摘要:现有的双基合成孔径雷达(BiSAR)成像方法将场景中所有的目标简化为点目标的叠加，忽略了目标复杂的散射过程，导致成像时回波模型失配，成像结果中目标的结构信息缺失。为此，提出一种基于目标散射特征参数估计的BiSAR目标参数化成像方法。首先，基于理想点散射模型和3种典型目标散射模型建立BiSAR参数化回波模型；其次，利用粗成像结果估计位置参数，结合参数化回波模型构建局部字典矩阵实现字典降维，然后利用交替方向乘子法(ADMM)估计目标散射特征参数；最后，根据目标参数估计结果进行图像参数化重建。通过仿真数据试验，验证了所提方法的准确性和有效性，可在图像结果中增强目标结构。

摘要:针对传统单站雷达微弱目标探测难问题，提出一种基于分布式波形分集阵雷达的目标检测和参数估计一体化算法。分布式波形分集阵雷达系统由频率分集阵(FDA)-多输入多输出(MIMO)雷达和阵元脉冲编码(EPC)-MIMO雷达构成。在白噪声背景下，对每个局部雷达站构建二元假设问题，其中，目标角度和距离信息未知。基于上述模型，在广义似然比检测(GLRT)准则下设计自适应检测器。通过坐标下降(CD)法和梯度投影算法(GPM)求解目标角度和距离信息的估计值并得到局部检测统计量；随后在融合中心通过计算多组局部检测统计量的对数和，构建用于最终检测判断的全局检测统计量。仿真实验验证，相比于单站波形分集阵雷达，分布式波形分集阵雷达提升了目标检测概率；相比于分布式相控阵雷达，分布式波形分集阵雷达显著提升了目标检测概率和参数估计性能。

摘要:为满足条件恶劣、环境危险的陆地和海洋观测需求，提出一种面对低慢小平台的小型化、经济化的高精确度干涉微型合成孔径雷达(MiniSAR)系统设计方案。根据低慢小平台的特点及优势，对MiniSAR系统中的成像模式、参数设计、系统组成等进行了论述。同时，针对MiniSAR系统存在的关键技术问题进行了分析、梳理和论证。本文研究成果为系统研制提供一定的理论基础和技术支持，同时为轻量化、低功耗MiniSAR设计提供有益参考。

摘要:随着北斗导航系统的应用完善，外辐射源雷达(PR)获得了全天时、全天候和广域覆盖的机会信号源，在海面监测领域具有巨大的应用价值，但极低的信噪比条件和非线性时-空变结构，导致传统雷达定位与跟踪方法难以有效适用。本文提出一种融合多卫星辐射源的海面目标联合定位与跟踪(JLT)方法，通过长时间积累将各卫星回波能量聚焦至双基距离差-多普勒质心-多普勒调频率(DBR-DC-DFR)域，利用同一目标在不同卫星照射下的DFR一致性特征，将多基积累结果联合投影至 X- Y- V _r域进行非相干融合，从而实现初始定位和速度估计。然后，针对外辐射源雷达的非线性量测模型，采用粒子滤波(PF)联合多卫星实现运动目标的精确跟踪。仿真实验验证了该方法能提高目标的状态估计性能，并有效降低目标轨迹误差。

摘要:利用毫米波雷达进行手势识别具有非接触、检测精确度高、不侵犯用户隐私、环境适应性好等优点，在工业人机交互、智能家居等场景具有广泛的应用。但现有毫米波雷达动态手势识别方法存在模型复杂度高，计算成本大，以及识别准确率低、推理速度慢等问题。为此，本文提出基于改进的轻量级MobileViT网络的手势识别方法，在保持高识别准确度的同时降低计算复杂度，以满足嵌入式设备的部署需求。首先，采集动态手势动作的毫米波雷达回波信息，消除设备噪声和背景干扰后，重组数据为采样点数×脉冲数×帧数三维数据矩阵；利用傅里叶变换生成手势动作的距离-时间图像和多普勒-时间图像，将特征图输入到改进后的MobileViT网络模型中进行特征提取和融合，输出手势动作识别结果。实验结果表明，所构建的MobileViT模型参数空间复杂度降低到0.167 M，计算复杂度为0.253 GFLOPs；该方法在12种手势类型的数据集中进行验证，识别准确率为99.31%，证明了该方法的有效性。

