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基于粗糙集的最优仿真装备质量评价模型
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作者 闫永玲 张庆波 刘鑫宇 《火力与指挥控制》 北大核心 2026年第2期30-37,46,共9页
针对诸多评价方法对仿真装备质量评价结果存在差异的问题,如何在诸多方法中决策最优评价方案成了目前的研究热点。运用粗糙集相关理论进行数据挖掘,分析数据挖掘结果,得出改进信息熵法为改进ADC法、改进信息熵法、改进灰色局势决策法3... 针对诸多评价方法对仿真装备质量评价结果存在差异的问题,如何在诸多方法中决策最优评价方案成了目前的研究热点。运用粗糙集相关理论进行数据挖掘,分析数据挖掘结果,得出改进信息熵法为改进ADC法、改进信息熵法、改进灰色局势决策法3种方法中进行仿真装备质量评价的最佳方案。为更好地进行仿真装备质量评价提供理论依据,也为后续仿真装备改进提供依据和参考,具有一定的军事价值与应用前景。 展开更多
关键词 粗糙集理论 最优模型 仿真装备 质量评价
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对无人机探测与识别技术研究综述
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作者 张军 田西兰 《兵器装备工程学报》 北大核心 2026年第1期344-352,共9页
随着无人机技术的快速发展,其在民用和军事领域的应用日益广泛,但同时也带来了诸多安全挑战,如非法入侵空域、侵犯隐私等。因此,开发高效可靠的无人机探测与识别技术显得尤为迫切。本文中我们对无人机探测与识别技术的最新进展进行了系... 随着无人机技术的快速发展,其在民用和军事领域的应用日益广泛,但同时也带来了诸多安全挑战,如非法入侵空域、侵犯隐私等。因此,开发高效可靠的无人机探测与识别技术显得尤为迫切。本文中我们对无人机探测与识别技术的最新进展进行了系统全面的分析,研究重点聚焦于基于雷达、射频(RF)、声学和视觉的多种探测方法,并对比分析这些技术的优势与局限性。总结了多源传感器信息融合的探测识别方法,以提高无人机探测与识别系统的鲁棒性和准确性。研究结果表明,多源传感器信息融合技术能够有效克服单一传感器技术的不足,显著提升无人机探测与识别系统的性能。为无人机探测与识别技术的发展提供了新的思路和解决方案,具有重要的研究价值和实际应用前景。 展开更多
关键词 无人机 无人机探测 无人机识别 深度学习
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具身雷达的概念、架构和发展
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作者 徐丰 雒梅逸香 +5 位作者 卫江涛 许京伟 仇晓兰 武俊杰 万显荣 金亚秋 《上海航天(中英文)》 2026年第1期13-30,41,共19页
面向自主智能无人系统探测感知等未来需求,本文阐述具身雷达的概念——一种将雷达感知与平台机动、智能决策深度耦合的平台—雷达一体化自主感知系统。其核心在于革新传统雷达“固定模式、单向处理、被动感知”的体制限制,发展“感知—... 面向自主智能无人系统探测感知等未来需求,本文阐述具身雷达的概念——一种将雷达感知与平台机动、智能决策深度耦合的平台—雷达一体化自主感知系统。其核心在于革新传统雷达“固定模式、单向处理、被动感知”的体制限制,发展“感知—决策—动作”闭环的处理范式,使雷达能够主动选择探测方式、机动路径和交互策略,从而在动态目标、部分可观环境和强对抗电磁场景中实现性能提升。传统雷达多遵循按任务定制的设计思路,表现为探测模式固化、参数不可调、轨迹预设化,其信号处理链以单向数据流开环处理为主,缺乏对环境目标认知后进行自主调优能力,难以满足无人系统在复杂环境下实时建模与决策的需求。具身雷达通过将平台机动性、探测感知与智能体规划策略进行耦合,构建电磁世界模型以表征“电磁场—目标—环境—平台—雷达”动态关联,并通过交互式信息处理框架进行实时闭环反馈,从而实现探测策略与机动策略的联动优化。具身雷达基于无人系统突破具身智能感知范式,有望在复杂场景下显著提升探测效能与自主作业能力,对社会生产模式及未来无人作战体系的重塑具有重要意义。 展开更多
