非合作雷达辐射源目标探测系统关键技术分析

非合作雷达辐射源目标探测系统具备极高的理论研究及应用价值.本文首先介绍了非合作雷达辐射源目标探测系统的概念内涵和技术体制优势,然后总结了该领域近年来国内外研究现状,最后对比民用辐射源的外辐射源雷达系统,分析了非合作雷达辐射源目标探测系统在获取和处理信号以及检测和跟踪目标等方面面临的诸多技术瓶颈,探讨了系统同步、直达波抑制、非合作目标检测和目标跟踪等关键技术.     

电磁频谱地图构建方法研究综述及展望

电磁频谱地图结合地理信息实现电磁环境综合信息的可视化定量描述,是电磁污染防治、电磁频谱管理和电磁频谱作战筹划等应用的基础.本文在简要介绍电磁频谱地图系统构成、功能及典型系统的基础上,重点阐述了电磁频谱地图构建方法研究现状,对比和讨论了现有构建方法性能,分析了电磁频谱地图构建面临的挑战及其发展趋势,最后对电磁频谱地图构建技术进行总结.     

非线性目标谐波散射特性建模研究

非线性目标的入射功率-散射谐波功率曲线（后文简称为谐波散射特性）对增强非线性探测系统的鲁棒性和后续的目标分类识别具有重大意义.本文研究了非线性目标谐波散射特性的建模方法和对应的参数求解方法.文章通过建立等效电路,导出了非线性伏安特性曲线与散射参数的关系模型,并提出一种基于优化的递进求精解法来提高模型参数的求解效率;以齐纳二极管的实测基波数据作为建模求解的测试示例,结果表明建模参数的仿真谐波曲线与测量的谐波曲线在测量功率段均符合较好.故本文建模方法可为后续更多非线性目标（如PIN管、三极管等）谐波散射特性的获取提供有益指导.     

机载圆周SAR成像技术研究

机载圆周合成孔径雷达(CSAR)作为一种新兴的成像模式,具有全方位观测、高空间分辨率和可三维成像等优点。随着CSAR成像技术的不断发展,现已逐渐成为对重点区域实施精确观测的有效手段之一。该文重点阐述了作者所在研究团队近年来在机载CSAR成像技术方面完成的研究工作,包括机载CSAR成像模型,空间分辨率评估,CSAR二维成像,基于单圆周CSAR的目标三维图像重构和多基线CSAR(HoloSAR)三维成像等技术,并给出了P, X两个频段机载CSAR的实测数据处理结果。已取得的研究成果证明了机载CSAR成像的有效性和实用性。该文主要内容基于作者2019年8月16日在“雷达学报第五届青年科学家论坛”上的学术报告。      

基于部件级三维参数化电磁模型的SAR目标物理可解释识别方法

该文通过部件级三维参数化电磁模型(3D-PEPM)描述了复杂目标的电磁散射现象,并基于此模型提出了一种新的合成孔径雷达(SAR)目标识别方法。该方法首先根据雷达参数将3D-PEPM中各个散射体的散射响应投影到二维图像平面,预测每个散射体的位置和形状,然后根据3D-PEPM提供的先验信息评估3D-PEPM与SAR数据之间的相似程度,最后利用一种视角调整方法对整个过程进行优化,产生3D-PEPM和SAR数据之间的最终匹配分数,并根据该匹配分数完成识别决策。这种识别方法明确标识了SAR数据和3D-PEPM散射体之间的对应关系,具有清晰的物理可解释性,能够有效处理各种扩展条件下的SAR目标识别问题,仿真实验验证了该方法的有效性。      

