检索结果-内蒙古大学图书馆

信号处理 2025年第1期41卷 55-69页

作者：郭淑婷邓钱钰王纪平毛新华南京航空航天大学电子信息工程学院雷达成像与微波光子技术教育部重点实验室江苏南京211106

星载高轨合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)具有短时重访周期和大范围测绘能力,在军事和民用中都具有独特的优势。然而,高轨SAR的成像几何也更加复杂,较长的合成孔径时间使得轨道的弯曲效应不可忽视,宽大的波束覆盖范围也导... 详细信息

星载高轨合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)具有短时重访周期和大范围测绘能力,在军事和民用中都具有独特的优势。然而,高轨SAR的成像几何也更加复杂,较长的合成孔径时间使得轨道的弯曲效应不可忽视,宽大的波束覆盖范围也导致平面地表假设不再适用,因此必须考虑球面地表效应对成像的影响。本文从简单的直线轨迹和更具有现实意义的曲线轨迹两方面对成像出现的几何失真和散焦进行分析。首先,假设雷达短时间内做直线运动,由“距离-多普勒”关系得到成像平面与弯曲地表的位置映射关系,并通过回波历程分析得到直线轨迹时聚焦良好。然后,在曲线轨迹情况下,同样根据“距离-多普勒”关系解决了高轨SAR由于球面地表效应导致的几何失真问题。另外,基于对球面地表真实目标和成像域内像素点的距离历程分析,得到回波的二次相位误差,该误差导致雷达运行在弯曲轨道时成像出现散焦,而且由于该误差相位与成像场景宽度呈正相关,散焦会随着合成孔径时间的增长以及成像场景的扩大而愈加明显,具有显著空变性。接着,通过对相位误差进一步分析得到有效成像半径。最后,利用仿真实验对球面地表与成像平面的映射关系和成像散焦特性进行了验证。本文解决了由于地表弯曲效应带来的成像几何失真问题,得到了雷达运行在曲线轨迹时造成成像出现散焦的二次相位误差,为后续的基于该误差相位的补偿成像算法研究提供了便利。

关键词：高轨合成孔径雷达球面地表效应弯曲轨道距离-多普勒二次相位误差

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基于双阶段高阶Transformer的遥感图像场景分类

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遥感学报 2025年第3期29卷 792-807页

作者：吴倩倩倪康郑志忠南京邮电大学计算机学院雷达成像与微波光子技术教育部重点实验室(南京航空航天大学) 江苏省航空对地探测与智能感知工程研究中心

Transformer模型因其强大的全局特征建模和长距离依赖关系的表征能力现已广泛应用于遥感图像场景分类领域，但遥感场景图像存在空间结构复杂、目标尺度变化大等挑战，直接采用ViT (Vision Transformer)中固定尺寸的图像分块方式和深度... 详细信息

Transformer模型因其强大的全局特征建模和长距离依赖关系的表征能力现已广泛应用于遥感图像场景分类领域，但遥感场景图像存在空间结构复杂、目标尺度变化大等挑战，直接采用ViT (Vision Transformer)中固定尺寸的图像分块方式和深度特征表示不能有效刻画遥感场景图像的空间特征信息。针对上述问题，本文提出一种基于双阶段高阶Transformer即THViT (Two-stage High-order Vision Transformer)的遥感图像场景分类方法。该方法以LV-ViT-S网络为主干网，包含粗—细动态分类双阶段，该阶段首先通过将遥感图像分割为较大尺度的图像块，进行易分类遥感场景图像的分类工作；然后根据类注意力机制和信息区域提取模块完成对遥感场景图像的再分块，该阶段可完成较复杂遥感场景图像的分类。同时，为了提升深度特征的可判别性，THViT引入布朗协方差高阶特征表示，从统计学角度，有效捕获遥感场景图像的判别深度特征表示。另外，为了克服Transformer网络仅使用分类Tokens作为分类特征的局限性，本文将分类Tokens和高阶特征Tokens同时输入Softmax分类器，提升遥感图像场景分类性能，并验证了高阶特征Tokens对遥感图像场景分类的有效性。实验结果表明：与CFDNN、GLDBS、GAN、GCN、D-CapsNet、SCCov、ViT、Swin-T、LV-ViT-S和SCViT等相关算法对比，THViT在NWPU45 (NWPU-RESISC45 Dataset)和AID (Aerial Image Dataset)数据集上均有较优异的性能表现。

