单频涡旋电磁波雷达旋转目标微动参数提取方法

与传统平面电磁波雷达相比,涡旋电磁波雷达回波中蕴含更多的目标微动信息,综合利用线多普勒效应和角多普勒效应可获得更为准确的目标微动参数。现有线多普勒信号和角多普勒信号分离方法大多利用图像域方法对时频图像进行处理,此类方法的性能受限于时频分辨率,且需解决复杂的时频曲线分离问题。为解决上述问题,提出了一种能够适用于角多普勒较小、旋转中心未知场景下的角多普勒信号分离方法。首先分析了单频涡旋电磁波雷达中旋转目标的多普勒效应;然后利用线多普勒获得旋转目标的径向微动参数,构造参考信号补偿涡旋电磁回波,利用滤波方法获得了较为纯净的角多普勒信号;最后基于压缩感知算法和旋转目标角多普勒的性质,准确获得了旋转目标的各项微动参数。仿真验证了所提方法的正确性和鲁棒性,并分析了所提方法的性能。

基于涡旋电磁波雷达的人体目标步态精细识别

基于雷达的人体目标识别技术在诸多领域有着重要的应用。涡旋电磁波中携带有轨道角动量,在运动目标回波中会引起线多普勒和角多普勒效应,可为识别提供更丰富的信息。但与线多普勒相比,角多普勒较微弱,二者难以被分离。使用多发多收模型产生线性调频涡旋电磁波,通过双模态回波干涉抑制线多普勒。利用短时傅里叶变换,获得双模态回波的线多普勒和角多普勒时频图,将时频图的幅度值输入到双通道卷积神经网络模型中,获得分类结果。仿真实验结果表明,将线多普勒和角多普勒分离,同时输入到分类模型中可以提升人体步态精细识别能力。

电磁波在任意磁偏角等离子体中的传播

本文将电流密度卷积时域有限差分(Current Density Convolution Finite Difference Time Domain,JEC-FDTD)方法扩展到求解任意磁偏角电磁波在磁化等离子体中的传播和共振吸收问题.首先,验证数值算法正确性,分析了法拉第旋转角效应,以及任意磁偏角电磁波在等离子体中的传播特性.然后,求解电磁波在磁化等离子体中的等离子体朗缪尔共振、电子回旋共振、高频混杂共振吸收特性.结合在电离层加热中的应用,重点分析了等离子体高频混杂共振吸收特性,得到了高频混杂共振激发的频率匹配条件.数值结果表明,高频混杂共振吸收是电离层加热的有效方式,对于解释电离层加热机制具有重要意义.

微波视觉与SAR图像智能解译

高分辨率雷达成像技术和人工智能、大数据技术的快速发展,有力促进了雷达图像智能解译技术的进步。由于雷达传感器本身的特殊性和电磁散射成像物理的复杂性,雷达图像的解译缺乏光学图像的直观性,准确迅速识别分类的需求对雷达图像解译提出了迫切的挑战。在借鉴人脑光视觉感知机理和计算机视觉图像处理相关技术基础上,进一步融合电磁散射物理规律及其雷达成像机理,我们提出发展微波域雷达图像解译的“微波视觉”的新交叉领域研究。该文介绍微波视觉的概念与内涵,提出微波视觉认知模型,阐述其基础理论问题与技术路线,最后介绍了作者团队在相关问题上的初步研究进展。

格式塔感知规律在SAR图像中的有效性初探

合成孔径雷达(SAR)图像是当前微波视觉研究领域的重要数据源。计算机视觉以光学视觉规律为理论基础,无法有效解译SAR图像。因此,借鉴人类视觉感知规律和计算机视觉技术,并融合电磁物理规律的微波视觉成为当前微波遥感领域的一个重要研究方向。探索微波视觉的认知基础对于完善微波视觉理论体系至关重要。该文旨在探讨光学感知规律在微波视觉中的有效性,作为完善微波视觉理论的基础尝试。格式塔感知规律是一类经典的视觉理论,常用于描述人类视觉系统对外部光学世界的感知规律,是计算机视觉的认知理论基础之一。在此背景下,该文以SAR图像为研究对象,借鉴认知心理学实验的设计流程,对格式塔感知规律中的感知组合律和感知不变律在SAR图像中的有效性进行初步研究,探索微波视觉的认知基础。实验结果表明,格式塔感知规律不能够直接应用到SAR图像的算法设计中,人类视觉系统从光学世界中总结出的知识概念、视觉规律在SAR图像中表现不佳,未来需要针对SAR图像等微波图像的特点总结相应的微波视觉认知规律。