关键词 具身雷达 微波视觉 物理智能 电磁世界模型 交互式信息处理
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极化敏感阵列二维DOA与极化参数联合估计的FPGA实现
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作者 刘鲁涛 魏潇潇 郭沐然 《电子信息对抗技术》 2026年第1期101-108,共8页
针对在现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)上实现基于极化敏感阵列的多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)算法进行二维波达方向(Direction of Arrival,DOA)和二维极化参数联合估计时,硬件资源占用... 针对在现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)上实现基于极化敏感阵列的多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)算法进行二维波达方向(Direction of Arrival,DOA)和二维极化参数联合估计时,硬件资源占用大、运行时间长的问题,提出了一种基于极化MUSIC算法的四维参数联合估计FPGA实现架构。该架构包括信号协方差矩阵计算模块、Jacobi旋转模块、噪声子空间提取模块、两级空间谱搜索模块和极化参数计算模块。Jacobi旋转模块被拆分为多个可复用模块,并采用查找表模块生成旋转矩阵。一级空间谱搜索模块通过二维DOA搜索初步确定信源的角度信息。二级空间谱搜索模块根据一级搜索的角度结果确定二级搜索区域各点的极化信息,并计算该区域的四维空间谱,区域内最小值对应的四维参数信息即为最终估计的信源方向角、俯仰角、极化辅助角和极化相位角。仿真结果表明,与传统极化MUSIC算法的四维搜索算法相比,该架构避免了大量四维空间谱计算,同时保证了四维参数估计的精度,显著减少了运行时间和硬件资源消耗。 展开更多
关键词 FPGA 极化敏感阵列 MUSIC算法 波达方向 极化参数 四维参数联合估计
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基于滤波器选择变换的宽带相参积累算法
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作者 唐佳 于海洋 +2 位作者 彭思 杨福荣 院琳 《电子信息对抗技术》 2026年第1期95-100,共6页
在宽带脉冲多普勒(Pulse-Doppler,PD)体制雷达中,当目标速度很高时,将存在距离走动,从而影响相参积累性能。Keystone变换是校正脉冲回波距离走动的常用方法,但是Keystone变换运算量较大,不利于工程实现。针对此问题,提出一种基于滤波器... 在宽带脉冲多普勒(Pulse-Doppler,PD)体制雷达中,当目标速度很高时,将存在距离走动,从而影响相参积累性能。Keystone变换是校正脉冲回波距离走动的常用方法,但是Keystone变换运算量较大,不利于工程实现。针对此问题,提出一种基于滤波器选择变换的宽带相参积累算法,该算法直接在快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)的基础上,通过查表选择滤波器输出并进行相位补偿,实现了宽带信号相参积累。与基于Keystone变换的相参积累方法相比,所提算法具有更平稳的相参积累性能和更小的计算复杂度。 展开更多
关键词 距离走动 相参积累 KEYSTONE变换 滤波器选择变换
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基于联合邻域像素结构化低秩的层析SAR三维成像方法