关键词：遥感图像场景分类 Transformer网络特征表示高阶特征

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一种高效轻量级网络的低截获概率雷达信号脉内调制识别

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电子与信息学报 2025年 1-10页

作者：王旭东吴嘉欣陈斌斌南京航空航天大学电子信息工程学院雷达成像与微波光子技术教育部重点实验室南京210016

针对低信噪比(SNRs)下低截获概率(LPI)雷达脉内波形识别准确率低的问题，该文提出一种基于时频分析(TFA)、混合扩张卷积(HDC)、卷积块注意力模块(CBAM)和GhostNet网络的LPI雷达辐射源信号识别方法，旨在提升LPI雷达信号的识别性能。该... 详细信息

针对低信噪比(SNRs)下低截获概率(LPI)雷达脉内波形识别准确率低的问题，该文提出一种基于时频分析(TFA)、混合扩张卷积(HDC)、卷积块注意力模块(CBAM)和GhostNet网络的LPI雷达辐射源信号识别方法，旨在提升LPI雷达信号的识别性能。该方法先从信号预处理角度给出一种适合LPI雷达信号的时频图像增强处理方法，并基于双时频特征融合技术，有效提升了后续网络对LPI雷达信号脉内调制的识别准确率。接着改造了一种高效轻量级网络，用于对LPI雷达脉内调制信号识别，该网络在GhostNet基础上，结合HDC和CBAM，形成了改进型GhostNet，扩大了特征图的感受野并增强了网络获取通道和位置信息的能力。仿真结果表明，在–8 dB信噪比下，该方法的雷达信号识别准确率依然能够达到98.98%，并在参数数量上也优于对比网络。该文所提方法在低信噪比环境下显著提高了LPI雷达脉内波形识别的准确率，为LPI雷达信号识别领域提供了新的技术途径。

关键词：低截获概率雷达信号脉内调制识别时频分析注意力机制轻量级卷积神经网络

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基于启发式频率规划的多雷达波形设计

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系统工程与电子技术 2025年第2期47卷 406-417页

作者：丁一汪飞陈军韩清华周建江南京航空航天大学雷达成像与微波光子技术教育部重点实验室江苏南京210016 南京信息工程大学电子与信息工程学院江苏南京210044 枣庄学院人工智能学院山东枣庄277160

雷达检测性能与目标回波特性相关,设计与目标角域起伏特性相匹配的波形频率可以提升目标的检测概率。对此,提出一种基于启发式频率规划的多雷达波形设计算法。在离线状态下,通过起伏因子约束下角域划分、起伏因子最大化角域关联和异常... 详细信息

雷达检测性能与目标回波特性相关,设计与目标角域起伏特性相匹配的波形频率可以提升目标的检测概率。对此,提出一种基于启发式频率规划的多雷达波形设计算法。在离线状态下,通过起伏因子约束下角域划分、起伏因子最大化角域关联和异常角域决策三步设计匹配机动目标特性的角度频率匹配集。在目标跟踪阶段,通过多站雷达扩展探测频率以优化角域,并根据机动目标在状态转移区域内的滤波预测状态值完成目标回波不确定条件下的雷达节点和辐射频率参数规划。仿真结果表明,所提算法在飞机进行匀速直线与协同拐弯交替运动的跟踪场景中检测性能显著提升。

关键词：机动目标目标特性启发式方法频率规划多站雷达

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利用目标上机会照射源的无源斜视InISAR三维成像

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航空学报 2025年第08期 258-276页

作者：金佳宁汪玲宫蕊朱岱寅南京航空航天大学雷达成像与微波光子技术教育部重点实验室合肥师范学院计算机与人工智能学院

无源雷达具有反干扰、隐蔽性好、成本低等优点，而利用目标上机会照射源（IO）的无源雷达技术与其他无源雷达系统构型相比，由于IO与目标的距离更近，目标散射信号更强，更易于实现目标的探测。到目前为止，使用目标携带IO进行无源逆合... 详细信息

