光机电

地面目标主动成像技术监视装置英国Selex传感器和机载系统公司将开发地面目标主动成像技术(GBAIT)监视装置,这种装置利用爆发照明激光成像技术来识别地面目标。GBAIT使用不伤眼的激光搜索目标,然后用“隐蔽光线”照亮远距离目标,采用特殊的摄像机探测从目标反射回的光,以看清目     

毫米波单脉冲雷达目标二维结构成像方法

基于步进频率距离高分辨技术和单脉冲偏轴测角技术,研究了一种在杂波背景下雷达目标高分辨二维结构成像的方法,并给出了地面坦克目标的成像实例．该方法具有算法简便、实时性强、杂波抑制能力强等特点,为毫米波雷达在强杂波背景中识别目标提供了一条有效途径．     

地面/井地/井间超高密度电阻率成像技术

以电阻率法新理念,分析高密度电法的局限性和改进对策.介绍超高密度泛装置地面/井地/井间电阻率成像系统,通过在地面、井地、井间探测的应用,预见电阻率成像新方法的应用前景.     

偏振遥感成像探测技术及其在目标毁伤效果评估中的应用研究

在未来高技术战争中,战场目标毁伤效果评估具有十分重要的作用。基于目标偏振遥感成像探测原理,介绍了一种能够获取地物目标偏振图像信息的机载多波段偏振遥感成像探测系统;通过对地面炮兵火力毁伤实验相关数据的对比分析,探讨了偏振遥感图像信息在反演目标表面毁伤状态方面的能力;实验结果表明：偏振遥感成像探测技术在目标毁伤效果评估中具有广阔的应用前景。     

机载激光成像雷达运动畸变的分析与修正

针对在机载应用情况下,单元探测的激光成像雷达的载机运动对其地面目标成像影响的问题,给出了激光成像的系统模型;阐明了激光雷达扫描成像的映射变换关系,建立了定位于大地坐标的被成像目标与载机运动平台以及雷达坐标之间的数学关系式,分析了导致目标成像发生畸变的原因及影响因素,并给出了按时序的逐级修正方法。     

机载合成孔径雷达对巡航导弹检测与成像的仿真研究

研究了机载合成孔径雷达对巡航导弹进行探测和成像的方法．该方法首先利用移动天线相位中心技术抑制地面固定杂波，用条带合成孔径模式对低空运动目标大面积搜索．在发现并估计出巡航导弹的大体区域和运动参数的基础上，用聚束合成孔径模式对其高分辨率成像．     

临近空间慢速平台SAR地面动目标检测与成像

临近空间慢速平台SAR具有生存能力强、持续工作时间长、机动性能好等特点。该文提出了一种临近空间慢速平台SAR地面动目标检测与成像方法。由于平台运动速度较慢,地面静止杂波多普勒展宽较窄,有利于将地面杂波与动目标回波进行分离。首先利用多普勒滤波器实现地面动目标回波与静止杂波的分离,提取出动目标回波;然后将一阶Keystone变换与变分辨多普勒调频率估计方法相结合,在动目标速度未知的情况下完成距离走动校正和距离弯曲校正,解决了动目标回波距离徙动校正难的问题。利用估计出的多普勒调频率设计出方位压缩函数进行方位聚焦,从而完成动目标的检测与成像。该方法不仅适用于地面慢速运动目标,同时也适用于快速运动目标。计算机仿真验证了该方法的有效性。     

多地面运动目标大动态SAR成像稀疏表示

为了保证对多个地面运动目标同时进行合成孔径雷达成像时具有足够的响应动态范围,提出了一种基于参数化贝叶斯机器学习的压缩感知稀疏表示方法,在对运动目标稀疏特征增强的同时可以显著地提高多目标合成孔径雷达成像的响应动态范围。首先,利用渐进线性的吕氏分布时频表示方法获得多运动目标的多普勒调制参数,并构建二阶多项式傅里叶字典; 然后,针对该字典可能导致的压缩感知有限等距特性欠佳的问题,研究利用字典的互相关度进行定量评估; 最后,引入地面运动目标相对背景杂波的稀疏先验概率分布,建立层级贝叶斯模型,应用变分贝叶斯期望最大算法实现合成孔径雷达地面运动目标成像的稀疏表示,同时对可能存在的目标高阶运动和载机运动误差造成的相位失调进行校正,以保证运动目标雷达图像的聚焦性能。仿真及实测数据的处理结果验证了应用该方法可以显著地提升多目标成像响应动态范围,相比传统方法具有明显的优越性。     

一种灵巧的高灵敏固态APD的光子计数成像装置

为了实现极微弱光环境下的目标探测成像,采用在盖革模式下工作的固态雪崩光电二极管作为探测单元,搭建了光子计数成像实验装置;然后通过装置得到的灰度等级测试图的光子计数频率值,建立了反映光子计数频率与图像灰度之间关系的光子计数成像灰度模型。基于此模型得到了较好的目标光子计数图像。     

机载激光雷达成像畸变的仿真分析

针对激光成像雷达动态畸变问题,分析了雷达的目标成像;根据雷达载体六个自由度的运动产生畸变的机理,分别对机体每个自由度的运动引起的畸变进行了仿真研究,给出了二维平面目标或三维地面目标成像失真的仿真分析结果,这些结果对各种类型畸变给出了形象直观的描述。研究畸变的仿真软件对各种应用背景的激光成像雷达,研究和分析其修正畸变的需求与必要性是有价值的     

空中对地面目标群瞄准的视频图像分析方法

采用视频图像分析与地面目标群运动特性相结合的方法，可以解决空中对地面目标群的跟踪和瞄准问题。为了对地面目标群运动特性进行预测，引入了宏观交通模型。根据飞行器质心和地面目标群中心相对位置的预测估计，得到了飞行器视频监视装置的下视角和方位角计算式，并且给出了地面目标群位置估计误差的在线修正方法。半物理仿真结果表明，利用这种方法可以使地面目标始终位于视频图像的中心位置附近。     

