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期刊信息/Journal information
现代雷达
南京电子技术研究所
现代雷达

南京电子技术研究所

陈玲

月刊

1004-7859

modernradar@263.net

025-51821080 51821085

210039

南京3918信箱110分箱

现代雷达/Journal Modern RadarCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是大型专业性学术刊物，内容丰富，学术性强，有较大的理论和实用价值。是国家中文核心期刊，也是国防科工委下属我国十大国际交流重点国防科技刊物之一。以刊登国内我先进雷达技术为主，兼载通信、微波、ECM和ECCM技术。欢迎赐稿，欢迎订阅，欢迎刊登广告。
正式出版
收录年代

    一种前视SAR二维空变误差校正方法

    张宇金潇
    1-7页
    查看更多>>摘要：前视阵列合成孔径雷达(SAR)成像可实现对前视盲区的二维分辨,在武器制导等军事领域极具应用价值.然而在特殊几何模型下,距离方位高度耦合且存在方位空变,这使得前视高分宽幅成像极具挑战.文中基于前视阵列SAR成像几何构型,推导了距离多普勒域的精确回波信号模型,通过解线性频调以及Keystone的方法实现距离方位二维解耦(RCM)校正.在此基础上,文中方法将目标多普勒频率在时间上进行一次以及二次分解,并通过重采样实现线性多普勒频率插值,消除每个距离单元中的方位空变残余相位误差,实现空变补偿.最后,通过方位聚焦以及波束形成获取了良好聚焦的前视阵列SAR无模糊图像,通过点目标以及面目标的仿真实验验证了所提方法能够有效实现前视阵列SAR解模糊成像.

    前视阵列SAR距离方位耦合RCM校正线性多普勒插值重采样空变补偿

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    中轨SAR舰船动目标特性分析与定位技术

    闫群孙光才刘文康兰朋伟...
    8-15页
    查看更多>>摘要：针对中轨合成孔径雷达(SAR)单通道模式下舰船动目标成像特性进行了分析.相比于低轨SAR,中轨SAR系统脉冲重复频率较低,舰船动目标成像极易发生模糊,且模糊像相距较远.在动目标定位处理中,为了获取动目标信号的完整方位包络以实现定位参数的准确估计,需要直接截取包含全部模糊像的切片图像,这会增加方位处理数据量,对于实时处理是一个巨大的挑战.因此,文中基于检测后的单模糊目标切片图像,提出了一种处理方法来完成动目标的精确定位.仿真实验表明,所提出的处理方法能够有效减少处理数据量,实现动目标的精确定位.

    中轨SAR动目标特性单通道SAR动目标定位

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    天基ISAR空间目标的去斜回波相参性恢复方法及其基于FPGA的快速实现技术

    朱奥符吉祥田娇贺新异...
    16-25页
    查看更多>>摘要：逆合成孔径雷达(ISAR)具备二维高分辨成像能力,可实现对空间目标的高精度探测和监视.相比于地基ISAR,天基ISAR能够对空间目标进行更灵活、更大范围的探测成像,为实现空间态势感知提供有利支撑.去斜接收回波体制可以大幅降低采样率,减轻系统硬件负担,现有ISAR系统通常采用此种方式.然而在观测时间内空间目标相对于星载ISAR的相对斜距变化大,雷达需要不断改变录取波门以保证对空间高速目标的稳定跟踪,这严重破坏了雷达回波的相参性.同时,星载ISAR相对空间目标的复杂运动几何导致运动补偿精度下降.针对空间目标ISAR成像问题,文中提出了一种去斜回波相参性恢复方法,此方法可以逐脉冲处理回波,能有效恢复不同距离波门的回波相参性,并利用估计的参数对回波进行精确的运动补偿.基于此方法,设计了一种基于现场可编程逻辑门阵列的去斜接收相参性恢复快速实现方案.仿真实验验证了所提方法及其现场可编程逻辑门阵列实现方案的有效性.

    ISAR成像相参性恢复现场可编程逻辑门阵列去斜接收高速目标

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    基于机载SAR成像场景评估的惯导标定技术

    聂松庄龙李磊
    26-31页
    查看更多>>摘要：针对机载惯导航向角度误差大引起的机载合成孔径雷达(SAR)成像指向偏差问题,提出了基于机载SAR成像场景评估的惯导标定技术.该技术通过SAR成像均匀场景高分辨结果的数据挖掘,结合雷达天线方向图有效完成指向误差提取;并在此基础上结合惯导杆臂模型与卡尔曼滤波处理,完成惯导安装角度误差精准估计与补偿,最终通过实测数据有效验证了惯导角度误差的标定技术在工程应用中取得了更优异的SAR图像质量.该方法能够减少惯导角度误差影响,获取更高的机载雷达SAR成像控制精度,具备更加广阔的应用场景.

    SAR成像惯导标定杆臂效应卡尔曼滤波

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    车载平台毫米波雷达三维点云视频成像

    崔硕蒋梦杰张邦杰陈宇智...
    32-38页
    查看更多>>摘要：针对毫米波雷达由于阵列分辨率限制等因素,其点云成像存在点云密度稀疏、精度低等问题,提出了一种基于合成孔径雷达(SAR)技术的车载平台毫米波雷达三维(距离、方位、俯仰)高分辨点云视频成像方法.首先,利用时域后向投影(BP)成像算法解决近距宽角域成像聚焦难题,获得高分辨二维视频SAR图像;然后,通过基于幅度阈值的复交替方向乘子法压缩感知网络(CV-ADMM-CSNet)获得场景高程信息,通过模型化方法并结合数据训练,实现快速实时高分辨三维成像;最后,结合多帧视频成像处理获得动态三维高分辨点云图像.仿真和实测数据实验,验证了本文算法的有效性.

