合成孔径雷达快速后向投影算法综述

后向投影(BP)算法是合成孔径雷达成像算法发展的重要方向之一。然而,由于BP算法具有较大的计算量,阻碍了其在工程应用上的发展。因此,近年来如何有效地提高BP算法的运算效率受到了广泛的重视。该文讨论了基于多种成像面坐标系的快速BP算法,包括距离-方位平面坐标系、地平面坐标系和非欧氏坐标系。该文首先简要介绍了原始BP算法的原理和不同坐标系对加速BP算法的影响,并对BP算法的发展历程进行梳理。然后讨论了基于不同成像面坐标系的快速BP算法的研究进展,并重点介绍了作者所在研究团队近年来在快速BP成像方面完成的研究工作。最后介绍了快速BP算法在工程上的应用,并展望了未来快速BP成像算法的研究发展趋势。

合成孔径雷达高分辨率成像虚拟仿真实验平台设计

合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)系统组成复杂,搭载于飞机、卫星等运动平台上才可实现数据获取,难以开展基于SAR雷达实物的实验教学。为解决此问题,设计并搭建了SAR高分辨率成像虚拟仿真实验平台。该虚拟仿真实验平台将系统设计技术、实验设计技术、数据采集过程、信号处理技术、图像评估技术等SAR实验的完整流程进行了高展示度、高保真度、高交互性的计算机模拟。一方面,该虚拟仿真实验可以帮助学生理解SAR设计、工作和应用的流程,巩固相关课程基础知识,激发学习雷达信号处理知识的兴趣;另一方面,可以考查学生对相关知识的综合应用能力,增强学生解决实际问题的技能。该仿真平台已成功应用于虚拟仿真教学课程实践,教学效果良好,对培养新工科技术型人才具有重要意义。

舰船目标的合成孔径雷达成像研究

合成孔径雷达(SAR)成像技术已得到广泛应用。传统距离-多普勒(RD)算法在SAR成像中无法满足精度较高、运算率较小的需求,而线频调变标(CS)算法基于RD算法引入线性调频参考信号,可有效避免距离徙动校正中的插值计算,从而提高成像算法的计算效率,解决距离迁移问题。文中基于CS算法,从点目标拓展到简单立方体模型,最后对复杂舰船目标进行仿真成像,得到较为清晰的SAR仿真图像,验证了CS算法的有效性,可为复杂目标的辨别监测、反演研究,以及判断舰船航行方向及状态等提供一定的参考。

基于合成孔径雷达数据的农作物长势监测研究进展

[目的/意义]农作物长势监测能及时提供农作物的生长状态信息,对于加强中国作物生产管理、确保国家粮食安全具有重要的意义。卫星遥感技术的发展为大面积的作物长势监测提供了契机。然而,在雨热同期的作物生长旺季,光学遥感数据的获取经常受到天气的限制。因此,近年微波雷达遥感技术受到了广泛重视。[进展]梳理了利用合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)数据进行农作物长势监测的国内外研究现状,从农作物长势SAR遥感监测指标、农作物长势SAR遥感监测数据和农作物长势SAR遥感监测方法3个方面对基于SAR数据农作物长势监测研究进展与标志性成果进行总结。在分析常用于农作物长势监测的方法及其适用性的基础上,对它们在长势监测中应用情况进行分析。[结论/展望]提出了4个国内外SAR监测农作物长势所存在的问题:1)基于SAR数据的农作物长势监测方法研究整体较少;2)微波散射特征挖掘不够,特别是对极化分解参数的长势监测应用研究还有待深入;3)针对农作物长势监测中的雷达植被指数相对较少,其应用尚未得到充分发挥;4)基于SAR散射强度的农作物长势监测主要采用经验模型,难以推广到不同地区和类型的农作物上。最后,展望未来的研究应聚焦于挖掘微波散射特征、利用SAR极化分解参数、发展和优化雷达植被指数以及深化散射模型来监测农作物长势。