6
作者 周弘昊 刘艳阳 +3 位作者 李涛 崔硕 徐刚 邢孟道 《雷达学报(中英文)》 北大核心 2026年第1期80-94,共15页
层析合成孔径雷达(TomoSAR)三维成像能够克服场景叠掩、投影几何失真等问题,具有重要的科学研究和应用价值。由于TomoSAR高程分辨率受到高程向孔径限制,通常利用压缩感知等超分辨算法提升三维成像性能。然而,传统压缩感知方法需预先划... 层析合成孔径雷达(TomoSAR)三维成像能够克服场景叠掩、投影几何失真等问题,具有重要的科学研究和应用价值。由于TomoSAR高程分辨率受到高程向孔径限制,通常利用压缩感知等超分辨算法提升三维成像性能。然而,传统压缩感知方法需预先划分离散网格导致存在网格失配等问题,同时在通道数少、信噪比低等限制条件下,成像分辨精度受限。针对以上问题,该文提出了一种基于联合邻域像素结构化低秩的层析SAR超分辨三维成像方法,通过增强信号内部结构性表征以增加有效样本数量,提高三维重建性能。具体而言,基于邻域像素高程一致性假设,可联合邻域像素稀疏特性构建无网格结构化低秩非凸优化模型,以增强信号内部结构表征并克服传统稀疏网格化的缺陷。此外采用投影梯度下降算法进行高效求解,引入非相干可行域约束,有效降低重构性能对采样位置的依赖性。最后,利用仿真数据、实测SARMV3D-1.0机载阵列数据和陆地探测一号卫星数据进行了验证。实验结果表明,所提方法在三维重建精度和稳定性方面均显著优于现有大多数主流方法。 展开更多
关键词 三维SAR 联合邻域 超分辨 结构化低秩 陆地探测一号
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语义驱动的4D雷达与相机融合目标检测
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作者 郑联庆 艾文瑾 +6 位作者 马志雄 任洪泽 卢守义 刘瑞 闫晟煜 朱西产 白傑 《汽车工程》 北大核心 2026年第2期342-351,共10页
融合相机与4D雷达实现鲁棒的三维目标检测对于自动驾驶的安全性至关重要。然而,现有的融合方法主要集中在低维度的雷达几何特征与图像像素特征对齐,缺乏对于整个场景级语义信息的利用,导致次优的检测性能。为此,本文首次提出视觉语言模... 融合相机与4D雷达实现鲁棒的三维目标检测对于自动驾驶的安全性至关重要。然而,现有的融合方法主要集中在低维度的雷达几何特征与图像像素特征对齐,缺乏对于整个场景级语义信息的利用,导致次优的检测性能。为此,本文首次提出视觉语言模型(vision-language model,VLM)辅助的4D雷达与相机融合框架RCT-Net,用于三维目标检测。首先,通过精心设计的用户提示来引导VLM生成包含感兴趣目标的场景文本描述,其通过文本编码器生成场景级语义特征。然后,设计了一个TBFusion(Text-BEV Fusion)模块,其通过新颖的跨模态注意力机制,将场景语义特征深度整合到鸟瞰图(Bird's-Eye-View)空间。该模块一方面提供先验知识来引导图像特征视角转换,另一方面在最终的特征融合阶段进一步对多模态BEV特征进行语义增强。最后,由三维检测头对增强后的特征进行解码,实现目标属性预测。在公开的4D雷达数据集TJ4DRadSet和View-of-Delft的大量实验表明,RCT-Net实现了优异的性能,其3D mAP分别达到了41.34%和57.02%,验证了本框架的有效性与先进性。 展开更多
关键词 自动驾驶 多模态融合 三维目标检测 4D毫米波雷达 视觉语言模型
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基于深度学习的无人机时频曲线重建算法
8
作者 孙嘉辰 庞存锁 +2 位作者 任梓然 杨志良 安建平 《电子测量技术》 北大核心 2026年第2期138-146,共9页
