一款具有稳定扫描波束分辨率的宽视角相控阵天线北大核心CSCD

基于自适应稀疏阵的结构,提出了一种具有宽视角与稳定扫描波束分辨率性能的相控阵天线。阵列单元是可以在相同谐振频率下实现TM;和TM;两种模式共同工作的单激励圆环贴片天线,其具有140°的半功率波束宽度,这种宽波束辐射效果能够较好地拓展相控阵天线的扫描范围。基于此单元构建了一个35元线阵,对其波束扫描分析发现在限定增益波动小于2 dB的条件下阵列扫描范围可以达到-70°~+70°,但主瓣波束宽度随着扫描角度的增加而增大。为解决这个问题,引入了自适应稀疏阵的概念,并采用基于互耦补偿矩阵的迭代快速傅里叶变换(Iterative Fast Fourier Transform,IFFT)技术进行自适应稀疏阵的优化设计。结果表明,所提出的基于自适应稀疏阵结构的35单元相控阵天线在-60°~+60°扫描范围内增益波动始终小于1.5 dB,波束宽度波动小于1°,且峰值旁瓣电平基本保持在-20 dB以下。相较于均匀周期阵列,所提出的自适应稀疏相控阵天线能够在实现低旁瓣宽视角扫描的同时,有效提高天线在宽角度范围内扫描波束分辨率的稳定性。     

基于数字编码超材料的大视场前视成像方法

雷达前视成像中,成像性能主要依赖于阵列孔径与超分辨成像,针对传统雷达大视场前视成像算法复杂度高、系统造价昂贵等问题,提出了一种基于数字编码超材料的单通道雷达前视成像方法,并提出利用阈值分割方法实现大视场成像区域的精细划分,结合超材料的数字编码来提升空间成像的局域自由度,最终实现了对大视场的快速精细化成像;在此基础上,开展了超材料孔径成像理论与算法性能的统计分析。经仿真验证,本文所提方法在一定程度上解决了传统大视角前视成像问题,形成了一套体系化算法,为数字编码超材料雷达探测与成像系统的设计奠定了基础。     

福建省工信厅完成2021年度无线电管理“双随机”抽查工作

本刊讯日前,福建省工业和信息化厅顺利完成2021年度无线电管理"双随机"抽查工作。全省共检查设台单位47家、台站1729个,发现问题6个,责令整改6起,立案查处1起,罚款1000元。2021年,为了加强对无线电台站的管理,福建省无线电管理机构以移动、联通、电信三大电信运营企业为重点,将抽查对象延伸至电信运营企业县(区)级分公司,并按照8%抽查比例进行抽取。     

基于均匀圆阵相干信源的二维DOA估计

随着通信技术的不断发展,信号传输环境变得日益复杂。针对多径传播形成的高度相关和相干信号测向问题,提出了一种基于均匀圆阵相干信源的二维DOA估计方法。该方法利用均匀圆阵轴向虚拟平移解相干,通过去噪后利用虚拟子阵的自协方差矩阵和互协方差矩阵构造波达方向矩阵,利用该矩阵特征分解估计信号的俯仰角;然后将平滑后的自协方差矩阵与波束空间变换矩阵相乘,使圆阵的导向矢量具备范德蒙结构,最后用求根MUSIC算法估计出信号的方位角,完成了相干信号的二维DOA估计。该方法无需二维谱峰搜索,方位角和俯仰角自动配对,计算量小,分辨率高。仿真实验证明了所提方法的正确性。     

阵元失效下基于矩阵重构的MIMO雷达DOA估计

针对阵元失效下MIMO雷达目标DOA估计性能下降问题,提出一种基于虚拟阵列采样数据矩阵重构的MIMO雷达DOA估计方法。MIMO雷达的阵元失效分为冗余虚拟阵元失效和非冗余虚拟阵元失效两种情况。当冗余虚拟阵元失效时,通过合并空间上位置相同的正常冗余虚拟阵元输出数据以实现信号降维与失效阵元数据填充。当非冗余虚拟阵元失效时,经降维填充后的数据矩阵中仍存在整行缺失数据,根据降维数据矩阵的低秩和稀疏先验,建立带低秩和稀疏约束的矩阵填充模型,并利用ALM-ADMM算法求解来恢复完整的降维数据矩阵。最后利用root-MUSIC算法估计目标DOA。仿真结果表明,本文方法能够有效提高MIMO雷达在阵元失效时的DOA估计精度。     