W波段机载视频合成孔径雷达系统

合成孔径雷达(SAR)能够全天时全天候工作,在对地遥感领域具有广泛和深入的应用。视频SAR将SAR成像获得的空间维度信息拓展到时-空维度,可以获取更加丰富的遥感信息。传统SAR频段较低,导致合成孔径时间长,数据计算量大,高帧频输出难度很大;而低频段太赫兹波对目标细节感知能力强,合成孔径短,特别适合于微弱目标的视频感知。本文设计了一种工作在W波段的视频SAR系统,采用收发分置连续波固态前端体制,输出峰值功率1 W,最大发射带宽可达1 GHz;采用极坐标格式算法(PFA)结合GPU架构实现高帧率低延时成像。仿真试验表明,系统成像分辨力可达0.15 m,成像帧率约5 Hz。

“合成孔径雷达干涉测量”课程思政建设与实践

针对当前面向工科研究生专业课程的思政教育研究偏少,缺乏课程思政建设方法及案例的问题,文中结合测绘类研究生所学习的“合成孔径雷达干涉测量”课程,发掘了该课程教学内容与思政要素的融合点,构建了“科研引导-隐性融合-创新拓展”课程思政“三步”实践教学法。以“资源开发地表形变监测与环境保护意识”为例,结合课程组的科研经历及研究成果,探讨了该课程思政教学实践过程。结果表明,该方法容易理解、操作方便,能够将思政元素与课程内容有机结合,可为工科类研究生课程思政教学提供参考。

合成孔径雷达深度学习成像研究综述

现代合成孔径雷达(SAR)系统工作在日益复杂的电磁环境中,对成像精度、实时性以及算法鲁棒性等要求越来越高。传统的匹配滤波以及压缩感知技术在满足SAR成像的各类高标准要求时局限性较为明显,尤其在成像性能方面。随着机器学习的快速发展,研究人员将深度学习网络与雷达成像算法相结合,提出了学习成像技术,旨在为实现高质量实时成像寻求新的解决方案。本文从数据驱动以及模型驱动同数据驱动相结合的两种思路出发,介绍了用于求解SAR成像逆问题的深度学习网络架构。在此基础上,对SAR静止目标学习成像、SAR运动目标学习成像、SAR三维学习成像以及ISAR学习成像的研究现状进行概述,帮助研究人员和从业人员理解深度学习技术在SAR成像相关问题中的应用。最后,提出该研究方向一些悬而未决的问题,探讨潜在的解决方案和未来趋势。

基于调频连续波的地基干涉合成孔径雷达微形变监测实验平台

地基干涉合成孔径雷达具有测量精度高、测量距离远、全天候等特点,适用于大坝、桥梁的微形变监测。该文搭建了基于调频连续波的干涉合成孔径雷达系统实验平台,通过干涉测量原理构建模型分析回波信号,改进成像及形变监测算法,提高系统监测能力。搭建滑坡位移形变模型,验证系统设计和形变测量方法,实验测量结果与实际移动值相差0.11 mm,误差在规定范围内,满足系统性能要求。

逆合成孔径雷达三维成像综述

逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar,ISAR)可以对飞机、舰船与空间目标等进行成像,在军事和民事应用中具有重要的意义.ISAR三维成像可以克服传统二维成像中的几何失真、方位向定标难与图像投影平面未知等问题,有利于对目标进行分类和识别,是ISAR技术的重要发展趋势之一.本文主要对单天线ISAR、干涉ISAR(interferometric ISAR,InISAR)、阵列ISAR等不同体制的三维成像进行介绍.在此基础上,对各种体制的研究现状进行了总结,并对未来的发展方向进行了分析.

基于合成孔径雷达传感器的不规则建筑物高程反演方法的实现

针对城镇化复杂体高层建筑物反演方法的优化问题,提出干涉合成孔径雷达传感器复杂图像对仿真方法,优化多基线高程反演过程。根据干涉合成孔径雷达传感器的几何关系,获取所需要的数字三维高程图,最后与实测数据对比分析,验证此方法的有效性。仿真实验与机载N-SAR系统录入城市实测数据进行对比分析,结果表明:仿真结果与复杂体建筑物实际数据相符,验证此仿真方法的准确性与高效性;优化后高程反演结果更优,误差精度达到1 m。