摘要:为进一步挖掘分布式频率分集阵雷达空间分集与波形分集双重优势，提出一种基于最大块改进-优化最大化(MBI-MM)的分布式频率分集阵雷达收发参数联合优化方法。该方法通过联合设计各雷达站发射频偏和接收滤波器来提升雷达系统的探测性能。首先构造杂波背景下目标输出信干噪比(SINR)最大优化函数，并施加关于频偏与接收滤波器的约束；进一步，将原问题分解为2个独立变量子问题进行轮替求解；最后，通过MBI方法迭代更新2个子问题优化解直至目标函数收敛。仿真验证了通过联合优化频偏与接收滤波器能够显著提升杂波背景下目标输出的SINR。其中，仅频偏优化目标输出SINR相比于仅接收滤波器优化提升5.7 dB；经过收发参数联合优化目标输出SINR相比于仅优化接收滤波器能够提升7.2 dB，相比于仅进行频偏的优化可进一步提升1.5 dB。本文方法提高了复杂背景下雷达对特定区域的目标探测性能。

摘要:太赫兹(THz)量子级联激光器(QCL)是基于子带间电子跃迁的半导体器件，具有体积小、轻便、易集成、频率可调和能量转换效率高的特点，是目前研究的热点之一。目前THz QCL还没有出现满足需求的高性能器件，电子输运是突破这一瓶颈的重要途径。本文针对THz QCL电子输运方面的研究进展进行了梳理，首先，讨论了各种散射对THz QCL性能的影响；其次，介绍了通过有源区优化设计提高QCL工作温度的方法；最后，对THz QCL电子输运方面的研究进行了展望。该结果对THz QCL性能提升以及应用具有一定的参考意义。

摘要:材料的介电检测对于准确评估其太赫兹电磁波特性及确保其在相关应用中的有效性至关重要。本文基于被测材料(MUT)自谐振特性提出一种结合电子法太赫兹技术与波导开口反射的材料介电特性测试方法。利用时域有限差分(FDTD)电磁场数值分析方法，明确在矩形波导口MUT发生自身谐振的电磁过程及影响因素；然后通过波导反射系数获得对MUT介电特性的表征关系；基于材料自谐振的频率偏移，在单晶硅片上开槽、刻蚀通道，并与聚二甲基硅氧烷(PDMS)键合，测量通道内液体的介电特性；最后，依据仿真规律在实验室搭建以单晶硅片为MUT的测试系统，验证了仿真结果的可靠性以及所提出材料介电测试方法的可行性。

摘要:为获取闪电通道内部的微观特征，本文研制了一套双波段雷电光学观测系统。该系统主要由信号捕捉模块、信号接收调理模块、信号采集模块和供电模块组成，并通过标准光源对系统的传输系数进行校准。系统可直接测量不同波长光信号的时域全波形，并可以通过相对谱线强度分析通道的温度和电导率等信息。基于间隙放电与雷电放电的相似性，采用研制的系统对间隙放电通道进行观测，计算间隙放电通道的温度和电导率。实验结果表明，间隙放电通道温度变化范围为5 400~5 980 K，电导率变化范围为10.93~28.53 S/m。

摘要:在紧缩场静区相位性能检测过程中，为获得场地真实的性能，需消除检测系统对测量结果的影响。研究表明，检测相位误差由扫描架安装偏移和检测平面偏移产生，且呈现一定的规律。本文利用静区不同剖面的相位测量结果，计算得到扫描架的安装偏移和检测平面的偏移，并进行修正补偿，消除了检测系统测量轨迹偏离理想路径带来的影响。该方法简单、可靠，能够获取真实有效的检测结果，已用于紧缩场静区性能检测。