无源雷达具有反干扰、隐蔽性好、成本低等优点，而利用目标上机会照射源（IO）的无源雷达技术与其他无源雷达系统构型相比，由于IO与目标的距离更近，目标散射信号更强，更易于实现目标的探测。到目前为止，使用目标携带IO进行无源逆合成孔径雷达（ISAR）成像的方法已经被扩展到三维干涉逆合成孔径雷达（InISAR）成像中，但当InISAR工作在斜视模式时，获得的三维图像会发生畸变，无法得到准确的三维重建结果。针对这一问题，提出一种适用于斜视情况的利用目标上IO的无源InISAR三维成像方法。利用坐标变换和非线性最小二乘法（NLS），从包含目标三维坐标信息的二维ISAR图像的距离信息和干涉相位中估计出成像观察坐标系下的目标三维坐标信息。之后，再次进行坐标变换，得到目标本体坐标系下的目标三维坐标信息，实现无畸变的目标三维重建。仿真实验验证了所提无源斜视InISAR三维成像方法的有效性，能够实现斜视畸变的校正。

关键词：逆合成孔径雷达干涉逆合成孔径雷达三维成像无源雷达斜视

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ResCalib:基于几何监督深度网络的激光雷达和相机动态联合标定

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雷达学报 2025年

作者：柴家辉李明磊李敏魏大洲陈广永南京航空航天大学电子信息工程学院雷达成像与微波光子技术教育部重点实验室中国航空无线电电子研究所

激光雷达缺乏纹理色彩信息，相机缺乏深度信息，激光雷达和相机的信息具有高度的互补性，融合二者能获得丰富的观测数据，能提高环境感知的精准度和稳定性。而对两类传感器的外部参数进行精确的联合标定是数据融合的前提。目前，绝大多... 详细信息

激光雷达缺乏纹理色彩信息，相机缺乏深度信息，激光雷达和相机的信息具有高度的互补性，融合二者能获得丰富的观测数据，能提高环境感知的精准度和稳定性。而对两类传感器的外部参数进行精确的联合标定是数据融合的前提。目前，绝大多数的联合标定方法需要借助校准靶标物和人工选点的方式处理，导致其无法在动态的应用场景中使用。该文提出一种ResCalib深度神经网络模型用于解决激光雷达与相机的在线联合标定问题，该方法以激光雷达点云、单目图像和相机内参数矩阵作为输入以实现参数解算，而方法对外部特征物或靶标的依赖度低。ResCalib是一个几何监督深度神经网络，通过实施监督学习使输入图像和点云的几何和光度一致性最大化，利用单次迭代网络，自动估计激光雷达和相机之间的6自由度外参关系。实验表明该文方法能够纠正旋转±10°和平移±0.2 m的错误标定，标定解算结果的旋转分量的平均绝对误差为0.35°，平移分量为0.032 m，且单组标定所需时间为0.018 s，为实现动态环境下的自动化联合标定提供了技术支撑。

关键词：激光雷达异源融合动态联合标定 ResCalib 深度学习

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ResCalib: 基于几何监督深度网络的激光雷达和相机动态联合标定

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雷达学报 2025年 1-13页

作者：柴家辉李明磊李敏魏大洲陈广永南京航空航天大学电子信息工程学院南京211106 雷达成像与微波光子技术教育部重点实验室南京211106 中国航空无线电电子研究所上海200233

激光雷达缺乏纹理色彩信息，相机缺乏深度信息，激光雷达和相机的信息具有高度的互补性，融合二者能获得丰富的观测数据，能提高环境感知的精准度和稳定性。而对两类传感器的外部参数进行精确的联合标定是数据融合的前提。目前，绝大多数的联合标定方法需要借助校准靶标物和人工选点的方式处理，导致其无法在动态的应用场景中使用。该文提出一种ResCalib深度神经网络模型用于解决激光雷达与相机的在线联合标定问题，该方法以激光雷达点云、单目图像和相机内参数矩阵作为输入以实现参数解算，而方法对外部特征物或靶标的依赖度低。ResCalib是一个几何监督深度神经网络，通过实施监督学习使输入图像和点云的几何及光度一致性最大化，利用单次迭代网络，自动估计激光雷达和相机之间的6自由度外参关系。实验表明该文方法能够纠正旋转±10°和平移±0.2 m的错误标定，标定解算结果的旋转分量的平均绝对误差为0.35°，平移分量为0.032 m，且单组标定所需时间为0.018 s，为实现动态环境下的自动化联合标定提供了技术支撑。