超宽带雷达及目标识别技术研究进展

超宽带雷达（UWBR）是近几十余年来兴起的一种新体制雷达，该新型雷达的出现极大地扩展了雷达系统对目标和环境的信息获取能力以及对抗复杂战场环境的适应能力，使得其在隐身和隐蔽目标探测、目标高分辨成像以及目标识别等方面具有广泛而重要的应用前景，在介绍超宽带雷达的概念、技术特点与主要的应用方向的基础上，重点综述了UWBR目标识别技术最新进展，并指出了UWBR目标识别技术在对空、对地面以及对地下目标识别需要解决的几个问题。     

用边界积分方程法对地下目标体基本定位

利用边界积分方程数值模拟法研究了均匀半空间（地下）多个三维体条件下的地表视电阻率响应,此外,在微分测深、温纳尔测深及耦极测常装置下,分析了三维地质体的地表视电阻率响应及异常形态与地质体几何参数的对应关系,通过数值模拟得出了地面各类装置的测深料特征与地下（电性）不均匀体几何参数的基本对应规律以及进行空间定位的方法,为目标体成像奠定了基础。     

海底小目标高分辨合成孔径声呐成像技术研究进展

海底小目标的成像探测问题是海底探测领域的经典难题，合成孔径声呐技术为小目标高分辨成像与探测提供了主要技术手段。本文分析了现阶段合成孔径声呐所面临的主要能力提升问题，介绍了合成孔径声呐高分辨成像的基本原理以及多子阵成像技术，并且针对合成孔径声呐面临的技术难点，对运动误差估计与补偿技术、高测绘效率成像技术、非稳定直航下的高分辨成像技术进行了讨论，介绍了相关技术路线与研究进展，并在此基础上展望了海底小目标高分辨成像技术的发展趋势与应用前景。     

一种机载MIMO雷达地面运动目标成像方法

针对传统机载合成孔径雷达（SAR）对地面非合作运动目标成像中存在的运动补偿难题,通过空间并行采样获取目标散射信息,提出了一种机载MIMO雷达的高分辨成像方法.与机载SAR不同在于该成像方法采用单次快拍的方式,从而可避免对非合作运动目标进行运动补偿.同时采用单次快拍成像方法可避免传统SAR方位向上长时间多脉冲采样积累,提高了信息获取的实时性.仿真结果证实了所提出方法的可行性.     

超宽带探地雷达中TRM-SAR成像技术研究

将时间反转镜成像技术和SAR成像技术相结合,通过理论分析和仿真实验将它应用到超宽带探地雷达成像中.实验采用了粗糙地面和电参数随机的泥土真实反映复杂探地环境.将相应的时间反转镜成像技术-SAR成像结果与时域后向投影成像算法进行了对比,结果显示,时间反转镜成像技术凭借其统计自平均特性和空时匹配滤波特性,能够为超宽带探地雷达...     

远距离目标位置解算方法的实现

目标位置解算装置是快速、准确获取空中或地面目标坐标的有效手段,该装置将传统目标定位方法的几个独立操作集成在一个系统中,由GPS接收机直接获取观测点坐标参数,激光测距机提供目标距离参数,方位获取设备提供目标方位参数,最后由解算模块对目标位置进行解算.在目标位置解算过程中,建立目标局部坐标系,根据地球的椭球模型,建立相应的地心坐标系.根据求得的目标局部坐标系与地心坐标系的转换关系,解算空中或地面目标相对于地心坐标系的大地坐标参数.通过对已知的WGS-84坐标系下的地面固定目标进行测试,在30 km的探测距离上,达到了目标定位误差绝对值小于1%的精度要求.     

军民两用的新型热成像装置

美国德州仪器公司推出一种“TISIGHT”新型热成像装置。该装置包括一个轻型武器瞄准器、一个车辆摄影机及一系列可安装并可拆卸的透镜。该公司推出这款新产品的目的在于把“热成像技术推广到军事及商业应用领域。公司预计，这种新型热成像装置将应用于美国防部的各个部门。该产品的其它目标市场包括：执行海上搜寻及援救任务的海事部门、检查石油溢出的能源公司、边界巡逻、监狱设施、消防及环境等部门。（W．ZX）军民两用的新型热成像装置     

激光主动照明成像技术

激光主动照明成像是主动成像系统,它是将激光技术、成像传感器的距离选通技术、微弱目标的成像处理技术结合在一起而发展的新技术.以近红外激光作为照明光源,对低照度情况下,远距离目标进行探测成像.文中详细阐述了激光主动成像技术的原理、激光发射装置和接收机技术,同时详细阐述了同步控制技术、同步扫描技术和图像处理技术等影响成像距离和质量的关键技术,最后分析了国内外的发展现状及前景.     

多尺度残差深度神经网络的卫星图像超分辨率算法

卫星图像实现星际对地观测并被广泛的应用到了军事和经济生活领域。受到星载成像设备和星地通讯带宽的限制,卫星图像的地面分辨率常不能完全满足目标识别与分析的需求。卫星图像的成像幅度宽且范围广,地面目标的尺度变化大、纹理信息多样化,给现有图像超分辨率技术带来了新的挑战。针对卫星图像的多尺度特性,提出了一种多尺度残差深度神经网络,首先提取低分辨率卫星图像的多尺度特征,对不同尺度特征建立自适应深度神经网络,然后使用融合网络进行残差融合,融合不同尺度高频信息,最终生成高分辨卫星图像。在Space Net卫星图像数据集中的实验结果证明了本文算法的优越性。