摘要：极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar,PolSAR)能够获取目标丰富的极化信息,在人造目标的散射机理解译和检测、分类、识别等领域发挥着重要的作用.PolSAR车辆目标检测对环境侦察监视、道路交通监管等应用来说尤为关键.不同于海上的舰船目标,车辆目标所处的地面背景包括草地、树木、建筑、道路等,背景杂波较为复杂,人造杂波干扰较强,这给PolSAR车辆目标的检测带来了一定的挑战.车辆目标散射机理的准确解译是后续极化特征提取和目标检测方法设计的基础.为了准确描述车辆目标的散射行为,本文构建了旋转二面角散射模型,并由此提出了一种精细五分量极化分解方法.在此基础上,通过分析车辆目标与其地面背景的散射特性差异,本文提出了一种散射功率复合特征检测器,用于车辆目标的检测.在两景实测无人机载SAR数据上的实验结果证明,本文方法能够显著提高车辆目标处的目标杂波比(target-to-clutter ratio,TCR),获得了优异的检测性能.此外,本文方法能够保留车辆目标完整的轮廓和细节信息,有助于后续的分类、识别等应用.

摘要：聚焦雷达对抗中极化信息获取与利用的应用需求,该文研究了基于极化时变调控表面的有源欺骗干扰辨识方法。首先,设计了一套在9.6~10.1 GHz频带内支持3 bit相位量化的各向异性相位调制表面,通过优化相位调制编码序列,实现了极化态按需调控。然后,将极化调控表面加装在单极化雷达天线上,使天线发射和接收电磁波的极化态沿特定极化轨道变化,通过提取目标与有源欺骗干扰的极化域差异,实现两者辨识。仿真分析表明,在3种不同的极化轨道约束下,干扰与目标均具有显著的聚类效应,可获得稳定的干扰辨识效果。相较于依赖双极化或全极化雷达体制的干扰辨识方法,该文所提方法兼具低成本与高效性,在雷达抗干扰中具有很大的应用潜力。

摘要：对工作于近地条件的谐波探测系统,自由空间假设下导出的谐波雷达方程已经不足以预测和解释观测过程中的诸多现象,故本文基于目标特性和环境因素研究了这类系统的修正传播模型.一是引入目标谐波特性修正,使得接收谐波随距离的衰减率更加符合实际测量;二是引入基波和谐波的多径效应分析,使得模型具备预测和解释近地观测的接收功率振荡现象.此外进行仿真分析并搭设了测量系统,设计了室内近程和室外长程的实测实验,验证了传播模型所预测的探测盲区现象,并提出了对其加以缓解和利用的思路构想,对近地谐波探测系统设计和性能评估具有积极意义.

摘要：目的在显著物体检测算法发展过程中,基准数据集发挥了重要作用。然而,现有基准数据集普遍存在数据集偏差,难以充分体现不同算法的性能,不能完全反映某些典型应用的技术特点。针对这一问题,本文对基准数据集的偏差和统计特性展开定量分析,提出针对特定任务的新基准数据集。方法首先,讨论设计和评价数据集时常用的度量指标;然后,定量分析基准数据集的统计学差异,设计新的基准数据集MTMS300(multiple targets and multiple scales);接着,使用基准数据集对典型视觉显著性算法展开性能评估;最后,从公开基准数据集中找出对多数非深度学习算法而言都较为困难(指标得分低)的图像,构成另一个基准数据集DSC(difficult scenes in common)。结果采用平均注释图、超像素数目等6种度量指标对11个基准数据集进行定量分析,MTMS300数据集具有中心偏差小、目标面积比分布均衡、图像分辨率多样和目标数量较多等特点,DSC数据集具有前景/背景差异小、超像素数量多和图像熵值高的特点。使用11个基准数据集对18种视觉显著性算法进行定量评估,揭示了算法得分和数据集复杂度之间的相关性,并在MTMS300数据集上发现了现有算法的不足。结论提出的两个基准数据集具有不同的特点,有助于更为全面地评估视觉显著性算法,推动视觉显著性算法向特定任务方向发展。

