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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

    无人机载双站干涉SAR系统关键技术分析与实验验证研究

    朱金彪潘洁仇晓兰蒋雯...
    832-848页
    查看更多>>摘要：双站干涉合成孔径雷达(SAR)技术可突破单站双天线干涉SAR的基线限制,获得更加灵活的基线构型,有利于提升干涉测量精度.无人机载双站干涉SAR机动性好、飞行成本低,具有很高的应用价值,也能为无人机载分布式干涉、三维成像等提供关键支撑,具有重要的研究意义.中国科学院空天信息创新研究院牵头设计研制了国内首套无人机载双站干涉SAR系统,并在内蒙古百灵机场开展了飞行实验.该文简要介绍了该系统方案设计、基本构成和主要性能,并重点介绍了该系统的空间、时间及相位同步和数据处理关键技术,然后介绍了首次飞行实验的方案和实施研究情况,最后给出了实验数据处理结果,验证了关键技术和该无人机载双站干涉SAR系统0.5 m高程测量精度等主要指标,为后续多无人机平台协同开展分布式干涉数据获取及处理研究提供了基础.

    干涉SAR双站SAR无人机载干涉SAR空间同步时间同步相位同步

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    一种基于元学习的稀疏孔径ISAR成像算法

    夏靖远杨志雄周治兴廖淮璋...
    849-859页
    查看更多>>摘要：稀疏孔径逆合成孔径雷达(ISAR)成像的目标是从不完整的回波中恢复和重建高质量ISAR图像,现有方法主要可以分为基于模型的方法和基于深度学习的方法两大类:一方面,基于模型的稀疏孔径ISAR成像方法往往具备显性的数学模型,对雷达回波的成像过程有清晰的物理建模,但算法有效性上不如基于学习的方法.另一方面,基于深度学习的方法通常高度依赖训练数据,难以适配空间目标ISAR成像任务中高实时、高动态的现实应用需求.针对上述问题,该文提出了一种基于元学习的高效、自适应稀疏孔径ISAR成像算法.所提方法主要包含基于学习辅助的交替迭代优化和元学习优化两部分.基于学习辅助的交替迭代优化继承了ISAR成像机理的回波成像模型,保证了方法数学物理可解释性的同时避免了方法对数据的依赖性;基于元学习的优化策略通过引入非贪婪优化策略,提高了算法跳出局部最优解的能力,保证了病态非凸条件下的算法收敛性能.最后,实验结果表明:该文方法可以在不依赖训练数据、不进行预训练的情况下实现高效、自适应的稀疏孔径ISAR成像,并取得优于其他常规ISAR成像算法的性能.

    逆合成孔径雷达稀疏孔径ISAR成像学习辅助非凸优化元学习

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    雷达目标识别评估中的数据可分性度量方法

    姜卫东薛玲艳张新禹
    860-881页
    查看更多>>摘要：以机器学习为主的雷达目标识别模型性能由模型与数据共同决定.当前雷达目标识别评估依赖于准确性评估指标,缺乏数据质量对识别性能影响的评估指标.数据可分性描述了属于不同类别样本的混合程度.数据可分性指标独立于模型识别过程,将其引入识别评估过程,可以量化数据识别难度,预先为识别结果提供评判基准.因此该文基于率失真理论提出一种数据可分性度量,通过仿真数据验证所提度量能够衡量多维高斯分布数据的可分性优劣.进一步结合高斯混合模型,设计的度量方法能够突破率失真函数的局限性,捕捉数据局部特性,提高对数据整体可分性的评估精度.接着将所提度量应用于实测数据识别难度评估中,验证了其与平均识别率的强相关性.而在卷积神经网络模块效能评估实验中,首先在测试阶段量化分析了各卷积模块提取特征的可分性变化趋势,进一步在训练阶段将所提度量作为特征可分性损失参与网络优化过程,引导网络提取更可分的特征,该文从特征可分性角度为神经网络识别性能的评估与提升提供新思路.

    机器学习雷达目标识别评估率失真理论识别率数据可分性度量

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    面向小样本的多模态雷达有源欺骗干扰识别方法

    张顺生陈爽陈晓莹刘莹...
    882-891页
    查看更多>>摘要：干扰识别是雷达抗干扰的前提,但对于实际的雷达欺骗干扰识别,存在着样本数量不足的问题.针对此问题,该文提出一种面向小样本的多模态雷达有源欺骗干扰识别方法.该方法基于雷达信号提取的特征参数及时频图像两种模态信息,利用原型网络训练多模态特征,并借助图像降噪处理和加权欧氏距离提高低信噪比下的识别性能,实现小样本条件下的雷达欺骗干扰识别.仿真结果表明,该文所提方法在干信比为3dB时,10种雷达欺骗干扰的平均识别准确率达到了97%以上.模拟器数据的测试结果表明所提方法具备良好的泛化能力.

    雷达有源欺骗干扰多模态小样本原型网络干扰识别

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    MMRGait-1.0:多视角多穿着条件下的雷达时频谱图步态识别数据集

    杜兰陈晓阳石钰薛世鲲...
    892-905页
    查看更多>>摘要：步态识别作为一种生物识别技术,在实际生活中通常被认为是一项检索任务.然而,受限于现有雷达步态识别数据集的规模,目前的研究主要针对分类任务且局限于单一行走视角和相同穿着条件,这限制了基于雷达的步态识别在实际场景中的应用.该文公开了一个多视角多穿着条件下的雷达步态识别数据集,该数据集使用毫米波雷达采集了121位受试者在多种穿着条件下沿不同视角行走的时频谱图数据,每位受试者共采集8个视角,每个视角采集10组,其中6组为正常穿着,2组为穿大衣,2组为挎包.同时,该文提出一种基于检索任务的雷达步态识别方法,并在公布数据集上进行了实验,实验结果可以作为基准性能指标,方便更多学者在此数据集上开展进一步研究.

    毫米波雷达步态识别检索任务多视角多穿着条件公开数据集

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    SAR-AIRcraft-1.0:高分辨率SAR飞机检测识别数据集

    王智睿康玉卓曾璇汪越雷...
    906-922页
    查看更多>>摘要：针对合成孔径雷达(SAR)图像中飞机散射点离散以及背景强干扰造成虚警的问题,该文提出了一种结合散射感知的SAR飞机检测识别方法.一方面,通过上下文引导的特征金字塔模块来增强全局信息,减弱复杂场景中强干扰的影响,提高检测识别的准确率.另一方面,利用散射关键点对目标进行定位,设计散射感知检测模块实现对回归框的细化校正,增强目标的定位精度.为了验证方法有效性、同时促进SAR飞机检测识别领域的研究发展,该文制作并公开了一个高分辨率SAR-AIRcraft-1.0数据集.该数据集图像来自高分三号卫星,包含4,368张图片和16,463个飞机目标实例,涵盖A220,A320/321,A330,ARJ21,Boeing737,Boeing787和other共7个类别.该文将提出的方法和常见深度学习算法在构建的数据集上进行实验,实验结果证明了散射感知方法的优异性能,并且形成了该数据集在SAR飞机检测、细粒度识别、检测识别一体化等不同任务中性能指标的基准.

    合成孔径雷达公开数据集SAR飞机检测飞机识别深度学习

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