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期刊信息/Journal information
雷达学报
中国科学院电子学研究所 中国雷达行业协会
雷达学报

中国科学院电子学研究所 中国雷达行业协会

吴一戎

季刊

2095-283X

radars@mail.ie.ac.cn

010-58887062

100190

北京市海淀区北四环西路19号

雷达学报/Journal JOURNAL OF RADARSCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>《雷达学报》办刊宗旨为：坚持理论与实践相结合，学术与工程应用相结合，报道雷达领域最新科研成果，引导学科发展方向，推动理论和学术发展，促进科技成果转化为生产力，建设我国雷达领域高水平学术交流平台。 《雷达学报》定位为雷达领域的高水平学术性期刊。读者对象为国内外雷达学科领域的专家学者、科研人员、院校师生和专业工程技术人员等。
正式出版
收录年代

    雷达微弱目标智能化处理技术与应用

    陈小龙何肖阳邓振华关键...
    501-524页
    查看更多>>摘要：雷达微弱目标处理是实现优异探测性能的基础和前提,在复杂的实际环境应用过程中,由于强杂波干扰、目标信号微弱、图像特征不明显、有效特征难提取等问题,导致雷达微弱目标检测与识别一直是雷达处理领域中的难点之一.传统模型类处理方法与实际工作背景和目标特性匹配不精准,导致通用性不强.近年来,深度学习在雷达智能信息处理领域取得了显著进展,深度学习算法通过构建深层神经网络,可以自动地从大量雷达数据中学习特征表示,提高目标检测和识别的性能.该文分别从雷达目标微弱信号处理、图像处理、特征学习等多个方面系统梳理和总结近年来雷达微弱目标智能化处理的研究进展,具体包括噪声与杂波抑制、微弱目标信号增强;低、高分辨雷达图像和特征图处理;特征提取、融合、目标分类与识别等.针对目前微弱目标智能化处理应用存在的泛化能力有限、特征单一、可解释性不足等问题,从小样本目标检测(迁移学习、强化学习)、多维多特征融合检测、网络模型可解释性、知识与数据联合驱动等方面对未来发展进行了展望.

    微弱目标深度学习雷达信号处理雷达图像处理特征学习小样本检测特征融合可解释性

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    MPOLSAR-1.0:多维度SAR多波段全极化精细分类数据集

    金燕仇晓兰潘洁上官松涛...
    525-538页
    查看更多>>摘要：地物精细分类是合成孔径雷达(SAR)的主要应用方向之一.在多波段全极化SAR工作模式下,可充分获取目标不同波段信息和极化响应特征,有望提高目标分类精度.然而国内外现有的数据集仅有个别波段、少数地区、少量样本的低分辨率全极化分类数据.为推动多波段全极化SAR分类应用的发展,在高分航空观测系统应用校飞与验证项目支持下,利用多维度SAR在海南的校飞数据构建了一个样本量充分大、地物类别较为丰富、分类可靠性较高的多波段全极化精细分类数据集.该文概述了该数据集的构成,给出了发布数据(MPOLSAR-1.0)的信息描述方式、数据集制作流程和方法,并分别基于极化特征分类方法和经典机器学习分类方法给出了初步的分类实验结果,为该数据集的共享和应用提供支撑.

    合成孔径雷达(SAR)SAR精细分类SAR数据集多维度SAR多波段全极化SAR极化特征

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    多波段FMCW雷达低慢小探测数据集(LSS-FMCWR-1.0)及高分辨微动特征提取方法

    陈小龙袁旺杜晓林于刚...
    539-553页
    查看更多>>摘要：无人机等低慢小目标探测对雷达目标检测和识别技术提出了很高的挑战,迫切需要构建相关数据集,支撑低慢小探测技术的发展和应用.该文公开了一个多波段调频连续波(FMCW)雷达低慢小目标探测数据集,基于Ku波段和L波段的FMCW雷达采集6种类型的无人机回波数据,通过雷达调制周期和调制带宽,具备不同时域和频域分辨和测量能力,构建了多波段FMCW雷达低慢小探测数据集(LSS-FMCWR-1.0).为了进一步提升无人机微动特征提取能力,该文提出基于局部极大值同步提取变换的无人机微动提取和参数估计方法,在短时傅里叶变换的基础上提取时频能量最大值,保留有用信号分量,实现精细化时频表示.基于LSS-FMCWR-1.0进行验证分析,结果表明该方法相较于传统时频方法,熵值平均降低了5.3 dB,旋翼叶长估计误差降低了27.7%,所提方法兼顾高时频分辨率和较高的参数估计精度,为后续目标识别奠定了基础.