关键词：激光雷达异源融合动态联合标定 ResCalib 深度学习

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基于比值的改进CA-CFAR算法及其在毫米波雷达目标检测中的应用

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现代雷达 2025年第3期 80-87页

作者：吕瑞广周建江徐哲彭翌玲南京航空航天大学雷达成像与微波光子技术教育部重点实验室

针对单元平均恒虚警(CA-CFAR)算法在多目标环境下容易造成目标遮蔽等问题，本文提出了一种基于比值的改进CA-CFAR(RCA-CFAR)算法，在此基础上，对RCA-CFAR算法最多可容忍的干扰目标数进行理论推导，得出其最多可容忍的干扰目标数与参考... 详细信息

针对单元平均恒虚警(CA-CFAR)算法在多目标环境下容易造成目标遮蔽等问题，本文提出了一种基于比值的改进CA-CFAR(RCA-CFAR)算法，在此基础上，对RCA-CFAR算法最多可容忍的干扰目标数进行理论推导，得出其最多可容忍的干扰目标数与参考单元之间的关系，并对最多可容忍的干扰目标数进行证明。此外，结合CA-CFAR算法将RCA-CFAR扩展为2D RCA-CFAR算法，通过分阶段处理，在距离维使用RCA-CFAR算法进行预检测，在多普勒维使用CA-CFAR算法进行目标检测，该算法既降低了邻近多目标区域的检测门限，又提高了检测效率。仿真和实验结果证明了所提算法的有效性、实用性和优越性。

关键词：毫米波雷达多目标检测单元平均恒虚警目标遮蔽检测门限

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滑窗模式下大斜视SAR波数域性质分析及成像算法研究

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制导与引信 2025年第1期46卷 42-51页

作者：邓钱钰陈潇翔郭淑婷王纪平毛新华南京航空航天大学电子信息工程学院雷达成像与微波光子技术教育部重点实验室江苏南京211106 上海无线电设备研究所上海201109

为解决滑窗模式下大斜视聚束合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)的精确、高效成像问题,对SAR波数域性质及成像算法进行了研究。首先建立了滑窗模式下的时域回波信号模型,并基于固定窗模式下的回波二维频谱,对传统距离徙动算法(... 详细信息

为解决滑窗模式下大斜视聚束合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)的精确、高效成像问题,对SAR波数域性质及成像算法进行了研究。首先建立了滑窗模式下的时域回波信号模型,并基于固定窗模式下的回波二维频谱,对传统距离徙动算法(range migration algorithm,RMA)进行改进,提出了一种基于滑窗接收的波数域拓展算法;然后对滑窗模式下信号波数域频谱特征及采样点映射关系进行分析,提出了雷达视线坐标系下二维空间域解耦方法,并给出了对应的成像处理流程;最后通过仿真实验和实测数据处理实验验证了算法的有效性。

关键词：大斜视合成孔径雷达滑窗模式距离徙动算法

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结合字典学习技术的ISAR稀疏成像方法

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电子与信息学报 2019年第7期41卷 1735-1742页

作者：胡长雨汪玲朱栋强南京航空航天大学雷达成像与微波光子技术教育部重点实验室

鉴于稀疏ISAR成像方法的成像质量受到待成像场景的稀疏表示不准确的限制,该文将字典学习(DL)技术引入到ISAR稀疏成像中,以提升目标成像质量。该文给出基于离线DL和在线DL两种ISAR稀疏成像方法。前者通过已有同类目标ISAR图像进行学习,... 详细信息

鉴于稀疏ISAR成像方法的成像质量受到待成像场景的稀疏表示不准确的限制,该文将字典学习(DL)技术引入到ISAR稀疏成像中,以提升目标成像质量。该文给出基于离线DL和在线DL两种ISAR稀疏成像方法。前者通过已有同类目标ISAR图像进行学习,获得更优稀疏表示,后者在成像过程中从现有数据中通过优化获得稀疏表示。仿真和实测ISAR数据成像结果表明,结合离线DL和在线DL的成像方法均可获得比现有方法更优的成像结果,离线DL成像优于在线DL成像,而且前者计算效率优于后者。

关键词：逆合成孔径雷达稀疏成像稀疏表示字典学习压缩感知

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