A charge sharing–based switching scheme for SAR ADCs

This paper presents an energy-efficient switching scheme for successive approximation register (SAR) analogue-to-digital converter (ADC). The proposed scheme employs charge recycling method to keep the capacitor arrays free of transitional energy between bit generations except reset phase. In comparison with the conventional switching scheme, the proposed one achieves 100% transitional energy saving without considering reset phase. In addition, configuration of a 10-bit SAR ADC shows that the proposed switching scheme reduces the capacitor area by 25% compared with the conventional switching scheme.     

基于改进粗糙集理论的SAR图像目标增强

图像增强在提高SAR图像舰船目标检测精度方面具有十分重要的意义。由于传统算法不能很好地对SAR图像进行目标增强，提出了基于改进粗糙集理论和引力场强度的目标增强算法。通过借鉴引力场相关理论知识，将粗糙集条件属性集中的梯度属性改进为引力场强度属性，从而实现对原图像的目标增强。与其他算法进行了实验比较，结果表明提出的改进算法相比于其他算法更适用于SAR图像特性，能更好地对舰船目标像素进行针对性增强，具备一定的工程应用价值。     

基于DRGAN和支持向量机的合成孔径雷达图像目标识别

为解决SAR图像目标识别中样本缺乏和方位角敏感问题,提出了一种基于DRGAN和SVM的SAR图像目标识别算法。首先,采用多尺度分形特征对SAR图像进行增强,经过分割得到目标二值图像,基于Hu二阶矩估计目标的方位角。然后对估计得到的目标方位角进行量化编码,结合原始图像作为输入,对设计的DRGAN模型参数进行训练与优化。由于DRGAN中的深度生成模型将目标姿态与外观表示进行解耦设计,故可利用该模型将SAR图像样本变换到同一方位角区间。基于变换后的训练样本分别提取归一化灰度特征,利用SVM训练分类器。采用MSTAR数据集在多个不同操作条件下对提出的算法进行测试,实验结果表明,在带变体的标准操作条件下,能够达到97.97%的分类精度,优于部分基于CNN模型的分类精度,在4种扩展操作条件下的分类精度分别为97.83%,91.77%,97.11%和97.04%,均优于传统方法的分类精度。在SAR图像目标方位角估计存在一定误差的情况下,训练得到的GAN模型作为SAR图像目标旋转估计器,能够使得在不进行复杂样本预处理的前提下,仍然取得较高的SAR图像目标识别精度。     

基于三维匹配块的SAR图像相干斑抑制研究

合成孔径雷达(SAR)图像中存在相干斑噪声,不能准确反映照射区域的散射特性,增加了信息提取的难度。三维匹配块(BM3D)算法是在变换域中的稀疏表示,将相似的图像块分到一个三维空间中,从而达到去噪的目的。通过对噪声模型特征的分析及参数设置,将适用于加性噪声模型的BM3D算法应用到乘性噪声中。采用仿真与传统方法对比表明,利用BM3D算法抑制相干斑噪声,其边缘保持指数达到了0.484 5,在降噪的同时又较好地保存了图像的细节特征,验证了算法的有效性。     

加载电磁带隙EBG反射板的低电磁辐射比吸收率SAR天线

如何减小移动通信中移动终端电磁信号对人体脑部的影响成为公众关注的焦点之一,电磁带隙(EBG)结构在其禁带内具有阻抗高、反射波与入射波位相相同的特点,可以抑制印刷线路板的表面波改善天线辐射性能,减少进入脑部的电磁信号。在1.8 GHz频段,对加载EBG结构的反射板的天线系统进行了仿真,结果表明,与未加载EBG的天线系统相比,加载EBG结构的偶极天线系统不仅可以保证天线的辐射增益,同时人体脑部电磁波的比吸收率大大降低,加载EBG反射板可以有效抑制人体脑部的电磁场强度;由于天线与反射板的互相耦合,天线的尺度与未加载EBG结构的天线相比尺度变小,同位相反射偶极天线与EBG距离很近,实现了低轮廓天线。     