近年来,无人机技术在多个领域广泛应用,雷达探测因其远距离、高精度定位和快速响应优势而被广泛应用,且针对无人机的微多普勒特征研究备受关注。然而,无人机回波信号在复杂环境中易受干扰,导致时频特性畸变。传统时频分析方法在处理此... 近年来,无人机技术在多个领域广泛应用,雷达探测因其远距离、高精度定位和快速响应优势而被广泛应用,且针对无人机的微多普勒特征研究备受关注。然而,无人机回波信号在复杂环境中易受干扰,导致时频特性畸变。传统时频分析方法在处理此类问题时存在局限性。为此,本文提出一种基于深度学习的无人机时频曲线重建算法,通过设计基于卷积神经网络的自编码器模型SelfNet,从噪声干扰和信道失真中提取有效信息,重建高质量的时频曲线。SelfNet利用编码器提取时频曲线特征,并通过解码器恢复信号结构。实验结果表明,SelfNet的PSNR均值为17.767 2,SSIM均值为0.431 7,优于GoogLeNet和ResNet等经典卷积神经网络,且通过小样本实验和迁移学习验证了其泛化能力,为复杂环境下无人机时频曲线的重建提供了一种思路。 展开更多
关键词 无人机 时频分析 卷积神经网络 迁移学习 图像重建
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基于交替方向乘子法的雷达目标多频段多视角融合高分辨成像算法
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作者 李璇 仲健豪 +2 位作者 何姿 樊振宏 丁大志 《系统工程与电子技术》 北大核心 2026年第1期87-93,共7页
针对综合利用不同频带、不同视角的雷达回波数据实现更高分辨率清晰图像的问题,提出一种基于交替方向乘子法的雷达目标多频段多视角融合高分辨成像算法。首先构建多频段多视角的信号稀疏表示模型,然后利用交替方向乘子法对该信号稀疏表... 针对综合利用不同频带、不同视角的雷达回波数据实现更高分辨率清晰图像的问题,提出一种基于交替方向乘子法的雷达目标多频段多视角融合高分辨成像算法。首先构建多频段多视角的信号稀疏表示模型,然后利用交替方向乘子法对该信号稀疏表示问题进行求解,最后获得超带宽和大相干积累角度的雷达回波信号,从而得到比单雷达系统更高分辨率的雷达图像。交替方向乘子法的稀疏正则化机制通过鼓励解的稀疏性,能够自动忽略背景中的低强度、随机性或分散的杂波信号,从而有效抑制背景杂波,实现成像质量的增强。以简单多球模型及复杂舰船模型为例,从重构精度与抗噪性能两方面出发,分析所提方法与目前常用重构算法对于实现多频段多视角融合高分辨成像的影响。结果表明,所提方法在低信噪比环境下仍可准确重建目标散射点,并保持较高成像分辨率,验证了方法的有效性与抗噪性。 展开更多
关键词 交替方向乘子法 多频段多视角融合 信号稀疏表示 高分辨成像
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基于FAST网络的毫米波雷达端到端手势识别
10
作者 郑好 李浩然 +3 位作者 彭国梁 郑志鹏 胡芬 郇战 《现代电子技术》 北大核心 2026年第1期8-14,共7页
针对目前的毫米波雷达手势识别方法存在预处理步骤复杂、效率差和精度低等不足,文中提出FAST网络模型。首先,该模型使用复值线性层构建傅里叶网络,以离散傅里叶变换值对傅里叶网络进行权重初始化,雷达原始数据经过傅里叶网络后得到距离... 针对目前的毫米波雷达手势识别方法存在预处理步骤复杂、效率差和精度低等不足,文中提出FAST网络模型。首先,该模型使用复值线性层构建傅里叶网络,以离散傅里叶变换值对傅里叶网络进行权重初始化,雷达原始数据经过傅里叶网络后得到距离-多普勒特征;其次,引入ECA模块并计算帧通道注意力权重,提升对手势特征的提取能力;最后,采用Swin Transformer提高计算效率与识别精度,并扩大感受野,利用损失函数进行反向传播并对模型的参数进行迭代更新。实验结果表明,提出的基于FAST的毫米波雷达端到端手势识别算法在提升计算效率的同时,达到了96.46%的准确率,与其他主流算法相比具有先进性,为毫米波雷达手势识别在智能家居、移动设备上的应用提供了更为精简且高效的解决方案。 展开更多
关键词 毫米波雷达 手势识别 人机交互 深度学习 神经网络 离散傅里叶变换
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基于Dynamic GNN-MB网络的毫米波雷达人体动作识别方法