摘要：光学复眼视场大、视角多、分辨率高,具备与小型航空器共形结合的优势,在侦察监视、目标探测和图像导航等方面具有应用价值。针对实际应用中存在的光学复眼设计研制周期长、航空器飞行成本高的现状,设计了一种面向小型航空器应用的光学复眼仿真软件。该软件集复眼成像、航空器模拟、数据管理于一体,各功能接口可扩展。仿真表明,在9个子眼的配置下仿真帧率可达到23.3 fps,结果精确。该软件可用于光学复眼设计方案优选与应用算法验证,对面向航空器应用的复眼系统研制具有重要意义。

摘要：根据缩比模型,建立缩比红外成像实验测试系统,对水下航行体的体积、航行深度、运动速度、尾流排放等进行缩比设计,设计多种实验工况,可实现缩比目标模型红外尾流的静态和动态测试。一方面明确红外尾流的可探测性,另一方面掌握红外尾流可探测性的影响因素以及红外尾流的变化规律,为下一步工作奠定基础。缩比实验结果表明,利用区域灰度均值和均方差的起伏变化可有效探测水下航行体水面尾迹。

摘要：作为信息载体的电磁波除了传统的携带信息方式外,近年来其波前以电磁涡旋形式展现的信息调制能力也越来越受到关注。本文综述了电磁涡旋在信息调制等方面的研究进展,阐述了其在雷达信息获取方面的潜在应用价值。针对圆形相控阵列,建立了电磁涡旋波照射下理想点散射目标的回波模型。将各阵元的接收信号按照与发射时相同的模式移相后,沿圆周积分即可获得雷达阵列的输出回波。该回波可表示为经平方Bessel函数调幅后的傅里叶基函数的线性组合。结合Bessel函数的频谱特性,分析了轨道角动量拓扑荷与方位角变量之间的近似对偶关系,利用逆投影和滤波-傅里叶变换方法进行了成像处理。仿真实验表明,电磁涡旋对雷达目标具有方位向成像的潜力。研究可为新体制的雷达设计、目标识别技术的发展提供参考和借鉴。

摘要：近年来,卷积神经网络(CNN)凭借强大的特征提取和表达能力,在图像分析领域的诸多应用中取得了令人瞩目的成就。但是,CNN性能的不断提升几乎完全得益于网络模型的越来越深和越来越大,在这个情况下,部署完整的CNN往往需要巨大的内存开销和高性能的计算单元(如GPU)支撑,而在计算资源受限的嵌入式设备以及高实时要求的移动终端上,CNN的广泛应用存在局限性。因此,CNN迫切需要网络轻量化。目前解决以上难题的网络压缩和加速途径主要有知识蒸馏、网络剪枝、参数量化、低秩分解、轻量化网络设计等。首先介绍了卷积神经网络的基本结构和发展历程,简述和对比了五种典型的网络压缩基本方法;然后重点针对知识蒸馏方法进行了详细的梳理与总结,并在CIFAR数据集上对不同方法进行了实验对比;其后介绍了知识蒸馏方法目前的评价体系,给出多类型方法的对比分析和评价;最后对该技术未来的拓展研究给出了初步的思考。

摘要：针对复杂背景下形状不规则、高度较低的平面目标自动识别问题,提出了一种基于Hausdorff距离的模板匹配方法。在完成平面目标前视模板制备后,文中首先定义了基于边缘位置、梯度相位和边缘点显著性约束的相似性度量方法,模板与实时图中对应两个边缘点位置越近、梯度相位差越小及实时图边缘点越显著,这两点的匹配就越好;然后融合三种度量结果,设计了一种基于边缘相位和显著性约束的Hausdorff距离模板匹配方法,实现了平面目标轮廓的准确匹配。实测数据处理结果表明,该方法能够实现复杂地面场景中任意形状的平面目标轮廓的匹配定位,并且定位精度高、鲁棒性好、适用范围广。

摘要：采用多核DSP设计了一个用于地面目标检测的激光雷达实时图像处理系统。在详细分析算法各模块资源消耗量的基础上,完成了硬件电路设计,实现了以主辅拓扑结构为框架的软件并行处理系统开发。在系统实现时,先将图像进行分区,并合理地将分区后的图像分配到四个DSP核中进行处理。最后,将并行系统进一步扩展到双核和六核,并与单核系统进行性能比较。对算法运算时间的测试结果表明,系统处理一帧图像仅需50 ms达到了实时性要求。结果表明,对于固定负载的处理系统,单纯地通过增加并行的核数来提高加速比的幅度是有限的。当增加并行的核数已不能明显地提高计算效率时,在系统设计中应着重减少每个核串行运算的负载量。