三维极化旋转域解译工具及舰船检测研究

极化雷达有利于获取目标完整的极化信息,在许多应用领域得到了广泛应用。然而,目标相对于雷达视线的几何位置通常会对散射机制产生显著影响。近年来,极化旋转域解译方法成功地表征和利用了这种目标散射多样性。值得注意的是,极化响应同时受到极化方位角和极化椭圆率角的影响。对此,本文将极化旋转域解译方法沿极化椭圆率角维度进行拓展,旨在探索和利用更为完整的目标散射多样性。其主要思想是提出一种三维极化相关方向图,能够同时表征极化相关特征随极化方位角和极化椭圆率角的变化情况。通过研究揭示了不同典型散射体的三维极化相关方向图存在显著差异,着重表现在极值点的分布和曲面起伏程度的不同。在此基础上,本文引入了微分几何中的曲率来描述这种三维流形的性质,并提出了高斯曲率最大值这一新极化特征。结合星载极化合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)实测数据验证了高斯曲率最大值特征能够有效地区分舰船和海杂波。结合该特征,本文提出了一种阈值分割的舰船检测方法。与传统的恒虚警率方法和新近提出的NPNF方法相比,本文方法表现出更好的舰船检测性能。尤其是在近岸舰船密集区域,检测性能得到明显提升。     

基于电磁计算的非平整表层回波抑制方法

全息穿透成像雷达对介质表面不平整较为敏感,特别是对于高程差与波长相比拟的介质而言,介质表层反射的回波将掩埋目标回波或形成虚假目标,影响对埋藏目标的准确探测。针对该现象,本文提出了一种基于电磁计算的非平整表层回波抑制方法,该方法根据介质表面高程,利用电磁计算方法拟合非平整表层回波,经过幅度和相位适应校准后,再与包含表层影响的实测回波数据对消,实现非平整表层回波抑制,进而实现有效成像。实验结果验证了本文方法的有效性。     

高码率SOQPSK接收机的低时延解调和快速同步设计

针对遥测信号——成形偏移正交相移键控的高码率接收时序设计难度大的问题,提出了一种低时延解调及其快速同步设计方案.结合互相关网格编码正交调制(Cross-Correlated Trellis Coded Quadrature Modulation,XTCQM)技术,提出了一种四进制维特比(Quaternary Viterbi,QViterbi)译码模型,相比现有方案译码时延降低了1/3.为降低同步捕获时长,针对XTCQM-QViterbi解调,设计了一种基于早迟门的符号定时和面向判决的载波相位联合同步方案.仿真结果表明,同步理想时XTCQM-QViterbi解调信噪比损失几乎可以忽略不计;恒定载波、定时相偏场景下,联合同步方案引起的信噪比损失约0.3 dB(误码率为10-5),捕获时间约为1000Tb(Tb为比特周期).该方案具有译码时延短、同步精度高、捕获快等优点.     

分布式协同传输协议设计与系统实现

协同传输作为一种可靠通信技术,通过利用空间分集,能够克服无线通信收发双方经历的信道衰落、噪声干扰、路径损耗等,有效提升系统传输性能。目前有关协同通信技术的基础理论研究较多,但大多数理论研究并没有应用到实际的原理样机中,因此缺少实测数据作为支撑。本文首先设计实现了一种自适应分布式协同传输协议,该协议通过信道感知技术实时获取信道质量信息,自适应地选择协同节点和协同传输方式。通过将所设计的传输协议实现在自主研发的原理样机上,本文从误码率、丢包率和吞吐量三个性能指标上,分别测试了系统在室内、室外、地面、空中等应用场景下的实际传输性能。测试结果表明,相比于传统点对点直传方式,本文所提的自适应分布式协同传输技术能够显著提升节点间的可靠传输性能,实现分布式多节点的自主协同组网通信。      

基于对抗攻击的SAR舰船识别卷积神经网络鲁棒性研究

随着深度学习技术的迅猛发展,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)在合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)舰船分类任务上取得很高的精度。但同时,由于SAR成像存在相干斑噪声等特性以及CNN自身的脆弱性,使得预测结果稳定性较差,在实际应用中存在明显隐患。针对上述CNN在SAR舰船识别分类任务上鲁棒性不足的问题,本文将对抗样本引入到SAR舰船识别鲁棒性的研究之中,通过从梯度、边界、黑盒模拟等多个角度对CNN网络进行全方位的对抗攻击及干扰,实现了对各SAR舰船识别CNN网络的综合评估,并依照评估结果完成针对性的鲁棒性增强方案的制定,为SAR舰船识别鲁棒性研究开拓了新的领域。