11
作者 彭国梁 李浩然 +3 位作者 胡芬 郑好 郑志鹏 郇战 《现代雷达》 北大核心 2026年第1期41-47,共7页
在人体动作识别研究中,考虑到视频和图像性能受限以及对隐私的保护,毫米波雷达技术被视为更有效的替代方案,既能保护隐私又能提高人体动作特征的识别准确性。针对毫米波雷达产生的稀疏点云,设计了一种新颖的图神经网络动态记忆图神经网... 在人体动作识别研究中,考虑到视频和图像性能受限以及对隐私的保护,毫米波雷达技术被视为更有效的替代方案,既能保护隐私又能提高人体动作特征的识别准确性。针对毫米波雷达产生的稀疏点云,设计了一种新颖的图神经网络动态记忆图神经网络(Dynamic GNN-MB),在图神经网络中加入了动态边选择函数,使其能够自主地学习点云之间边的权重并提取特征;进一步,将动态图神经网络(Dynamic GNN)与堆叠的双向门控循环单元相结合,构建了一个完整的人体活动识别框架。实验中使用公共数据集验证了网络的有效性,结果表明,Dynamic GNN-MB网络模型对人体动作识别的准确率可达97.05%,相较于其他网络结构,具有更高的识别率。 展开更多
关键词 动作识别 毫米波雷达 动态边选择函数 图神经网络 双向门控循环单元
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基于稀疏匹配滤波的TomoSAR三维成像
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作者 刘慧 赵春萌 +3 位作者 陈鹏飞 王彦植 屈明昊 肖宁 《雷达学报(中英文)》 北大核心 2026年第1期64-79,共16页
层析SAR(TomoSAR)成像技术已经成为获取三维SAR点云的关键技术。然而,如果忽略斜距垂向的二次相位,可能会导致目标在高程方向的散焦问题,这是由于层析SAR成像中第三维也可能存在菲涅耳衍射所导致的。该文利用光学成像中的衍射原理解释了... 层析SAR(TomoSAR)成像技术已经成为获取三维SAR点云的关键技术。然而,如果忽略斜距垂向的二次相位,可能会导致目标在高程方向的散焦问题,这是由于层析SAR成像中第三维也可能存在菲涅耳衍射所导致的。该文利用光学成像中的衍射原理解释了SAR成像中的衍射问题同样在第三维存在,并提出采用稀疏匹配滤波方法对第三维进行聚焦。第三维稀疏匹配滤波的关键在于构建稀疏相位补偿因子,进而构建稀疏匹配滤波器。首先根据TomoSAR影像的空间几何基线,构建第三维归一化的稀疏频率;然后,结合波长、距离、孔径等参数,根据菲涅耳积分特性构建频域稀疏匹配滤波器;最后,使用频域稀疏滤波器对稀疏采样的SAR图像进行相位补偿,再利用经典的稀疏成像算法(如压缩感知、似然比检测方法等)进行高程即第三维目标检测。该文采用中国科学院空天信息创新研究院的机载SAR数据,运用该文构建的频域稀疏匹配滤波器对其进行实验,实验结果验证了该文所提的方法能够解决层析SAR在菲涅耳衍射情况下导致的散焦问题,从而改善散焦引起的目标位置和后向散射信息不准确的问题。 展开更多
关键词 SAR层析成像 稀疏匹配滤波 稀疏相位补偿 后向散射 菲涅耳衍射
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基于反向传播神经网络的城市环境路径损耗预测研究
13
作者 王志鹏 万留进 +3 位作者 李玉生 吴昊 马鑫 行鸿彦 《无线电通信技术》 北大核心 2026年第1期181-188,共8页
针对城市复杂电磁环境下传统经验模型预测精度不足与射线追踪(Ray-Tracing,RT)方法计算效率低下的双重挑战,提出了一种融合卫星影像与三维几何特征的反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)路径损耗预测模型。通过整... 针对城市复杂电磁环境下传统经验模型预测精度不足与射线追踪(Ray-Tracing,RT)方法计算效率低下的双重挑战,提出了一种融合卫星影像与三维几何特征的反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)路径损耗预测模型。