    低慢小目标调频连续波雷达微动特性局部极大值同步提取变换公开数据集

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    基于深度学习的多特征融合海面目标检测方法

    汪翔汪育苗陈星宇臧传飞...
    554-564页
    查看更多>>摘要：该文考虑了海杂波环境下的雷达目标检测问题,提出了一种基于深度学习的海面目标检测器.该检测器通过融合从不同数据源中提取的多种互补性特征以增加目标和杂波的差异性,从而提升对海面目标的检测性能.具体来说,该检测器首先利用两个特征提取分支分别从距离像和距离多普勒谱图中提取多层次快时间特征和距离特征;然后,设计局部-全局特征提取结构从特征的慢时间维度或多普勒维度提取序列关联性;接着,提出基于自适应卷积权重学习的特征融合模块,实现快慢时间特征和距离多普勒特征的高效融合;最后,对多层次特征进行融合、上采样和非线性映射获得检测结果.基于两个公开雷达数据集上的实验验证了所提检测器的检测性能.

    雷达目标检测海杂波深度学习卷积神经网络特征融合

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    非理想检测下多雷达网络节点选择与辐射资源联合优化分配算法

    时晨光唐志诚周建江严俊坤...
    565-583页
    查看更多>>摘要：该文针对分布式相控阵多雷达网络的多目标跟踪场景,研究非理想检测条件下的节点选择与辐射资源联合优化分配算法.首先,根据分布式相控阵多雷达网络构成、目标运动模型、雷达量测模型以及雷达节点检测情况,推导非理想检测下以雷达节点选择、辐射功率和信号带宽为变量的贝叶斯克拉默-拉奥下界(BCRLB)闭式解析表达式,并以此作为多目标跟踪精度衡量指标.在此基础上,以最小化系统各雷达节点对所有目标的总辐射功率为优化目标,以满足目标跟踪精度门限以及给定的系统射频辐射资源限制为约束条件,建立非理想检测条件下多雷达网络节点选择与辐射资源联合优化分配模型,对各时刻雷达节点选择、辐射功率和信号带宽等参数进行联合优化设计,以提升多雷达网络的射频隐身性能.最后,针对上述非线性、非凸优化问题,采用基于障碍函数法和循环最小化算法的4步分解算法进行求解.仿真结果表明,与现有算法相比,所提算法能在满足给定多目标跟踪精度的条件下有效降低分布式相控阵多雷达网络的总辐射功率,至少降低了约32.3%,从而提升其射频隐身性能.

    雷达资源分配分布式多雷达网络多目标跟踪非理想检测贝叶斯克拉默-拉奥下界

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    动平台分布式雷达系统动目标低比特数据检测算法

    杨诗兴张国鑫梁雲飞易伟...
    584-600页
    查看更多>>摘要：动平台分布式雷达系统可有效提升系统的生存能力和探测性能,但运动平台之间通常采用无线传输方式,难以配备大通信带宽以传输完整的信号数据,给雷达系统的高性能检测带来极大挑战.由于低比特量化技术可显著降低分布式系统的通信传输代价和计算资源消耗,该文针对低信噪比弱信号环境下提出了动平台分布式雷达系统的低比特量化运动目标检测算法.首先,根据系统资源将各节点的多脉冲观测数据选择对应位数的低比特量化器进行量化,推导了关于量化器和多个目标状态的似然函数.其次,证明了低比特量化数据对应似然函数关于未知目标反射系数的凸性,并基于该特性设计了多普勒频移和反射系数的联合估计器.然后,针对探测区域中存在的多个状态未知目标设计了多目标检测器,推导了其恒虚警率门限.最后,通过推导系统的渐近性能设计了最优低比特量化器,在保证系统鲁棒性的同时有效提升了系统的检测性能.仿真实验分析了所提算法的检测与估计性能,结果证明了所提算法在低信噪比弱信号环境下的有效性,同时表明低比特量化数据可在仅占用低于20%通信带宽的基础上实现接近高精度(16比特量化)数据对应的检测和估计性能,且2比特量化策略可作为检测性能和雷达系统资源消耗的折中选择.