    毫米波雷达三维点云视频成像合成孔径雷达

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    面向相干变化检测的高精度SAR图像配准方法

    寇秀丽陈杰王志锐冯亮...
    39-43页
    查看更多>>摘要：在重航过飞行条件下,由于机载平台飞行高度和姿态不稳定导致实际飞行航迹偏离理想航迹,使得多航过影像对之间存在相对形变,尤其是在沿航线方位存在伸缩,导致同名点对应位置存在较大偏差;另外由场景地形起伏带来的图像距离向伸缩形变,也使得实现重航过图像高精度配准困难.而在相干变化检测、重轨干涉等应用中,要求对两幅或多幅图像进行亚像素级配准,以保证检测效果和后续干涉处理要求.文中首先从SAR成像精准几何关系出发,利用地理高程信息,生成高定位精度的多航过复图像,然后通过计算和二维拟合产生主辅图像同名点位移矢量,最后将辅图像在空间开展二维重采样实现重航过SAR图像精确配准.飞行试验结果证明了该方法的有效性.

    重航过合成孔径雷达图像配准

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    基于CDQOB网络子孔径重构的单比特无人机载SAR成像

    潘嘉文孟飞赵博陈洪猛...
    44-48页
    查看更多>>摘要：合成孔径雷达(SAR)由于其良好的特性被广泛应用于高分辨成像,但成像所需的庞大数据导致其难以在资源受限的平台推广应用.单比特SAR通过将回波采样点表征为 1 比特二进制数字信号,可以达到降低数据量、缓解平台负担的目的,但二值数据跳变产生的高阶谐波将导致成像质量下降.为提升单比特 SAR 成像质量,提出基于卷积去量化(CDQOB)网络的无人机载条带SAR成像方法,通过单比特子孔径数据实现运动误差估计与智能化距离-多普勒二维谱重构,进而实现低数据量下的高质量条带SAR成像.通过实测数据的处理分析,验证了所提单比特成像方法的有效性.

    单比特卷积去量化运动误差估计子孔径条带

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    基于阴影的视频SAR动目标检测与跟踪方法综述

    马慧连李银伟
    49-57页
    查看更多>>摘要：视频合成孔径雷达(SAR)是一种融合了SAR和视频成像技术的先进雷达成像系统,不仅具有传统SAR成像的特点,还可以实时获取目标丰富的动态信息,在运动目标检测和跟踪上具有明显优势.运动目标在视频SAR序列中表现出明显的阴影特征,并且阴影特征能够近似反映目标的真实位置,具有定位精度高、检测概率高等优势,这使得基于阴影的动目标检测与跟踪技术成为当前视频SAR领域的研究热点之一.文中对目前基于阴影的视频SAR动目标检测与跟踪方法进行梳理总结,对比各方法的性能,分析目前视频SAR动目标检测与跟踪方法的优势和存在的不足,明确视频SAR运动目标检测与跟踪亟需解决的问题.

    视频SAR阴影运动目标检测与跟踪

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    基于改进Efficient-Det的Video SAR动目标检测方法

    毛倩倩詹梦洋李银伟
    58-64页
    查看更多>>摘要：动目标阴影检测是近年来视频合成孔径雷达(Video SAR)领域中的一项具有挑战性的任务.动目标阴影存在着尺寸易变、深浅不一的特点,使得视频SAR动目标检测更加困难.文中提出了一种基于改进神经网络Efficient-Det的视频SAR动目标检测方法.首先,为获得动目标阴影的更多空间位置信息,通过融入坐标注意力机制重建了Efficient-Det网络的主干部分;其次,为进一步减少计算量,对颈部网络剪裁并将深度可分离卷积替代头部网络中原本的卷积.在网络训练过程中,采用非极大抑制法来筛选预测框,损失函数采用回归损失和交叉熵损失的组合,其中的交叉熵损失是用来抑制正负样本极端不平均带来的负面作用.通过实验验证,文中方法可有效提升视频SAR动目标阴影检测的准确性与效率.

    视频SAR动目标阴影目标检测深度学习

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    基于改进可切换空洞卷积的SAR舰船检测算法

    宋富骏王金伟许京新王杰坤...
    65-74页
    查看更多>>摘要：为解决合成孔径雷达舰船检测在复杂背景、小舰船目标和目标舰船体积相差较大的情况下存在虚警、漏警和置信度偏低的问题,提出了一种基于改进可切换空洞卷积的合成孔径雷达舰船检测算法.通过将ELAN层中的卷积改进为可切换空洞卷积和添加通道注意力机制的方法来扩大卷积层的感受野,高效地聚合网络中不同层的特征信息;在颈部特征融合处加入快速加权特征融合AIFI模块,提高效率并减少模型的冗余计算量;在损失函数处通过构造梯度增益的计算方法来引入聚焦机制.该算法提高了模型检测小目标的能力,并解决了在复杂背景下虚警、漏警的问题;通过使用SSDD数据集对改进后的模型进行验证,相较于改进前的基准YOLO-7 模型,改进后的mAP 值达到 96.59%相较基准模型提升了9.33%,同时准确率和召回率分别提升 3.81%和 16.36%.实验结果表明,改进后的算法有效提升舰船目标的检测精度,显著改善小目标检测中存在的虚警和漏警问题.

    合成孔径雷达目标识别可切换空洞卷积特征融合通道注意力机制

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