通过整合高分辨率卫星影像的RGB光谱信息与散射体的统计特征,表征电磁传播路径的环境特征,结合经过实测数据校准的RT仿真数据构建数据集。实验结果表明,引入三维环境特征后,预测精度显著提高。相较于不使用三维特征的数据集,均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)下降1.54 dB;与对比的多层感知器(Multi-Layer Perceptron,MLP)和随机森林(Random Forest,RF)模型相比,RMSE分别下降2.21 dB和0.34 dB。同时,BPNN模型的计算时间仅为RT模型的一半左右,且在新场景中与实测数据相比的RMSE为5.27 dB,表现出良好的泛化能力。 展开更多
关键词 路径损耗 反向传播神经网络 信道模型 环境表征
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灵巧调制互补编码的探干一体化波形设计
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作者 郭永刚 王志川 +2 位作者 陆星宇 杨建超 顾红 《现代雷达》 北大核心 2026年第1期68-76,共9页
探测干扰一体化波形设计,一般是基于共享波形的理念,利用无典型雷达信号特征的干扰信号进行探测。现有研究设计的波形可设计自由度低、探测结果旁瓣水平高,综合性能较差。文中提出了一种基于灵巧调制互补编码的探测干扰一体化波形。传... 探测干扰一体化波形设计,一般是基于共享波形的理念,利用无典型雷达信号特征的干扰信号进行探测。现有研究设计的波形可设计自由度低、探测结果旁瓣水平高,综合性能较差。文中提出了一种基于灵巧调制互补编码的探测干扰一体化波形。传统基于灵巧调制的探测干扰一体化波形二相编码序列的夹角可调,干扰效果可控。然而该灵巧调制波形存在探测旁瓣高的问题,从互补编码的角度出发,文中设计了一种具有互补特点的灵巧调制波形,该波形可通过脉冲间相加合成一个完整的线性调频信号,降低了灵巧调制波形的探测旁瓣,提升了灵巧调制波形的探测性能。理论分析表明,通过调整编码序列的相位夹角可灵活调控该一体化波形的探测和干扰效果。通过仿真分析和实测证实了该波形具有显著优势。 展开更多
关键词 雷达探测干扰一体化 波形设计 相位编码序列 互补编码
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星载合成孔径雷达在海洋监测中的应用
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作者 朱泠 陈鹏 +3 位作者 郑罡 杨劲松 朱海天 任林 《海洋学研究》 北大核心 2026年第1期109-123,共15页
星载合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)具备全天时、全天候工作能力,在海洋监测方面已展现出巨大的应用价值。本文从海洋动力环境要素和海洋目标两个方面,系统总结了星载SAR技术在海洋监测领域的研究现状。对于前者,重点梳理... 星载合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)具备全天时、全天候工作能力,在海洋监测方面已展现出巨大的应用价值。本文从海洋动力环境要素和海洋目标两个方面,系统总结了星载SAR技术在海洋监测领域的研究现状。对于前者,重点梳理了SAR用于海浪、内波、涡旋、风场、海流及海底地形等环境要素监测的主流技术与算法,并深入讨论了多波段、多极化与多模式SAR数据在提升反演精度方面的作用;对于后者,则系统总结了海冰、溢油、船舶及海上人工设施等海洋目标的识别方法,阐明了多极化信息在刻画目标散射特性中的关键贡献。此外,本文进一步评述了人工智能技术在SAR海洋监测中的进展,并对未来SAR海洋遥感技术的发展方向进行了探讨。 展开更多
关键词 SAR 极化特征 海洋遥感 海洋动力环境 海上目标 海洋信息提取 人工智能 反演算法
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基于稀疏重构的高精度宽带DOA估计方法