基于波前整形和自适应光学的水下可见光通信系统

为了解决水下可见光通信中复杂的水下湍流、散射环境对光束造成的畸变而导致信号传输失败的问题,使用随机相位屏方法模拟了水下湍流信道,在发射端对光束进行波前整形实现远距离聚焦,接收端使用自适应相位恢复算法对接收端光斑进行恢复。在1.2 m水下实验平台使用比特功率加载技术发射离散多音信号(discrete multi-tone, DMT)信号测量接收光功率与数据传输速率的对应关系,基于此,预测了100 m湍流环境下可见光信号的传输速率,与经过波前整形以及自适应相位恢复后的结果对比得到,所提出的方法可以使得水下可见光系统的传输速率得到极大提升。

面向6G的高速太赫兹无线通信系统与关键技术验证

太赫兹通信以其可提供更高速、更大容量和更安全的数据传输的独特优势,在未来6G中成为重要的关键技术之一。基于固态电子的太赫兹通信系统存在带宽受限、频谱响应不平坦等问题,需要先进的信号形式结合灵活高效的处理方法来提升系统性能。搭建了基于固态电子的G波段太赫兹无线通信系统,通过采用比特-功率加载的离散多音(Bit and Power Loading-Discrete Multitone, BPL-DM)调制技术,实现了对系统频谱资源的有效利用;通过对通信速率的灵活调整、自适应削波和基于三阶多项式的后均衡技术,解决了峰值功率约束带来的挑战,提升了整体传输性能,实现了在195 GHz中心频率下,单通道130 Gbit/s的通信线路速率。基于以上技术,为进一步提升系统容量,搭建了4×4的多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)太赫兹通信系统,总线路速率超过399 Gbit/s。

大地土壤表面与浅埋多目标宽带复合电磁散射研究

为了满足浅埋于粗糙面下方多目标测量和检测的需要,采用土水混合物介电常数的Topp方程模型表示大地土壤的介电特性,应用指数型分布粗糙面和Monte Carlo方法模拟大地土壤表面,运用时域有限差分方法研究大地土壤表面与浅埋多目标的宽带复合电磁散射,得出了复合散射系数的频率响应曲线.结果表明,复合散射系数随频率振荡地变化;随土壤表面均方根、土壤含水率、目标截面高度和间距的增大而增大,随目标截面宽度的增大而减小;随电磁波入射角的变化较大且较为复杂;随土壤表面相关长度、目标埋藏深度、目标介电参数的变化较小但较为复杂.与其他数值计算方法相比较,采用时域有限差分方法既可获得较高的准确性,同时又可减少计算时间和内存占用量,而且可以计算地、海粗糙面与附近任意多目标的宽带复合散射.

带限Weierstrass-Mandelbrot分形土壤表面与置于其上组合目标复合电磁散射特性仿真及分析

为了满足置于粗糙面之上组合目标雷达回波特性的数据采集、特征提取的需要,采用Topp模型和电介质复介电常数计算公式模拟土壤介电常数的实部和虚部,应用带限Weierstrass-Mandelbrot分形函数模拟土壤表面,运用时域有限差分方法研究了带限Weierstrass-Mandelbrot分形土壤表面与置于其上组合目标的复合散射,并仿真了复合散射系数的角分布曲线.仿真结果表明,复合散射系数随散射角振荡地变化,在镜反射方向处产生散射增强效应;土壤表面高度起伏均方根越大,复合散射系数越大;分维越大,复合散射系数越大;湿度对复合散射系数影响虽小,但有固定的规律可循;组合目标尺度、介电常数、入射角对复合散射系数影响没有固定的规律可循;标度区间、空间基频对复合散射系数基本上没有影响.

