机,用来考查SAR实时处理器连续动态成像的性能,如实时性图象拼接、多普勒中心估计、载机运动补偿及SAR前斜视成像性能等.     

多波段线性调频傅里叶域锁模光电振荡器

提出了一种基于傅里叶域锁模光电振荡器（Fourier domain mode-locked optoelectronic oscillator,FDML OEO）的多波段可重构线性调频信号产生方案.在该方案中,由扫频多波长激光器、相位调制器和光陷波滤波器等构成FDML OEO的核心单元——快速扫频的多通带微波光子滤波器.将扫频多通带微波光子滤波器的扫频周期和FDML OEO的环腔延时同步,可实现傅里叶域锁模,从而在FDML OEO腔内自激振荡产生多波段线性调频微波信号.与传统的基于高速基带线性调频微波源的微波光子多波段线性调频信号产生方案相比,该方案结构简单,成本低,不需要借助外部的高速基带线性调频微波源.此外,FDML OEO所产生的多波段线性调频信号的带宽和中心频率均宽带可调.该新型多波段线性调频微波信号源在先进多波段雷达、多业务泛在接入无线通信等系统中具有良好的应用前景.     

时变海场景双基SAR回波实时模拟方法研究

基于时变海场景双站散射机理,结合双基合成孔径雷达(SAR,Synthetic Aperture Radar)成像几何模型,提出了一种时变海场景双基SAR射频回波信号实时模拟方法。针对时变海场景的复杂耦合散射,采用多径近似理论建立了双基SAR海面目标回波信号模型,提取了时变海面双基SAR系统响应函数,结合高性能计算技术、同步动态随机存取(SDRAM)技术以及全系统交换设计,实现了时变海场景双基SAR射频回波信号实时模拟,最后仿真测试结果验证了该方法的有效性。     

基于改进MUSIC算法的散射中心参数提取及RCS重构

随着隐身技术的发展,雷达目标的边缘绕射等逐渐取代镜面散射成为主要的散射源,因此基于几何绕射理论（geometric theory of diffraction,GTD）的散射中心模型对隐身目标电磁散射特性的描述要比衰减指数和模型更为精确。显然,准确估计出GTD散射中心参数对刻画目标散射特性犹为重要。针对经典多重信号分类（multiple signal classification,MUSIC）法仅利用目标原始回波数据、参数估计精度不高这一问题,提出一种改进的MUSIC算法对散射参数估计提取。改进的MUSIC算法通过对原始回波数据取共轭,构建新的总协方差矩阵,有效利用了目标原始回波数据的共轭信息。仿真结果表明,与经典MUSIC算法相比,改进的MUSIC算法参数估计精度更高,雷达散射截面重构拟合程度更好,且运算量增加不大,可有效提取出隐身目标的散射中心。     

小样本条件下SCGAN+CNN低分辨雷达目标一步识别算法

现有低分辨雷达目标识别方法,通常采用先特征提取、再进行目标分类的两步识别算法,这种算法存在识别率难以提高和方法泛化性不足的问题,对此,提出一种增强条件生成对抗网络（strengthening condition generative adversarial network,SCGAN）+卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）的低分辨雷达目标一步识别算法。该算法利用CNN自动获取采样数据深层本质特征,无需特征提取,实现对目标的一步识别。为进一步提高小样本条件下的识别效果,基于CGAN理论来提高样本在特征空间的覆盖程度,并对CGAN的判别器进行改进,在损失函数中增加混叠惩戒项,通过SCGAN生成不混叠的生成样本来更好地训练CNN,提高其在小样本条件下的识别能力。仿真对比实验校验了一步识别算法较传统两步识别算法的优越性,以及SCGAN+CNN的低分辨雷达目标一步识别算法在小样本条件下的有效性。     

基于 FPGA的高速雷达信号实时处理

介绍了一种实现高速雷达信号实时处理的 IP核的实现方法.将采样率为4G/S的雷达采样信号分为16路采样频率为250M/S的信号并行输入给 FPGA芯片.然后,在芯片内对这16路信号进行并行处理,完成采样信号与特征库信号的相关计算.首先介绍了快速相关计算的方法和重叠相加法的原理,给出了用 FPGA实现快速实时相关计算框图.通过平台测试和仿真计算,结果表明,设计满足资源、时序以及精度等各方面要求     

基于压缩感知的多角度合成孔径雷达成像

多角度合成孔径雷达（syntheticapertureradar,SAR）成像是实现多SAR信息融合的重要方式．对提高成像分辨率．重构目标轮廓进而提高雷达目标检测或分类性能具有基础性价值．由于各传感器发射信号和测量位置的多样性,实现多角度SAR成像具有挑战性．如何在噪声干扰情况下快速实现多角度SAR成像是一个新问题．本文建立了基于压缩感知的多角度SAR测量模型．通过对测量矩阵的分析,证明多角度SAR测量角度范围、发射信号载频和空间采样位置是影响成像性能的关键因素,研究了目标空间离散间隔对成像质量和分辨率的影响．以上述分析为基础,本文对多角度SAR发射信号载频和测量位置进行设计,构建满足约束等距性的测量矩阵．针对测量矩阵阶次较高的问题,文章提出用分段正交匹配追踪（stagewiseorthogonalmatchingpursuit,STOMP）进行模型求解,在测量矩阵欠定严重的情况下,该算法可以迅速求得模型最优稀疏解．在实验环节．通过分析多角度SAR参数对成像性能的影响,进一步验证了本文结论．实验验证了模型和相应求解算法的有效性和鲁棒性．