16
作者 薛林 陈鹏 吕德利 《现代雷达》 北大核心 2026年第1期62-67,共6页
波达角(DOA)估计作为阵列信号处理的关键技术,在雷达探测、无线通信和声呐感知等领域具有重要应用。传统DOA估计方法包括基于参数模型、空间滤波和子空间类方法,通过不同方式实现信号方向的高精度估计。针对宽带信号的DOA估计问题,提出... 波达角(DOA)估计作为阵列信号处理的关键技术,在雷达探测、无线通信和声呐感知等领域具有重要应用。传统DOA估计方法包括基于参数模型、空间滤波和子空间类方法,通过不同方式实现信号方向的高精度估计。针对宽带信号的DOA估计问题,提出了一种基于稀疏重构的高精度估计方法。该方法通过构建宽带信号的阵列系统接收模型,挖掘信号的空域稀疏特性,将DOA估计问题转化为稀疏优化问题。针对不同频率信号,构建了不同的字典矩阵,并通过迭代算法求解,实现了宽带信号的DOA估计。仿真结果表明,文中方法在不同信噪比、天线数量、信号带宽和快拍数条件下,均优于现有算法,尤其在宽带特性方面表现突出。 展开更多
关键词 波达角估计 稀疏重构 宽带信号 阵列信号处理 压缩感知
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机载曲线轨迹SAR的RAA剩余空变相位误差补偿算法
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作者 邱峰 沈瑞娜 +1 位作者 杜旺旺 唐世阳 《空军工程大学学报》 北大核心 2026年第1期66-77,共12页
机载曲线轨迹大前斜视合成孔径雷达(SAR)因飞行灵活、覆盖范围广,在灾害监测和资源勘探等领域中具有重要应用价值。然而,较大的前斜视角会引入显著的空变相位误差,导致传统成像算法在场景边缘区域出现严重散焦甚至无法成像的问题。针对... 机载曲线轨迹大前斜视合成孔径雷达(SAR)因飞行灵活、覆盖范围广,在灾害监测和资源勘探等领域中具有重要应用价值。然而,较大的前斜视角会引入显著的空变相位误差,导致传统成像算法在场景边缘区域出现严重散焦甚至无法成像的问题。针对上述问题,提出了一种机载曲线轨迹SAR的RAA剩余空变相位误差补偿算法。首先,建立精确的剩余空变相位误差模型,并深入分析了其空间分布特性。随后,通过建立慢时间域与空间频域的映射关系,推导出剩余相位误差在空间频域的解析表达式,进而设计出一种结构简洁、计算高效的空变相位误差补偿滤波器。该滤波器采用分块处理方式,在空间频域实施逐块相位校正操作,有效抑制了由曲线轨迹和大斜视角引起的空变相位误差。与传统算法相比,所提算法在保持较低运算复杂度的同时,显著改善了场景边缘区域的成像质量。仿真和实测实验结果表明,所提算法边缘点目标的方位向散焦现象被显著抑制,图像分辨率、峰值旁瓣比和积分旁瓣比更接近理论值,有效实现了大前斜视下的宽幅成像。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 大前斜视 曲线轨迹 大场景 剩余空变相位误差补偿
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城市建筑SAR三维成像域几何连续性表征与少轨数三维成像
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作者 胡凤鸣 田稷钒 +1 位作者 程国振 徐丰 《雷达学报(中英文)》 北大核心 2026年第1期26-41,共16页