基于FMCW雷达的自适应生命信号提取方法

为了进一步提高调频连续波（FMCW）雷达自适应提取生命信号能力,通过提高距离分辨率提取被测目标位置距离维处的人体生命信号,利用改进的快速互补集合经验模态分解（IFCEEMD）对生命信号分解,从分解得到的若干个固有模态函数（IMFs）中利用筛选准则分离出呼吸、心跳信号。实验结果表明,所提出的方法能够快速、准确地提取出不同呼吸状态下的呼吸频率和心跳频率,并且有效地消除人体身体随机抖动带来的干扰。     

基于二维随机投影特征典型相关分析融合的SAR ATR方法

合成孔径雷达（Synthetic aperture radar,SAR）自动目标识别（Automatic target recognition,ATR）是现代战场情报侦察、精确打击的重要支撑技术。为提升SAR ATR整体性能,提出基于二维投影特征多重集典型相关分析（Multiset canonical correlations analysis,MCCA）的方法。首先,采用若干二维随机投影矩阵对SAR图像进行特征提取,获得多层次特征描述。考虑到这些结果之间的相关性和可能存在的冗余及干扰,进一步通过MCCA对它们进行融合处理,获取单一特征矢量。基于稀疏表示分类器（Sparse representation-based classification,SRC）对融合特征矢量进行处理,判决目标类别。实验基于MSTAR数据集开展,对方法性能进行检验确认,结果能够验证其有效性。     

短中波红外长线阵拼接集成滤光片技术研究

空间光谱成像技术的发展使得探测器阵列与分光元件的集成成为一种趋势,长线阵拼接集成滤光片是空间多光谱成像仪实现焦平面集成分光的关键器件,在我国空间多光谱成像光学系统中需求明显。设计了4通道短中波红外长线阵拼接集成滤光片,采用离子束辅助轰击的电子枪蒸发方法制备了各通道窄带滤光片,利用专门研制的工装探索了拼接工艺,研制出了短中波红外长线阵拼接集成滤光片。测试结果表明:集成滤光片各通道平均透射率达到90%,最小带宽为230 nm （中心波长为4.95 μm）,光谱性能与设计结果吻合,满足性能指标要求。最小拼缝宽度仅为10 μm,拼缝不平行误差为1 μm,集成滤光片设计结构和拼接强度能够耐受抗振性试验。该集成滤光片已经在空间光学遥感仪器上成功应用。     

基于改进稀疏表示正则化的SR重建算法

基于视觉的无人机自主导航过程中,对航路点进行准确识别是引导无人机朝着航路点方向精确飞行的关键。然而,当无人机到达航路点识别距离后,由于机载图像传感器受天气因素及成像过程中的脱焦、衍射等现象影响,常导致获取到的航拍图像模糊、空间分辨率较低,从而直接影响了后续航路点识别的精度。针对这一问题,提出了一种改进稀疏表示正则化的航拍图像超分辨率重建算法。首先,基于稀疏表示正则化框架,利用自回归和非局部相似约束构建目标函数的正则化项;其次,根据图像局部方差能有效区分图像的边缘区域和平滑区域这一特性,自适应地选取正则化参数得到超分辨率重建模型中的目标函数;最后,使用MM (Majorization-Minorization) 算法求解目标函数的凸优化问题,得到重建后的高分辨率图像。实验结果表明:与传统的正则化SR重建算法相比,文中算法能够有效的提高航拍图像的空间分辨率,使得重建后的图像包含了更多的特征细节信息,这为航路点识别提供了帮助。