一种基于自适应双向扩散过程的无源毫米波图像去噪与增强

研究和设计了一种新型自适应双向扩散过程,对无源毫米波图像进行降噪和增强处理.根据图像的局部特征进行自适应扩散处理,在图像的同质区域进行各向同性扩散降低噪声,在图像的边缘处沿着图像边缘的切向方向进行正向扩散降低噪声,沿着图像边缘的法向方向进行反向扩散锐化边缘.通过对仿真图像和实测的91.5 GHz无源毫米波图像的实验表明...     

基于FPGA实现DDS技术的雷达波形产生器的设计

介绍了利用Altera公司的FPGA器件(cyclone)产生线性调频信号的DDS工作原理、设计方案、电路结构。并详细讨论了利用FPGA器件实现DDS技术时，采取的一些改进优化措施。     

线性调频连续波雷达的等效正交双通道性能

本文通过理论分析和实验研究，证明了线性调频连续波雷达可以用单通道获得等效的正交双通道性能，为简化相干线性调频连续波雷达的通道结构提供理论依据。     

基于IDL语言的双基SAR成像软件开发

基于IDL语言运算快速且具备完善的信号处理及图像处理功能的优势,设计开发一个合成孔径雷达（SAR）成像软件平台,完成双站SAR成像的仿真,并具备一定的数据分析和图像处理功能,对国内SAR软件平台的开发具有一定的参考价值。     

基于GNSS的无源雷达海面目标检测技术综述

与常规雷达相比,无源雷达由于不需要特定的发射站,具有成本低、抗干扰能力强等优势。用于构成无源雷达的机会照射源种类多种多样,其中,全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System, GNSS)由于其全球覆盖的特性,且具有较大的信号带宽,将其作为机会照射源构成无源雷达在海面目标检测方面有着显著的优势。本文首先建立了GNSS照射下的海面目标回波模型,并分析了基于GNSS的无源雷达海面目标检测的难点;接着介绍了现有基于GNSS的无源雷达海面目标检测方法,并分析了各个方法的优缺点;最后,对基于GNSS的无源雷达海面目标检测的研究前景和发展趋势进行了展望。     

动态环境下MIMO 雷达站点优化配置方法

针对动态环境下多监视区域的分布式多输入多输出(MIMO)雷达站点优化配置问题,提出基于卡尔曼滤波(KF)与粒子群优化(PSO)的站点配置方法。文中考虑MIMO 雷达系统要实时监视多区域,并根据环境的变化计算不同时刻的站点最优配置方案,建立了待优化数学模型,给出了算法的求解过程及步骤,最后通过仿真验证了算法在动态环境下的有效性,可显著提升各个时刻雷达站点最优配置方案的计算效率,并改善最优配置方案的性能。     

基于距离-多普勒补偿的多基雷达协同抗主瓣压制干扰

针对多基地雷达系统中多普勒频差导致干扰信号的去相关的问题,该文提出一种基于距离-多普勒补偿的多基雷达协同抗主瓣压制干扰方法。首先,通过不同雷达平台接收到的干扰信号的互相关函数,分析了多普勒频差对多平台干扰信号的相关性影响。其次,通过最大化时间-多普勒2维相关函数对传播延时差与多普勒频差进行估计和补偿,实现主瓣干扰抑制。然后,为了降低运算量,先利用幅度相关估计出传播延时差,再估计出多普勒频差。仿真结果表明,通过多普勒频率补偿后进行干扰信号级相消处理,可有效抑制主瓣压制干扰。     

面向SAR目标识别深度网络可理解的类激活映射方法

随着深度学习方法在合成孔径雷达(SAR)图像解译领域的广泛应用,SAR目标识别深度网络可理解性问题逐渐受到学者的关注。类激活映射(CAM)作为常用的可理解性算法,能够通过热力图的方式,直观展示对识别任务起作用的显著性区域。然而作为一种事后解释的方法,其只能静态展示当次识别过程中的显著性区域,无法动态展示当输入发生变化时显著性区域的变化规律。该文将扰动的思想引入类激活映射,提出了一种基于SAR背景杂波特性类激活映射方法(SCC-CAM),通过对输入图像引入同分布的全局扰动,逐步向SAR识别深度网络施加干扰,使得网络判决发生翻转,并在此刻计算网络神经元输出激活值的变化程度。该方法既能解决添加扰动可能带来的扰动传染问题,又能够动态观察和度量目标识别网络在识别过程中显著性区域的变化规律,从而增强深度网络的可理解性。在MSTAR数据集和OpenSARShip-1.0数据集上的试验表明,该文提出的算法具有更加精确的定位显著性区域的能力,相比于传统方法,在平均置信度下降率、置信度上升比例、信息量等评估指标上,所提算法具有更强的可理解性,能够作为通用的增强网络可理解性的方法。