基于相关向量机的SAR图像飞机目标分类方法研究

随着合成孔径雷达(SAR)成像技术的发展,SAR图像的数据处理和图像分类工作近年来成为研究热点.在本文中,将相关向量机(RVM)应用于SAR图像目标分类识别,对3类飞机仿真目标进行分类,从分类正确率、分类时间、泛化能力和鲁棒性方面全面考察其性能.与支持向量机(SVM)相比,相关向量机没有多余的参数调整,核函数不需要满足Mercer条件,可以获得更多的稀疏模型.仿真结果表明,在对3种类型的飞机仿真目标进行分类的情况下,使用RVM方法总体分类性能略高于SVM.     

MEMS IMU随机误差建模在SAR运动补偿中的应用

随着SAR小型化发展趋势,低精度小型化微机电系统惯性测量系统（MEMS IMU）在SAR运动补偿中越来越受到重视。鉴于MEMS IMU 中随机误差较大,为提高其短时间内相对运动测量精度,从IMU测量误差对SAR成像的影响分析出发,采用基于时间序列分析方法对MEMS IMU中随机误差进行建模,并构建Kalman方程对IMU原始数据进行了滤波处理,减小了随机误差,从而降低随机误差在合成孔径时间内对SAR运动补偿的影响。机载SAR飞行试验数据处理结果表明,此方法能够有效的减小随机误差,提高SAR图像聚焦质量。     

海面SAR时域回波信号可视化仿真计算

利用计算机来模拟合成孔径雷达回波信号是雷达系统仿真中重要的一部分。借助雷达目标的高频电磁散射特性,运用图形电磁计算方法,开发了可快速、有效地获取合成孔径雷达回波信号的方法,可为合成孔径雷达成像提供原始的雷达回波数据。以起浪海面为目标实例,利用海浪频谱构建海面的几何模型,针对此海面模型,运用高频散射机理,实时可视化地计算其电磁波回波场强以及模拟出时域回波信号。利用条带式合成孔径雷达成像方法,通过该回波信号仿真出海浪面的合成孔径图像,验证了该方法有效性。     

A 10-bit 300-MS/s asynchronous SAR ADC with strategy of optimizing settling time for capacitive DAC in 65 nm CMOS

A 10-bit 300-MS/s asynchronous SAR ADC in 65 nm CMOS is presented in this paper. To achieve low power, binary-weighed capacitive DAC is employed without any digital correction or calibration. Consequently, settling time for the capacitive DAC would be a dominant limiting factor for the ADC operating speed. A novel architecture is proposed to optimize the settling time for the capacitive DAC, which depends merely on the on-resistance of switches and the capacitance of unit capacitor and irrelevant to the resolution. Therefore, high-speed high-resolution SAR ADC is possible. What is deserved to highlight is that the architecture improves the ADC performance at a fraction of the cost, with only some capacitors and control logic added. Post-layout simulation has been made for the SAR ADC. At a 1.2-V supply voltage and a sampling rate of 300 MS/s, it consumes 1.27 mW and achieves an SNDR of 60 dB, an SFDR of 67.5 dB, with the Nyquist input. The SAR ADC occupies a core area of 450×380 μm².     

改进的极化SAR点散射目标扰动滤波检测方法

为完成极化合成孔径雷达(PolSAR)图像中点散射像素目标的检测,从几何扰动滤波检测点散射像素的基本原理出发,分析了经典方法存在的相干度参数阈值无法自适应获取和不同散射机制共享同一阈值两个问题,提出利用Cloude-Pottier分解结果中熵参数的分布情况计算得到阈值,利用平均阿尔法角参数完成不同散射机制的初分类,对初分类的结果排序得到的某种散射机制对应的相干度参数的比例因子,根据比例因子计算得到该类散射机制的阈值,从而完成点散射目标的检测。对机载合成孔径雷达（AIRSAR）数据集中的San Francisco Bay图像进行了实验,结果表明,改进方法在检测性能上优于经典方法。