基于方位deramp和NFS大斜视聚束SAR成像算法

该文针对聚束SAR回波信号方位向频谱混叠和大斜视时距离向和方位的严重耦合,提出了一种结合方位向deramp和非线性频率变标(NFS)的斜视聚束SAR成像算法。首先在方位向进行deramp操作,消除方位频谱混叠。然后通过非线性频率变标并考虑距离向时频变换的标度变化补偿方位相位,实现场景成像。仿真结果表明,该算法可有效消除方位频谱混叠,具有较高的精度,满足大斜视聚束SAR的成像要求和较大测绘带宽度要求。     

高分辨率星载聚束式SAR的 Deramp Chirp Scaling成像算法

基于两步处理算法和Chirp Scaling算法,提出一种适用于高分辨星载聚束式合成孔径雷达(SAR)的Deramp Chirp Scaling(DCS)算法.该算法结合了谱分析(SPECAN)算法和Chirp Scaling算法的优点,算法先采用具有固定多普勒调频率的deramp处理实现方位的粗聚焦,消除了星载聚束式SAR特有的方位频谱混迭现象,然后应用Chirp Scaling原理实现距离的精确聚焦,并补偿deramp处理引起的方位相位误差,实现方位精聚焦.基于斜视等效距离模型,该模型更好地拟合了星载聚束式SAR的空间几何关系,推导了DCS算法,给出了实现步骤,整个算法无需任何插值操作,只需复乘和FFT即可完成.该算法适用于宽测绘带高分辨率星载聚束式SAR的精确成像处理.最后,通过计算机仿真,验证了算法的有效性.     

机载SAR多模式统一化成像处理技术研究

合成孔径雷达(SAR)技术能够实现感兴趣区域(ROI)的多模式成像与超高分辨观测。然而,超高分辨成像因多脉冲长时间相干积累而面临方位频谱混叠问题,且对于斜视情况下的凝视和滑动聚束模式,传统频域成像算法难以实现统一化处理。据此,本文提出了一种SAR多模式统一化成像处理算法。首先,采用线性距离走动校正削弱斜视数据的两维耦合。然后,结合基于方位Deramp技术的混叠频谱重建方法与方位重采样,实现混叠信号的恢复及聚焦深度问题的解决。最后,利用扩展的距离徙动算法进一步完成ROI精聚焦。本文所提算法能够对斜视的凝视和滑动聚束数据进行统一化的成像处理。基于点目标仿真与机载SAR多模式实测数据处理结果,验证了所提方法的有效性。     

并行机载双站斜视SAR ELBF-CS成像算法

论文建立了并行机载斜视双站SAR的结构模型和信号模型,用收发载机多普勒贡献比为加权系数推导了点目标回波的扩展Loffeld频谱公式(ELBF)。在二维频域内补偿双站扭曲项,然后对剩余相位项做Taylor展开,利用Chirp Scaling(CS)方法,推导了并行机载双站斜视SAR的ELBF-CS成像算法。双站结构参数及双站扭曲项的距离向空变性用回波数据的距离向分块处理,推导了数据分块条件,由此可以实现宽场景成像。算法基于更精确的ELBF,并用CS方法校正点目标距离徙动,处理流程更简单,成像效率更高,仿真验证了本文算法处理并行机载双站斜视SAR数据的有效性。     

基于切比雪夫多项式的新形式调频变标合成孔径雷达成像算法

该文提出一种基于切比雪夫(Chebyshev)多项式逼近的新形式的调频变标(Chirp Scaling, CS) SAR成像算法。该算法采用切比雪夫多项式逼近替代了原始CS算法中对回波信号2维频谱的泰勒(Taylor)级数展开近似,公式更加精确。然后利用光学系统抽象出的数学模型确定变标函数以校正距离徙动。并且该算法使由近似引入的误差有了上界限,改善了场景边缘点的聚焦效果,增加了场景的聚焦深度。仿真结果验证了该算法的有效性。     

一种消除调频连续波SAR距离频谱混叠的FS算法

原始的频率变标算法(Frequency Scaling, FS)用于调频连续波SAR 成像处理时,会导致严重的距离频谱混叠。该文从频率变标算法原理出发,结合傅立叶变换的尺度变换性质从距离时域和距离频域的角度进行分析,通过引入归一化因子,提出了一种消除距离频谱混叠的改进FS 算法。该算法保留了原RVP 项,并且不改变原始FS算法的处理步骤和处理效率。最后利用该算法对点目标进行聚焦成像,验证了该算法的有效性。      

基于线性调频变标原理的SPECAN成像算法

在擦地角较大的前斜合成孔径雷达(SAR)模式下,距离走动会随斜距明显变化。传统SPECAN成像算法只以中心斜距为参考进行了走动校正,使得测绘带距离边缘仍会有残余的距离走动,最终导致目标的散焦。为了解决该问题,提出了一种基于线性调频变标原理的SPECAN成像算法。该算法首先在二维时域乘以Chirp Scaling因子,去掉了距离走动的距离空变性,然后使用传统SPECAN成像算法完成图像的二维聚焦。仿真结果验证了所提算法的正确性和有效性。     

基于改进CS算法的侧斜视SAR成像

针对SAR的斜视工作模式,该文建立了雷达信号的回波模型,详细分析了回波信号的瞬时方位频率和瞬时多普勒频率及距离Chirp斜视对方位频率的影响,结合经典的 CS算法,提出了一种基于斜视的改进CS算法,并利用该方法进行了仿真试验,理论分析和仿真结果表明,该方法更符合斜视SAR的几何关系,能有效的进行距离压缩、距离徙动校正和方位聚焦,改善成像质量。     

