PolSAR成像的固定极化干扰机有源诱饵目标鉴别及抑制

针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)成像中真假目标难以区分的问题,提出了一种极化合成孔径雷达(Polarmetric SAR,PolSAR)成像固定极化转发式干扰诱饵目标鉴别方法。该方法首先通过极化熵对目标进行分类,提取低极化熵的目标并对目标进行Wigner-Ville分布(Wigner-Ville Distribution,WVD)变换,再利用Hough变换计算WVD图像中的曲线斜率,将计算出的多普勒调频率与理论调频率进行对比,进而完成真实目标与假目标的鉴别,最终通过极化对消对鉴别出的目标进行抑制。实验结果验证了该方法的有效性。     

改进的极化SAR点散射目标扰动滤波检测方法

为完成极化合成孔径雷达(PolSAR)图像中点散射像素目标的检测,从几何扰动滤波检测点散射像素的基本原理出发,分析了经典方法存在的相干度参数阈值无法自适应获取和不同散射机制共享同一阈值两个问题,提出利用Cloude-Pottier分解结果中熵参数的分布情况计算得到阈值,利用平均阿尔法角参数完成不同散射机制的初分类,对初分类的结果排序得到的某种散射机制对应的相干度参数的比例因子,根据比例因子计算得到该类散射机制的阈值,从而完成点散射目标的检测。对机载合成孔径雷达（AIRSAR）数据集中的San Francisco Bay图像进行了实验,结果表明,改进方法在检测性能上优于经典方法。     

论微博对群体极化现象的影响分析

本文主要就微博的相关理论和群体极化理论进行分析,并对群体极化现象产生的原因加以探究,最后对微博对群体极化现象的解决策略进行研究,希望能够通过此次的努力对实际起到一定的指导作用。     

E&C跟踪对极化角的影响及解决方法

针对船载卫通站使用线极化卫星通信过程中出现的反极化信号干扰问题,根据不同状态下信号电平变化,发现干扰信号强度与天线跟踪角度有关。结合天线采用的三轴稳定体制结构特点,建立天线转动几何模型,通过不同跟踪模式下天线角度的比较,对其相互关系进行了分析,推导出了该体制下极化角计算公式,据此进行极化补偿,有效解决了EC模式下跟踪线极化卫星出现的极化隔离度下降问题,并对由此引起的极化限位问题采取了应对措施。应用结果表明,分析正确,方法可行,可为其它卫通站解决类似问题提供参考。     

基于Pauli基展开的联合极化SAR微多普勒分析

为获取不同极化通道的微多普勒元素,建立了双通道极化合成孔径雷达微动信号获取模型,详细推导了采用相位中心偏置天线(DPCA)技术剔除地杂波后的极化微多普勒参数化表述。在此基础上,为充分融合各极化通道信息,提出了一种基于Pauli基展开的联合极化微多普勒矢量提取方法,据此可显著增强低信噪比下的微多普勒特征。仿真数据验证了该方法的有效性。     

基于稀疏编码的鲁棒型人脸超分辨率重建

为了减少人脸超分图像的边缘伪影和图像噪点,利用基于稀疏编码的单幅图像超分辨率重建算法,在字典学习阶段,结合L1范数引入在线字典学习方法,使字典根据当前输入图像块和上次迭代生成的字典逐列更新,得到更加精确的超完备字典对,用于图像重建。实验中进行的仿真结果表明,改进算法超分结果的峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）比同类型的稀疏编码超分法（SCSR）和应用在线字典学习算法的超分方法（ODLSR）均有较大幅度提升,比后者平均提升0.72 dB和0.018 7。同时,视觉上有效地消除了边缘伪影,且在处理含噪人脸图像时,具备更强的去噪能力和更好的鲁棒性。     

关于网页对客户端分辨率自适应策略的研究

从网页信息传播角度提出网页对客户端分辨率的适应问题,将解决方法归纳为调整和选择策略;阐述了两种实现策略的原理与具体实现方法。     

南北贸易与发达国家劳动力市场极化——兼论中国进出口对劳动力市场极化的影响

1990年代以后发达国家普遍出现了劳动力市场极化的现象。本文研究了南北贸易和中国-发达国家间贸易对发达国家劳动力市场极化的影响。结果表明,南北贸易和中国-发达国家贸易显著促进了发达国家的劳动力市场极化,其中,中国-发达国家贸易对劳动力市场极化的边际影响更大。本文的研究还表明,技能偏向性技术进步是劳动力市场极化的主要因素,国际贸易是次要因素,并主要通过技能偏向性技术进步影响劳动力市场极化。     

GPSAR的一种特征子空间滤波干扰抑制方法

详细分析了轨道地表穿透合成孔径雷达(Rail-GPSAR)所受到的各种干扰的特性,发现特征子空间滤波法能够有效地同时滤除射频干扰(RFI)和耦合杂波.实验结果表明,抑制干扰的效果明显,达到了预期的目的.     