    分布式雷达系统运动平台目标检测低比特量化最优量化器

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    基于多初级假设的FM广播外辐射源雷达网航迹起始算法

    胡越洋易建新万显荣程丰...
    601-612页
    查看更多>>摘要：基于调频(FM)广播信号的外辐射源雷达有着检测概率低、虚警率高、量测精度差的特点,这给组网目标跟踪带来了极大挑战.一方面,较高的虚警率使计算量增加,组网算法的实时性受到考验;另一方面,检测概率低、方位角精度差造成冗余信息缺乏,量测关联与航迹起始变得困难.为解决这些问题,该文提出初级假设点和初级假设航迹的概念,以及基于此概念的FM广播外辐射源雷达网航迹起始算法.首先构造可能的低维关联假设,并解算出与其对应的初级假设点;随后关联不同时刻的初级假设点,形成多条可能的初级假设航迹;最后联合多场雷达网数据进行假设航迹判决,真实目标对应的初级假设航迹会得到确认,错误关联导致的虚假初级假设航迹会被剔除.相比于已有算法,所提算法有着更低的计算量,更快的航迹起始速度,仿真与实测结果均验证了所提算法的有效性.

    FM广播外辐射源雷达初级假设航迹起始雷达网信息融合

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    面向多任务动态场景的雷达与干扰空时协同波束联合优化方法

    廖晓容孙国皓钟苏川余显祥...
    613-628页
    查看更多>>摘要：现代雷达对抗形势复杂多变,体系与体系的作战已成为基本特点,而体系整体性能关乎着战场的主动权乃至最终的胜负.通过优化体系中雷达与干扰波束资源可以提升整体性能,获得在空间、时间域优效的低截获探测性能,然而空时域协同波束联合优化是一个复杂多参数耦合的非凸问题.该文针对空时域多任务动态场景,建立了以雷达探测性能为优化目标,以干扰性能以及能量限制为约束条件的优化模型.为求解该模型,该文提出了基于迭代优化的空时协同波束联合设计方法,即以雷达发射、接收、多干扰机发射波束交替迭代优化.其中,针对多干扰机协同优化的不定矩阵二次约束二次规划(QCQP)问题,该文基于可行点追踪-连续凸逼近(FPP-SCA)算法,在SCA算法的基础上,通过引入松弛变量与惩罚项,保证算法在合理松弛度下的可行性,解决了矩阵不定情况下难以获得可行解的问题.仿真表明,在一定的干扰机能量约束下,该文所提方法在保证雷达高性能探测目标且不受干扰情况下,同时实现了多干扰机在空时域干扰对方每个平台以掩护我方雷达探测的效果;相比传统算法,在动态场景中基于FPP-SCA算法的协同干扰具有更优效果.

    雷达与干扰资源空时波束联合优化多参数耦合非凸问题迭代优化可行点追踪-连续凸逼近(FPP-SCA)

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    基于Transformer复杂运动辨识的机动星凸形扩展目标跟踪方法

    陈辉边斌超连峰韩崇昭...
    629-645页
    查看更多>>摘要：针对复杂的机动扩展目标跟踪问题,利用Transformer网络设计了一种有效的星凸不规则形状机动扩展目标跟踪方法.首先,该文研究利用alpha-shape算法建立了星凸形状的变化模型,实现了静态场景下的星凸形扩展目标的形状估计.然后,通过对目标状态转移矩阵进行重新设计,结合Transformer网络对机动扩展目标运动状态转移矩阵进行实时估计,实现了对复杂机动目标运动过程的精准跟踪.进一步地,将估计得到的形状轮廓与运动状态进行融合,最终实现了对星凸形机动扩展目标的实时跟踪.最后,通过构造复杂的机动扩展目标跟踪场景,利用多重性能指标测试算法对形状和运动状态的综合估计性能,验证了算法的有效性.

    扩展目标跟踪机动目标Transformer星凸形弗雷歇距离-面积误差

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    扫描雷达未知天线方向图误差下的稀疏目标角超分辨重建方法

    张寅张平庹兴宇毛德庆...
    646-666页
    查看更多>>摘要：扫描雷达角超分辨技术是基于目标与天线方向图的关系,采用解卷积方法获取超越实波束的角分辨能力.目前的角超分辨方法大都是基于理想的无畸变天线方向图,未考虑实际过程中方向图的变化.然而,由于雷达天线罩、天线测量误差与平台非理想运动等因素的影响,天线方向图在实际中往往存在未知的误差,会导致目标分辨能力下降,甚至产生虚假目标.针对此问题,该文提出一种机载扫描雷达未知天线方向图误差下的角超分辨成像方法.首先,基于总体最小二乘(TLS)准则,该文考虑了方向图误差矩阵的影响,导出了相应的目标函数;其次,基于交替迭代的求解思路,利用迭代重加权优化方法实现了目标函数求解;最后,针对算法超参数选取,引入了一种自适应参数选取方法.仿真与实测结果表明,该文方法能实现未知天线误差条件下的超分辨重建,进一步提升了超分辨算法的稳健性.

    扫描雷达角超分辨未知天线方向图误差总体最小二乘稀疏重建

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