土壤表面与置于其上组合目标复合电磁散射特性研究

为了满足置于粗糙面之上组合目标测量和检测的需要,该文分别采用Dobson半经验模型和电介质复介电常数公式表示土壤介电常数的实部和虚部,应用指数型分布粗糙面和Monte Carlo方法模拟实际的土壤表面。通过与矩量法得到的计算结果比较,验证了时域有限差分(FDTD)方法计算粗糙面与目标复合散射问题的有效性,进而运用该方法研究了土壤表面与置于其上组合目标的复合散射,得出了复合散射系数的角分布曲线。结果表明:复合散射系数随散射角振荡地变化,在镜反射方向处发生散射增强效应;土壤表面高度起伏均方根越大,复合散射系数越大;相关长度越大,复合散射系数越小;湿度越大,复合散射系数越小;组合目标尺度、介电常数、入射角对复合散射系数影响比较复杂。该文结果可用于求解地、海粗糙面与置于其上任意目标的复合电磁散射问题,与其它数值计算方法相比较,采用时域有限差分方法既可获得较高的准确性,同时又可减少计算时间和内存占用量。

融合可微分渲染的SAR多视角样本增广

合成孔径雷达(SAR)因其全天候、全天时的监测能力在民用和军事领域得到广泛应用。近年来,深度学习已被广泛应用于SAR图像自动解译。然而,由于卫星轨道和观测角度的限制,SAR目标样本面临视角覆盖率不全的问题,这为学习型SAR目标检测识别算法带来了挑战。该文提出一种融合可微分渲染的SAR多视角样本生成方法,结合逆向三维重建和正向渲染技术,通过卷积神经网络(CNN)从少量SAR视角图像中反演目标三维表征,然后利用可微分SAR渲染器(DSR)渲染出更多视角样本,实现样本在角度维的插值。另外,方法的训练过程使用DSR构建目标函数,无需三维真值监督。根据仿真数据的实验结果,该方法能够有效地增加多视角SAR目标图像,并提高小样本条件下典型SAR目标识别率。

FY-3D MWRI在轨交叉辐射定标和海表温度反演

海表温度(sea surface temperature,SST)在气候监测、海洋学研究、渔业经济研究和污染监测等多个方面起着重要作用。本文利用风云三号D星(FY-3D)微波成像仪(Microwave Radiation Imager,MWRI)数据对海表温度进行了反演。首先,以全球降水测量(Global Precipitation Measurement,GPM)卫星微波成像仪(GPM Microwave Imager,GMI)作为参考传感器,采用基于海洋微波辐射传输模型(radiative transfer model,RTM)的双差异方法对FY-3D MWRI进行交叉辐射定标,消除了其在轨辐射定标偏差,为精确反演海表温度奠定了基础;然后,在波段选择的基础上提出耦合微波海表发射率的海表温度多波段反演新算法,与传统的多波段反演算法相比,新反演算法的均方根误差从0.74 K减少至0.69 K;最后,用新反演算法从2020年的FY-3D MWRI数据反演得到全球的海表温度,并用时空匹配的iQuam浮标数据和GMI海表温度产品对反演结果进行精度验证,误差分别为0.04±1.13 K和−0.07±1.18 K。另外,在相同的条件下,用传统多波段算法反演得到的海表温度的误差分别为0.30±1.17 K和0.10±1.17 K。新算法的理论精度和实际反演精度均优于传统的多波段算法,说明本文发展的耦合微波海表发射率的多通道反演新算法是有效和精确的。

多模式遥感智能信息与目标识别：微波视觉的物理智能

多模式高分辨率合成孔径雷达(SAR)的发展,对天空地海环境目标信息感知与特征获取提出了新的挑战,空间遥感大数据与人工智能信息技术的交叉是自动目标识别(ATR)一个新的研究方向与重大应用领域。该文提出,在电磁波与目标相互作用的物理背景下进行人工智能信息技术的研究,即“物理智能”,以发展在人眼不能识别的电磁频谱上形成信息感知的“微波视觉”,实现多模式遥感智能信息与目标识别。该文主要内容基于作者2019年8月15日在“雷达学报第五届青年科学家论坛”上的学术报告。