摘要:高频地波雷达(HFSWR)工作波段的电磁环境极其复杂，包含无线电干扰、海杂波和电离层杂波在内的噪声会严重影响船只目标识别准确度。为解决这个问题，本文提出一种改进的前馈去噪卷积神经网络(DnCNN)抑制HFSWR海洋回波信号中的噪声。根据HFSWR海洋回波信号中噪声的特点，从图像块(patch)大小、卷积核大小、网络深度等方面对原始DnCNN进行修改，使其适合HFSWR去噪任务。基于HFSWR海试数据生成了包含10 000对距离-多普勒(RD)谱的数据集，并将其平均划分为训练集和测试集。对测试集中3组RD谱(分别以海杂波、射频干扰和电离层杂波为主要噪声)的去噪结果分析表明，改进DnCNN模型在噪声抑制和船只目标信号幅度方面保持性能上均显著优于原始DnCNN。此外，对整个测试集的统计结果显示，改进DnCNN去噪指标峰值信噪比平均为44.13 dB，显著高于原始DnCNN的35.58 dB。综上所述，改进DnCNN在抑制HFSWR海洋回波噪声的同时很好地保持了船只目标信号的幅值。

摘要:针对多天线联合接收算法在低信噪比条件下存在计算复杂度较高，并且合成增益低的问题，提出一种基于时频相位差补偿的多天线联合信号接收合成算法。该算法在互模糊函数(CAF)和相位差估计的压力耦合方程组的半隐式算法(SIMPLE)基础上，采用纠偏后再加权的合成方法，有效降低信号处理设备计算复杂度。仿真和实验结果表明，对存在时频相位差的双通道信号进行仿真分析，可实现补偿后的信号完全对齐，验证了算法的可行性；在信噪比为7 dB和9 dB的实验条件下，测试信号接收增益提升约2.76 dB，联合信号接收增益达到理论值的92%，满足合成后的天线高增益，大幅度提高对微弱信号的接收能力，为深空极弱信号的接收提供一种新的解决方案。

摘要:为准确监测丙烷脱氢装置电气故障，提出基于多通道声音信号去噪的噪音超标自动化监测技术。通过高级精简指令集机器(ARM)的噪音超标检测技术，实时检测丙烷脱氢装置的噪声情况，并采用多通道采集技术采集声音信号；利用信息融合辅助改进集合经验模态分解(EEMD)方法，进行多通道信号去噪；采用小波包法提取声音信号特征，并进行归一化处理；利用多通道卷积神经网络(CNN)构建丙烷脱氢装置电气故障监测模型，监测丙烷脱氢装置电气故障。实验结果表明，该技术可有效监测丙烷脱氢装置电气噪声并进行去噪，自动监测准确率提升到0.8以上。

摘要:针对不同水平噪声下过压保护设备故障难以识别，故障细节信息与设备颜色信息难以区分的问题，研究了基于红外成像及支持向量机(SVM)的过压保护设备故障自动化识别方法。使用红外成像技术，生成过压保护设备红外热图像，采用基于多尺度Retinex的过压保护设备红外热图像增强方法；运用基于小波变换的过压保护设备故障特征提取方法，获得过压保护设备故障特征；利用二叉树算法优化SVM得到SVM二叉树分类模型，通过模型训练与求解实现过压保护设备故障自动化识别。实验结果表明：增强后的过压保护设备图像的细节信息与颜色信息保持较好，峰值信噪比增加50 dB以上；提取的过压保护设备故障特征具有良好的可分性；不同水平噪声下的过压保护设备故障自动化识别匹配度始终高于96%，可准确识别过压保护设备故障。