一般构型机载双站大斜视SAR二维Chirp-Z变换成像算法

该文提出一般构型机载双站大斜视SAR的2维Chirp-Z变换(CZT)成像算法。针对双站大斜视回波信号的距离-方位向强耦合,在距离频域-方位时域校正载机大斜视引起的大距离走动,然后推导改进点目标的频谱公式。成像时,先用参考函数相乘完成回波一致聚焦,然后借助于载机轨迹解耦合公式将频谱相位分解为距离移变和方位移变的两个独立相位项,再运用CZT分别消除其空变性得到成像结果。仿真验证了该算法处理一般构型机载双站大斜视SAR回波数据的有效性。     

一种分段处理的大斜视SAR 成像算法

大斜视SAR 成像时,距离向和方位向严重耦合,距离走动现象明显,传统的SAR 成像算法面临严重挑战。论 文针对大斜视SAR 的成像特点,提出了一种分段处理的大斜视SAR 成像算法。该算法根据等效聚束条件进行方位分块, 在每个子块内通过距离压缩、相位补偿、距离校正和方位傅里叶变换等步骤实现子图聚焦,最后通过几何校正和子图拼 接得到条带SAR 图像。仿真结果表明,该算法能适应大斜视SAR 成像条件,获得较好的聚焦效果。     

探测器波段响应率及其测试定标法

描述了碲镉汞红外探测器相对光谱分布Ｇ（λ）和波段响应率Δλ的测试计算方法，以及其在１０５Ｋ温度下工作时，其中的一些定标问题，给出了１０５Ｋ温度下工作，空间应用的碲镉汞光导红外探测器有关测试方法、设备及测试结果，并给出了相应的测试误差。     

基于知识的红移测量和谱线证认方法

该文给出了一种基于知识的天体光谱的红移测量和谱线证认方法。首先,利用特征谱线的相关知识对红移候选和特征谱线候选进行了定义,并根据定义交叉确认红移候选和特征谱线候选;然后,利用Parzen窗法对所得到的红移候选集进行密度估计;最后,确定密度最大的红移候选,将落入其Parzen窗内的所有红移候选值进行平均得到红移,与这些红移候选值相对应的特征谱线候选即为特征谱线。与现有的基于谱线匹配的方法相比,该方法对谱线提取效果的依赖程度较低。实验结果表明:该方法的鲁棒性较好,正确率较其它基于谱线匹配的方法有较大提高。     

一种ESPRIT的演变算法

本文通过对ESPRIT算法的研究,提出了一种ESPRIT算法的演变算法,构造一种新的空间谱量,避免了对协方差矩阵进行特征分解的要求。理论分析与计算机仿真表明该算法切实可行、有效并且易于实现。     

一种改进的光谱响应测量方法

在分析以往光谱响应测量装置的基础上，结合黑体和单色仪的优点，利用普朗克公式，建立了一套改进的光谱响应测量装置，其综合性能指标优于目前的同类装置，可用于对探测器光谱响应及其测量仪进行检定，实现不同实验室之间光谱响应参数的量位传递。     

On hidden periodicities

Many spectral analysis techniques have been developed over the years. In this paper we develop a new method of spectral analysis and show that it performs well in situations where the noise signal is of short duration. With this method we can restore the spectrum with desired precision having at hand values of the observed signal only on the finite interval.     

新型远红外辐射材料的研制

研究了一类常温，高效有要无机物相结合的新型远红外辐射材料。通过对３０种不同配方材料热发射率的测试，分析了它与材料成份，含量，加工条件等的关系，这些材料对防病治病和康复有一定作用。     

On Detecting White Space Spectra for Spectral Scavenging in Cognitive Radios

A primary task performed by a Cognitive Radio is that of spectral estimation to locate the segments in a spectral span that contain white zones, spans that contains noise only, or grey zones, spans that contain signals with significant intervals of off-time. The identification of spectral regions containing noise only spectra, as opposed to regions containing signals with low spectral density, is surprising difficult. The estimator must deal with questions of transform length, window selection, window length, window overlap, and ensemble averaging options. This paper describes the impact of each selection option and presents the architecture of the optimal spectral estimator.

A Design of Segmented Data Rates for Recurrent Channel Estimation

In a conventional pilot-symbol assisted modulation design, the signals of a short period are composed of the pilot tones and an information symbol block. For improving the accuracy of the channel estimate, some recurrent methods use the detected information symbols as the additional pilots. Working on an orthogonal frequency division multiplexing system, we divide the information symbol block into several sub-blocks and assign them with different data rates. Then the recurrent channel estimations can exploit the potential strength of the new approach, and the averaged data rate can be increased with the minimum mean-square error channel estimator. The simulation results confirm the merit of the proposed approach.

Numerical Simulation of Spectral Response for 650 nm Silicon Photodetector

The theoretical spectral response formula of the N+-N-I-P+ silicon photodetector with high/low emission junction is given. At the same time, considering the process requirements, the optimum structure parameters of silicon photodetector are obtained by numerical calculation and simulation. Under the condition of these optimum structure parameters, the responsivity of the silicon photodetector will be 0.48 A/W at 650 nm.     

Fourier spectral factor model for prediction of multidimensional signals

A prediction model for multidimensional weakly stationary signals positing fewer number of common dynamic unobserved factors than the number of measured signals is presented. The strategy involves decomposing the measured signals into two independent parts such that one of them is multidimensional idiosyncratic noise while the other is enforced to bear the dynamic covariances using an appropriately transformed lower dimensional factor. The autocovariance functions of the two components are estimated using a Fourier spectral factor model - Spector - by the principle of maximum likelihood. Using the asymptotic properties of discrete Fourier transform, an estimation method based on eigenvalue decomposition of the spectral density function is presented. The predictability using Spector is validated by vector autoregression on publicly available database of signals.