合成孔径雷达(SAR)是一种主动式微波传感器,具备全天时、全天候工作的能力,是重要的对地观测数据源。二维SAR图像回波混叠影响其在目标识别等方面的应用,利用多基线观测的SAR三维成像技术能够解决目标叠掩问题,但受限于系统复杂度,当前... 合成孔径雷达(SAR)是一种主动式微波传感器,具备全天时、全天候工作的能力,是重要的对地观测数据源。二维SAR图像回波混叠影响其在目标识别等方面的应用,利用多基线观测的SAR三维成像技术能够解决目标叠掩问题,但受限于系统复杂度,当前机载或星载单航过SAR系统仅能获得稀疏采样,无法满足算法对数据量的需求。由此发展的微波视觉三维成像新理论通过挖掘微波视觉语义信息来弥补采样的不足,其关键技术包括视觉信息获取以及信息融合处理。然而,SAR图像的几何连续性表征和应用方式缺乏相关性研究,该文分析了典型目标在SAR三维成像域内几何连续性的表征形式,并分别提出了隐式和显式几何连续性约束的少轨数三维成像方法。最后采用实测机载阵列InSAR数据进行算法验证,表明利用几何连续性约束能够有效提升稀疏采样下的三维成像性能。该文提出的几何连续性表征方法为微波视觉三维成像的具体实现提供了一种有效途径。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 三维成像 稀疏采样 几何连续性 微波视觉
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基于双网络协同的多通道雷达前视成像方法
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作者 周卓洁 李悦丽 +3 位作者 刘可 朱巧鹏 肖志飞 代大海 《雷达学报(中英文)》 北大核心 2026年第1期196-214,共19页
针对雷达正前视方向多普勒梯度消失导致多目标分辨困难以及前视图像模糊的问题,该文提出一种基于双网络协同的多通道雷达前视成像方法,构建了一个分层级联的端到端处理框架:首先,设计轻量化目标数量估计网络(NEN),基于回波协方差矩阵特... 针对雷达正前视方向多普勒梯度消失导致多目标分辨困难以及前视图像模糊的问题,该文提出一种基于双网络协同的多通道雷达前视成像方法,构建了一个分层级联的端到端处理框架:首先,设计轻量化目标数量估计网络(NEN),基于回波协方差矩阵特征预测主瓣内目标数量;其次,根据目标数量动态选择预训练的角度估计网络(AEN)模型,实现高精度的目标方位角估计;最后,将目标数量与角度估计值作为先验信息,结合迭代自适应算法完成目标强度估计和二维投影成像。仿真和实测实验结果表明:相比于传统超分辨算法,所提方法在正前视区域能够更有效实现对强弱点目标参数的同时估计和精确重构,在目标数量估计上的准确率达到86.75%,角度估计均方根误差在双目标场景下低于0.2°,有效提高了前视成像质量。 展开更多
关键词 多通道雷达 多目标分辨 前视成像 双网络协同 参数估计
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多模态对地观测大模型:架构、关键技术和未来展望
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作者 许文嘉 于睿卿 +6 位作者 薛铭浩 汪雪怡 张源奔 魏智威 张柘 彭木根 吴一戎 《雷达学报(中英文)》 北大核心 2026年第1期361-386,共26页
近年来,人工智能技术和对地观测领域的结合已成为领域发展的前沿热点,多模态大语言模型(MLLM)的快速发展为智能解译带来新的机遇和挑战。多模态对地观测大模型通过构建大语言模型与视觉模型之间的桥接机制并采用联合训练方式,深度融合... 近年来,人工智能技术和对地观测领域的结合已成为领域发展的前沿热点,多模态大语言模型(MLLM)的快速发展为智能解译带来新的机遇和挑战。多模态对地观测大模型通过构建大语言模型与视觉模型之间的桥接机制并采用联合训练方式,深度融合光学影像、合成孔径雷达影像与文本等多模态信息,有效推动对地观测智能解译由浅层语义匹配向高层的世界知识理解跃迁。该文系统性回顾了多模态对地观测大模型的相关研究成果,以期为新的研究方向提供依据。具体而言,该文首先明确了多模态对地观测大模型(EO-MLLM)的概念定义,并梳理了多模态对地观测大模型的发展脉络。随后,详细阐述了多模态对地观测大模型的模型架构、训练方法、适用任务及其对应的基准数据集,并介绍了对地观测智能体。最后,探讨了多模态对地观测大模型的研究现状和未来发展方向。 展开更多
关键词 大语言模型 多模态大语言模型 多模态对地观测大模型 视觉语言模型 对地观测智能体
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