圆周扫描地基合成孔径雷达极坐标格式成像算法

圆周扫描地基合成孔径雷达(圆周扫描地基SAR)成像是一种实现360度全方位观测的合成孔径雷达成像技术。现有的成像算法存在计算效率随场景扩大而降低和斜距近似导致的成像精度下降问题,难以实现实时成像。本文提出一种新的圆周扫描地基SAR成像的算法。该算法的基本思想是:首先,将球面波回波信号进行分解,表示为平面波积分形式;其次,构造扫描角度方向的滤波器,利用傅里叶变换的卷积定理,消除角度方向的高阶相位误差;进一步对信号进行极坐标转直角坐标插值,实现角度方向与距离方向的解耦;最终,通过二维逆傅里叶变换实现目标聚焦。通过仿真和实际数据实验对算法进行验证,并对本文算法与BP算法在成像质量和成像效率方面进行对比,证明本文算法可以实现高效成像。

基于永久散射体合成孔径雷达干涉测量技术的地面沉降监测

城市施工建设及地下水开采活动日益频繁,导致城市地面沉降问题日益严重。虽然传统地面沉降监测技术的精度较高,但成本也高。近年来,星载合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术发展起来,已被用于监测大范围地表形变,具有低成本、大面积、高精度等特点。首次采用永久散射体合成孔径雷达干涉测量(PSInSAR)技术,监测上海西南某区域2017—2021年间的地面沉降。结果显示:除一处楼房外,该区域大部分地区未发生沉降,最大沉降速率约−7.10 mm/a,最大沉降量约25.43 mm。采用该技术监测沉降,一方面节省了大量的人力和物力;另一方面,本研究成果对城市地表沉降的科学防治具有重要的参考意义。

基于逆chirp scaling的合成孔径雷达卷积欺骗干扰方法

针对现有合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)欺骗干扰方法生成虚假场景时难以兼顾逼真度和低计算量的问题,提出了一种基于逆chirp scaling(CS)成像方法的SAR卷积欺骗干扰方法.该方法利用相位相乘补偿虚假场景内各虚假点的距离徙动,避免了插值运算,在降低求解干扰机频率响应函数计算量的同时,提高了虚假场景的生成精度.并且通过对欺骗模板进行线性调频Z变换(chirp-Z transform,CZT),直接从模板图像变换到实际SAR信号对应的空间频域,再次避免了插值运算,进一步降低了求解干扰机频率响应函数的计算量,提高了干扰机实时性.理论分析和仿真实验验证了相比逆omega-K(ωk)近似方法和经典的两步生成方法,本文方法能够兼顾虚假场景的生成精度和计算效率.

基于合成孔径雷达数据的岩体识别研究——以黑龙江亚布力地区为例

在东北植被覆盖区选取试验区,研究不同类型雷达数据对岩体的解译能力和可解译程度,结果显示,高分辨率全极化雷达数据经过极化分解后,对岩体类型的解译效果更佳,但是对其他表征特征属性可解译程度有限.以此为基础,提出一种基于雷达数据和LSTM网络模型的岩体类型识别模型,经评价,预测结果图整体区域分布正确,总体精度评价指标达到83.0%,能够较好地满足地质工作者快速、精准获取岩体信息的需求.

合成孔径雷达高度计应用研究进展

【目的】合成孔径雷达高度计采用延迟-多普勒技术有效提高观测精度,使得卫星测高技术可以应用于地形复杂区域。为探究合成孔径雷达高度计的应用进展,【方法】对合成孔径雷达高度计的发展进行概述,列举了目前主要载荷合成孔径雷达高度计的测高卫星,并对测高原理以及数据处理方法进行描述,针对合成孔径雷达高度计在海洋、冰川、内陆湖泊区域以及高程数据产品制作的应用进行重点分析。【结果】针对当前合成孔径雷达高度计应用现状,总结出合成孔径雷达高度计存在时空分辨率受限、数据精度检验代价较大、长序列数据短缺的问题,并提出多源数据协同、三维领域拓展以及数据处理方法优化的发展方向。【结论】合成孔径雷达高度计目前对海洋、冰川及内陆湖泊的高程监测方面已具有较强的应用能力,随着卫星观测密度的增加及数据优化处理方法的改进,合成孔径雷达高度计在高程监测、地形反演、水量监测等方面将具有更加广泛的应用,为探究地球水资源变化提供科学依据。