基于L曲线的自适应时空正则化视频超分辨率重建

为了解决视频超分辨率重建的病态问题,以得到良好的重建效果,提出了一种新颖的视频超分辨率重建算法。在算法中引入了时空联合正则化算子,通过视频帧本身的空间平滑信息和视频相邻帧的帧间相关先验信息的引入,提高了解的质量;同时,为了选择合适的时空正则化系数,提出了基于L曲线的自适应时空正则化系数计算方法,可以自适应地计算合适的正则化系数。通过对模拟图像序列和真实视频序列的实验结果表明,算法能得到较为精确的解,重建出具有良好视觉效果的高分辨率视频。     

一种改进的星载聚束SAR子孔径ECS算法

在分析原有ECS算法的基础上,提出了一种适合于星栽聚束SAR成像的子孔径ECS算法。该算法对数据进行子孔径划分,可降低系统对PRF及运算存储量的要求。距离压缩采用斜视等效距离模型,实现精确的距离徙动校正。方位压缩采用方位scaling和频谱分析来实现,并分析推导了合理的方位scaling因子取值。最后,通过仿真验证了算法的有效性。     

分块自适应量化算法的仿真和实现

介绍了分块自适应量化(BAQ)算法的基本原理,结合机载合成孔径雷达(SAR)原始数据,对其分布特性、均值、量化信噪比等进行了分析,给出了3bitBAQ的压缩仿真和解码成像,并对原始数据、3bitBAQ压缩结果进行了成像比较。研究了该算法在FPGA内的实现方法。     

面向SAR图像处理的生成式对抗网络应用综述

针对缺少合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）目标图像数据导致的识别网络难以训练的问题,总结了现有的基于深度学习方法的解决方案。归纳了现阶段生成式对抗网络（Generative Adversarial Network,GAN）的发展情况,以及主要的衍生模型及其特点与优势。综述了GAN在SAR图像生成与风格迁移两方面的应用情况,并合理分析了应用中的技术难点和问题。最后结合深度学习的发展趋势,展望了GAN在SAR智能解译方面的应用。     

决策可靠性分析及在SAR图像目标识别中的应用

决策融合是提高合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）目标识别性能的重要手段,然而,可靠性较弱的决策往往会导致最终决策融合的效果变差。将可靠性分析引入基于决策融合的SAR目标识别方法中,分别计算各个决策的可靠性系数并选取可靠性的决策参与最终的决策融合。为了验证方法的有效性,分别将提出的可靠性分析应用于多特征决策融合以及多分类器决策融合并基于MSTAR（Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition）数据集进行了目标识别实验。在基于主成分分析、线性鉴别分析和非负矩阵分解三种特征进行多特征决策融合的条件下,所提方法和直接进行决策融合的方法的识别率分别为97.47%和96.50%。在基于K近邻、支持向量机和稀疏表示分类器的多分类器决策融合中,所提方法和直接进行决策融合的方法的识别率分别为97.10%和96.28%。实验结果充分证明了所提方法的有效性。     

使用变换域编码技术压缩SAR原始数据

首先分析了在合成孔径雷达（SAR）原始数据中通常使用的块自适应量化（BAQ）算法,然后在此基础上详细讨论了两种基于块自适应量化的变换域编码算法,即基于快速傅里叶变换块自适应量化（FFT-BAQ）和基于小波变换块自适应量化（WT-BAQ）,并对这两种算法压缩得到数据解压缩获得图像与块自适应量化得到的图像进行分析比较,结果显示变换域编码技术能改善SAR原始数据压缩性能。     

深度卷积神经网络在SAR自动目标识别领域的应用综述

深度卷积神经网络（DCNN）可自动学习目标层次化特征,在合成孔径雷达（SAR）自动目标识别（SAR-ATR）领域具有广泛应用前景。首先,介绍了DCNN的基本原理以及DCNN在光学图像上的应用与发展;然后,介绍了SAR-ATR的基本概念,综述了DCNN在SAR图像语义特征提取、片段级SAR图像分类、基于数据增强技术的SAR自动目标识别、异质图像变化检测等领域中的前沿应用研究及代表性网络架构;最后,总结并讨论了DCNN在SAR-ATR应用中存在的参数设置经验化、算法泛化能力较弱等不足,并对未来研究方向进行了展望。     

合成孔径激光雷达技术及现状

本文针对产品生产经营国际化进程中面临的产业内国际垄断限制,从规模报酬递增角度分析产品跨国生产经营网络扩展与产业内国际贸易垄断的新发展问题。认为:基于报酬递增的产品跨国生产经营网络扩展的主要目的在于获得比较优势,降低产品生产经营的平均成本和边际成本;产业内国际贸易垄断是跨国企业或者跨国企业集团对某一产业内的商品进出口活动的排他性和独占性控制,在技术密集型制成品、关键性原材料、以石油为典型代表的能源产品和服务产品国际贸易领域表现更为明显;必须制定适应中国经济快速发展特点的大国战略性国际贸易政策。