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月基SAR仿真成像研究 下载：80 浏览：457

谷昕炜 陈杰 杨威 王鹏波 《无线电研究》 2018年8期

摘要:
月基合成孔径雷达(Lunar Synthetic Aperture Radar,Lunar-SAR)能在较短的观测周期获得全球性的大尺度观测图像,其概念自被提出之后便引起了广泛的讨论和研究。介绍了月基SAR与传统星载、机载SAR的不同,分析了超长传输距离、月球半径、天体章动和平动等因素带来的影响,结合实际地月相对运动参数完成了月基SAR回波信号仿真。对回波仿真数据进行BP成像,成像结果验证了月基SAR的可行性。对本研究的贡献以及未来研究方向进行了总结。

基于多特征融合的SAR图像舰船自学习检测算法 下载：83 浏览：451

楚博 策文 义红 陈金勇 《无线电研究》 2018年8期

摘要:
传统的舰船检测方法主要包括恒虚警检测(CFAR)和机器学习类算法,其中CFAR舰船检测容易受噪声影响,检测结果过分依赖参数与海杂波模型的选择,准确率低并且鲁棒性较差。简单的阈值判定方法由于特征单一,对舰船目标描述性较差,机器学习算法需要对已有数据库中舰船数据进行训练,准确度较高但检测周期过长,更新较慢,无法满足现代战争的快速反应、实时更新的需求。提出一种基于多特征融合的自学习算法,对感兴趣目标提取形态学、灰度和轮廓等多种特征,通过对多特征阈值判定方法对相似舰船目标进行检测,可实现对战场突发状况与未知目标快速反应能力的同时保证较高的检测准确率。实验结果表明,提出的检测算法相比传统方法的查全率提高了10%,虚警率降低了4%,并且实现了单幅运行时间的大幅度缩减。

基于Faster-RCNN和多分辨率SAR的海上舰船目标检测 下载：85 浏览：453

胡炎 单子力 高峰 《无线电研究》 2018年8期

摘要:
由于海洋表面微波散射情况复杂,强海洋杂波的后向散射往往高于舰船,导致传统舰船检测算法适应能力有限,已经难以满足现阶段舰船智能检测的需求。针对上述问题,将卷积神经网络(CNN)应用于SAR海上舰船目标检测。选取高分辨率Terra SAR-X与低分辨率Sentinel-1A卫星SAR图像。通过SAR仿真分析了不同分辨率下海杂波的特点,据此分析了针对SAR图像的CNN网络结构设计的基本需求。通过分辨率归一化制作混合数据的训练样本集,在Faster-RCNN框架下设计并构建了一个仅3层卷积神经网络用于特征学习,以防止模型过拟合。实验选择了4种不同海洋杂波环境的宽幅SAR图像进行测试,均获得了较好的检测结果。表明提出的多分辨率归一化方法结合卷积神经网络的SAR舰船检测模型具有一定的应用潜力。

SAR雷达平面目标欺骗干扰算法仿真研究 下载：53 浏览：455

郑美芳 杨林森 赵恒瑞 《天线研究》 2021年4期

摘要:
本文研究了一种SAR雷达平面目标欺骗干扰回波信号产生的方法。为了得到平面目标欺骗干扰的数学模型。首先总结了SAR雷达点目标回波的数学模型,进而推广到了平面目标回波的数学模型,利用该回波模型即可模拟生成平面目标欺骗干扰回波信号。在仿真实验中,通过对比SAR雷达原始回波信号的成像结果和叠加了平面目标欺骗干扰信号后的成像结果,明显地可以看出后者成像结果中存在欺骗干扰,验证了本文中平面目标欺骗干扰回波信号产生方法的正确性。

基于SAR图像雨团足印的海面风向提取方法 下载：78 浏览：496

叶小敏1，2 林明森1，2，3 梁超1，2 邹亚荣1，2 袁新哲1，2 《海洋研究》 2018年2期

摘要:
利用地球物理模式函数进行SAR海面风速反演时,需以风向作为地球物理模式函数的输入。本文应用了一种利用SAR图像上雨团足印顺风一侧比逆风一侧明亮的图像特征的海面风向提取方法,以进行海面风速反演。4景RADARSAT-2卫星SAR示例数据风向提取结果相对于ASCAT散射计的风向均方根误差满足不大于16°。分别以本文方法提取的风向和ASCAT散射计风向作为输入,利用地球物理模式函数CMOD5进行海面风速的SAR反演,两者的风速反演结果基本一致,其均方根误差差值不超过0.3m/s。本文利用SAR图像雨团足印信息的风向提取方法准确可靠,可应用于SAR海面风速反演。
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