基于地基合成孔径雷达数据的预警预报方法研究

针对地基合成孔径雷达数据振荡性高、波动性强、特征趋势不明显问题,提出了一种应用速度倒数指标对边坡变形进行预警预报的方法,采用错位相减、去限值数据处理方法,优化形变数据的质量,提高滑坡预警准确性、预报及时性。该方法在内蒙古某铁矿的应用结果表明,它能解决监测数据振荡性高、特征趋势弱、预报时效性差等问题,凸显临灾数据形变规律,是一种适用性很强的预警预报方法。

基于多时相合成孔径雷达数据的水稻种植面积监测

与光学遥感相比,合成孔径雷达(SAR)遥感能够不受云雨天气影响,为大范围作物种植信息的精准监测提供新手段。本研究以天津市小站稻为例,基于2018-2021年的多时相Sentinel-1A SAR影像,提出了结合小站稻生长特征相似性分析与随机森林分类的水稻种植分布和面积监测方法。首先提取VV和VH极化方式下不同地物的后向散射系数时间序列特征曲线,并利用HANTS滤波来消除噪声影响。然后根据野外调查数据获取小站稻参考生长曲线,构建小站稻相似性指数,筛选出小站稻可能种植区域。最后采用随机森林分类模型提取小站稻种植面积。结果表明,基于多时相Sentinel-1A SAR影像相似性分析及随机森林分类能够获得较高精度的水稻种植面积,VV和VH两种极化方式下提取的水稻种植面积与统计年鉴结果的平均相对误差分别为2.67%和3.80%,总体分类精度分别达到95.52%和93.40%,Kappa系数分别为0.94和0.93;与不引入相似性指数进行分类相比,VV和VH极化方式下引入相似性指数后总体分类精度分别提高4.35个百分点和3.13个百分点,Kappa系数分别提高0.04和0.03,水稻的制图精度分别提高3.38个百分点和3.25个百分点。本研究结果为开展高精度水稻种植信息业务化监测提供参考。

基于注意力胶囊网络的合成孔径雷达图像分类模型研究

特征提取是合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像自动识别与分类中的重要环节.由于SAR图像有相干斑噪声及几何畸变等特性,一般网络模型难以提取到有判别性的特征.为增强特征提取能力,提高分类准确率,提出将注意力机制与胶囊网络结合的一种注意力胶囊网络模型.注意力机制可聚焦寻找具有重要局部信息的特征,在图像识别过程中抑制干扰特征,定位重要特征.胶囊网络可捕捉图像中目标的位置与空间关系,使提取到的SAR图像特征含有更多便于分类的重要信息.结果表明:文中方法对SAR图像分类数据集中运动和静止目标的获取与识别(moving and stationary target acquisition and recognition,MSTAR)有显著效果.

微型合成孔径雷达与多旋翼无人机的一体化遥感平台

近年来,多旋翼无人机载微型合成孔径雷达(Mini Synthetic Aperture Radar,Mini SAR)因其全天候、全天时、零伤亡、机动灵活以及低成本的特点,受到广泛关注。文章在概述多旋翼无人机载Mini_SAR技术的基础上,提出了一种基于Mini_SAR成像系统与多旋翼无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)的一体化遥感系统平台。该平台针对遥感任务对系统软件和硬件做了高度集成,使得遥感任务可以高效地运行,同时可靠性大大增加,系统部署效率显著提升。该平台对无人机机载Mini_SAR在各行业中的普及应用起到了重要推动作用。

改进YOLOv5的合成孔径雷达图像舰船目标检测方法

针对合成孔径雷达图像目标检测易受噪声和背景干扰影响,以及多尺度条件下检测性能下降的问题,在兼顾网络规模和检测精度的基础上,提出了一种改进的合成孔径雷达舰船目标检测算法。使用坐标注意力机制,在确保轻量化的同时抑制了噪声与干扰,以提高网络的特征提取能力;融入加权双向特征金字塔结构以实现多尺度特征融合,设计了一种新的预测框损失函数以改善检测精度,同时加快算法收敛,从而实现了对合成孔径雷达图像舰船目标的快速准确识别。实验验证表明,所提算法在合成孔径雷达舰船检测数据集(synthetic aperture radar ship detection dataset,SSDD)上的平均精度均值达到96.7%,相比于YOLOv5s提高1.9%,训练时收敛速度更快,且保持了网络轻量化的特点,在实际应用中具有良好前景。