基于去取向理论的全极化SAR图像非监督分类

由于复杂地表目标的取向往往是随机分布的,产生散射回波的随机起伏使散射目标分类不容易明确,采用常规的分类方法容易造成地表的分类混淆.文中提出了一种全极化SAR图像非监督分类方法,首先对数据进行极化去取向处理,提取极化特征参数u、v,结合极化熵参数H进行非监督分类;之后将分类结果作为改进C-均值算法的初始类别划分,基于由u/v/H3个参数组成的特征空间,采用迭代方法实现对地物的分类;最后对NASA/JPL实验室的实测数据进行了实验分析,验证了文中所提分类方法的有效性.     

基于高斯原型网络的小样本逆合成孔径雷达目标识别

针对现有基于深度卷积神经网络(DCNNs)的逆合成孔径雷达(ISAR)目标识别方法在训练样本不足时性能下降甚至失效等问题,该文提出基于高斯原型网络(GPN)的小样本ISAR目标识别方法。该方法通过嵌入网络将ISAR像映射为嵌入向量,进而根据加权嵌入向量构建高斯原型,最终根据测试样本到原型的马氏距离预测目标类别。3类飞机目标实测数据的识别结果表明,该方法在小样本条件下可获得更高的平均识别精度。     

基于稀疏步进调频信号的低信噪比逆合成孔径雷达成像

针对稀疏步进调频信号对目标径向运动敏感且低信噪比(SNR)下难以聚焦成像的问题,该文提出基于遗传算法和稀疏贝叶斯学习的平动补偿与高分辨逆合成孔径雷达(ISAR)成像方法。首先,针对稀疏步进调频信号建立回波模型和稀疏观测模型,通过构造参数化字典,将ISAR成像问题转换为目标运动参数估计与高分辨距离像(HRRP)合成的联合问题。然后,对目标高分辨距离像引入Gamma-Gauss先验,并采用变分贝叶斯推断(VBI)对散射点进行估计。在此基础上,通过遗传算法迭代同步获得目标运动参数与高质量HRRP,最终实现高分辨聚焦成像和运动参数精确估计。不同场景下的仿真和实测数据处理结果验证了所提算法的有效性。     

空中微动旋转目标的二维ISAR成像算法

 针对具有高速旋转部件的空中微动目标ISAR回波,本文提出一种基于低调频率匹配滤波的刚体与高速旋转部件回波分离方法.同时针对高速旋转部件的回波特点,提出基于逆-Radon变换的成像算法估计高速旋转散射点图像.最终同时得到微动目标刚体以及旋转部件的聚焦良好的ISAR图像.仿真和实测数据处理结果证明了所提算法的有效性.     

突出文化引领,提升城市品质——上海控制性详细规划中的地名规划研究

地名是社会基础信息,也是记载和传承文化的重要媒介。《上海市控制性详细规划技术准则》首次将地名内容纳入控制性详细规划,做到同步编制和审批,提高了地名管理的主动性和地名命名的科学性,丰富了控制性详细规划的文化内涵,加强了控制性详细规划的文化引领,使控制性详细规划实现技术、艺术和文化的和谐统一,对于提升上海城市文化品质,建设国际文化大都市具有现实意义。     

风力发电远程运行的模式探讨

风力发电是我国新能源战略的一个非常重要的组成部分。近年来在内蒙古等大型风场,我国对风力发电机组的投入非常巨大。然而,由于风力发电机组自身的特性,造成了运营管理、运行维护以及人员管理等过于分散的难题,文章对此进行探讨,并在此基础上分析了远程运营方法在风力发电管理中的应用。     

基于旋转角反射器的ISAR干扰新方法

根据旋转角反射器的雷达回波特点,提出一种新的ISAR干扰方法.该方法利用角反射器的旋转控制产生的微多普勒效应对ISAR回波进行有效的调制,在方位向上形成干扰条带,同时利用旋转角反射器的距离向布阵实现距离维的压制干扰,从而达到遮盖ISAR目标的目的.对旋转角反射器的干扰建模、旋转角反射器的关键参数选择和布阵策略进行了详细的分析,对该干扰方法的工程实现具有一定的参考价值.最后,仿真数据和实测数据的处理结果验证了该方法的有效性.     

土地招标、拍卖中加强规划管理的研究

上海市政府近年发布了修改后的《上海市土地使用权出让办法》等一系列土地招标、拍卖管理办法,而规划管理工作需要适应新形势要求,调整和完善规划管理模式,合理配置土地资源。     

一种新的无源压制性SAR干扰方法

该文针对SAR成像的特性,提出了一种基于旋转角反射器的无源SAR压制性干扰新方法,该方法利用旋转角反射器所产生的微多普勒调制,在方位上形成干扰条带,利用旋转角反射器的排列形成距离向压制干扰,这样可以有效地遮盖所保护的目标。同时,文中详细地论述旋转角反射器关键参数的选择方法,并在此基础上提出一种最佳旋转角反射器布阵方案。仿真和实测数据的处理结果证明该方法的有效性。     

基于RID序列的微动目标高分辨三维成像方法

微动是指目标或目标上某些部件沿雷达视线方向的小幅、非匀速运动。通过对微动目标进行逆合成孔径雷达(ISAR)高分辨3维成像,能够获得其结构和运动信息,从而为微动目标检测、跟踪、分类与识别提供重要依据,并在空间态势感知与防空反导中发挥着重要作用。由于微动目标运动形式复杂、回波非平稳性强,现有的参数化ISAR成像方法已经不再适用。针对该问题,该文提出基于散射中心航迹矩阵分解的微动目标高分辨3维成像方法。该方法首先生成距离-瞬时多普勒(RID)像序列,利用watershed图像分割方法提取RID像的散射中心支撑域,并基于最小欧氏距离准则实现航迹关联。然后,针对散射中心航迹关联时瞬时斜距估计精度受距离分辨率影响等问题,进一步提出基于现代谱估计的散射中心航迹矩阵精估计方法。最后,通过带约束的航迹矩阵分解实现微动目标的高分辨3维成像。仿真结果表明,该文所提的成像方法能够有效实现章动等复杂微动目标的高分辨3维成像。