电大凸目标电磁散射的数值路径变换算法研究

给出了基于Fock电流和增量长度绕射系数技术(Incremental Length Diffraction Coefficients,ILDC)得到的三维凸圆柱上的高频散射场的表达式,应用路径变换法和数值最速下降路径(Numerical Steepest Descent Path,NSDP)方法计算基于Fock电流的高振荡积分,得到散射场.数值算例显示,使用这一方法计算高频散射场,可以实现在不同频段的入射波下计算时间与频率无关.并给出一种基于测地线性质的爬行波寻迹算法,具有较高的精度和更高的计算效率,适用于任意光滑模型上爬行波的寻迹.

W波段正交频分复用信号传输系统的实验研究

实验研究了工作在W波段的正交频分复用毫米波传输系统的传输特性。系统中应用了优化信道估计的符号内频域平均技术和减少信号峰均比的基于离散傅里叶变换的扩频技术(DFT-Spread)来提高传输性能。实验成功地将21.2 Gb/s 84.5 GHz载频的16QAM OFDM信号传输2 m的无线距离,误码率控制在7%冗余度的软判决纠错码门限内(比特误码率为3.8×10-3)。

矩量法-物理光学混合算法计算多尺度复合目标电磁散射场

基于电流的矩量法(method of moments, MoM)和物理光学法(physical optics, PO)的混合算法是目前求解电中尺度和多尺度目标电磁散射和辐射的主要方法,在计算MoM区和PO区的耦合作用时需要对PO区域进行亮区判断.传统纯CPU亮区判断方法时间复杂度为O(N^2),时间消耗随着面片数量N增加而急剧增大.文中通过GPU渲染功能及对深度缓冲区(zbuffer)的利用,对PO亮区判断过程进行加速,亮区消耗时间与面片数量无直接联系,在面片数量达到10~5数量级以上加速优势明显.将加速的MoM-PO混合方法应用于复杂目标与粗糙面的组合情况,对比多层快速多级子(multi level fastmultipole method, MLFMA)方法,相比于纯PO方法,获得较高的精度.相比于单一算法,混合算法有明显优势.

三角网格的融合与优化及其在电磁散射计算中的应用

为实现数值计算中复合模型的三角网格融合、优化电磁散射计算,提出基于三角形求交、面元内角控制的网格模型融合与优化算法.通过两个独立模型中三角面元的交点计算和模块内点云的Delaunay剖分,获得初始融合网格,再通过查找、消除畸形面元来优化融合后的网格.一系列模型的测试表明,在保持网格采样信息与几何外观的前提下,本文所提出的算法可稳健、有效地实现不同网格密度、不同结构特征的三角面元模型融合,去除畸形面元减少网格面元数目.

解决电磁散射问题的现代高频技术

电大尺寸散射体的高频散射高效算法问题是一个重要而具有挑战性的问题.本文首先对解决电磁散射问题的现代高频方法的研究进展进行了综述.其次,对高频散射场的高振荡特性,提出了数值最速下降路径法来计算高频散射场.最后,综合讨论了高频驻相点贡献\凯勒锥以及爬行波场.

空间磁化等离子体非线性受激电磁辐射进展

电磁波和磁化等离子体的非线性相互作用复杂,高功率电磁波调控电离层实验提供了研究非线性基本问题的主动方式.为构建空间磁化等离子体受激电磁辐射(stimulated electromagnetic emissions,SEEs)体系,本文首先总结了磁化等离子体中可能发生的参量不稳定性;其次,回顾了近十年国际电离层加热激发SEEs取得的进展,主要包括对受激布里渊散射、受激伯恩斯坦波散射、二次谐波激发进行总结;再次,围绕空间SEEs应用,分析了其与人工等离子体层、多尺度等离子体不规则体、能量转化波粒和波波相互作用、低频波激发等四方面的关系;最后,给出未来的发展方向和潜在应用的一些思考.

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。