基于扩展分形和CFAR特征融合的SAR图像目标识别

研究了多信息融合技术在SAR图像目标识别中的应用。将扩展分形特征(Extended Fractal)与双参数恒虚警特征(Double Parameter CFAR)形成的多信息进行融合处理。运用Dempster-Shafer证据理论，在决策层对SAR图像中的像素进行识别分类。实验结果表明通过融合对像素分类的准确性明显好于单特征的检测结果，减少了虚警概率，提高了系统的识别能力。     

合成孔径雷达干扰技术的研究

合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar）是一种新型高辨力成像雷达。其在距离上利用发射的线性调频（LFM）的脉冲压缩信号来获取距离上的高分辨力，在方位上利用接收脉冲之间的多普勒信息获得方位上的高分辨力。本文在简单分析合成孔径雷达工作原理基础上，针对合成孔径雷达的特点与弱点，讨论了几种干扰样式。     

肿瘤微波热疗的温度场预示及热损伤研究

本文将热损伤的产生和影响引入到肿瘤的微波热疗中。运用微波能量比吸收率SAR的分布分析了微波在组织中的传输和吸收过程,并对微波热疗过程中的温度场、热损伤分布以及血液灌注率的变化进行了数值模拟。     

基于RD算法的星载SAR斜视成像

本文研究了用距离一多普勒（ＲＤ）算法来实现星载 ＳＡＲ的斜视成像处理。给出了星载 ＳＡＲ斜视时的空间几何模型和回波信号模型，详细分析了地球自转和斜视产生的多普勒质心所引起的距离走动差异，及时域和频域校正对成像的影响，并研究了一种改进的ＲＤ算法进行距离走动的校正，此算法能适应大的斜视距离走动和地球自转距离走动。针对不同的距离走动校正进行了计算机仿真，理论分析和仿真结果表明：这种改进的ＲＤ算法是有效的。     

基于分段电容阵列的改进型逐次逼近型ADC

为缩短高速模数转换器(ADC)中高位(MSB)电容建立时间以及减小功耗,提出了一种基于分段式电容阵列的改进型逐次逼近型(SAR)ADC结构,通过翻转小电容阵列代替翻转大电容阵列以产生高位数字码,并利用180 nm CMOS工艺实现和验证了此ADC结构。该结构一方面可以缩短产生高位数码字过程中的转换时间,提高量化速度;另一方面其可以延长大电容的稳定时间,减小参考电压的负载。通过缩小比较器输入对管的面积以减小寄生电容带来的误差,提升高位数字码的准确度。同时,利用一次性校准技术减小比较器的失配电压。最终,采用180 nm CMOS工艺实现该10 bit SAR ADC,以验证该改进型结构。结果表明,在1.8 V电源电压、780μW功耗、有电路噪声和电容失配情况下,该改进型SAR ADC得到了58.0 dB的信噪失真比(SNDR)。     

面向植被边坡的地基SAR高相干点选择

基于高相干点进行相位分析,才能有效保证地基SAR（Synthetic Aperture Radar,合成孔径雷达）形变测量的准确性。在差分干涉测量领域中,广泛使用幅度离差法,可以有效地选择出岩石、建筑物等PS（Permanent Scatterer,永久散射体）点作为高相干点,但对于植被边坡,采用该方法选择出高相干点数量较少,不利于差分干涉处理。在星载SAR领域,普遍采用StaMPS方法解决植被边坡的高相干点选择问题。本文探索了StaMPS方法在地基SAR领域的适用性,提出采用非PS点来计算相干系数门限,并引入DS（Distributed Scatterer,分布式散射体）选择技术,进一步提高了高相干点的数量。对一处植被边坡的实验结果表明,相比于幅度离差法和StaMPS方法,改进方法在提高高相干点数量的同时,有效保证了其相位质量。      

高精度离散型Sigma delta调制器设计

阐述一种采用SAR ADC作为多位量化器的三阶离散时间（DT）Sigma delta ADC调制器,在该调制器中,量化器由4位SAR ADC构成,相比于传统Flash ADC类型的量化器,减少了比较器的个数的同时,降低了调制器整体功耗。调制器结构选择单环CIFF结构兼顾了电路的精度和稳定性,电路总体采用分级结构实现,在第一级积分器中加入斩波稳定技术,消除低频噪声的干扰。提出的离散型Sigma delta ADC调制器采用TSMC 0.18μm CMOS工艺设计,在20kHz带宽实现了104.9dB的峰值信噪谐波失真比（SNDR）,功耗为5.98mW,有效位数(ENOB)为17.13位。     

基于SAR极化特征的SVM道路提取方法研究

SAR图像中道路提取在路网规划建设、灾害监测等领域具有重要的应用价值.传统SAR图像道路提取方法多是基于SAR图像的幅值特性进行提取,缺少对极化特性的解译.此外极化分解方法多应用于水体提取、地物分类、建筑物提取等,较少应用于道路提取.针对现有的道路提取方法数据质量要求高、全极化道路提取研究较少、全极化数据源相干斑噪声影响大的问题,本文首先对全极化数据进行多视处理、滤波去噪预处理,并通过极化分解方法获取20维极化特征散射分量.其次,从散射机理的角度出发,构建鉴别道路信息的最优极化特征矢量.最后,通过SVM分类器得到初步道路提取结果,并通过数学形态法提取道路数据.实验结果表明,该方法达到了98.4%的Acc和65.3%的Iou,具有提取精度高、应用范围广的优点,充分利用高分辨率SAR数据的极化信息,可有效应用于SAR图像的道路提取方法研究中.此外,区分于将光学道路提取的方法直接套用到SAR图像道路提取研究,本文探索了极化特征在SAR图像道路提取中的应用表现,为SAR图像道路提取研究提出新模式新思路.     

无人机载PolInSAR城区散射机制初步分析

极化干涉合成孔径雷达（PolInSAR）在城市遥感领域中扮演着重要角色。它能够提高图像的相干性并提高反演结果的精度,所以对于其散射机制的解释往往受到许多研究人员的关注。相关的研究多从极化分解的角度考虑,却少有人从散射中心高度方面进行分析。本文使用Ku波段无人机载极化干涉SAR系统,实现了使用无人机SAR系统对地面进行成像,比较了极化干涉最优分解与Pauli分解作用在不同人造目标时散射中心的关系。我们初步分析了极化干涉SAR的物理意义,并使用C波段的机载极化干涉SAR系统对结论进行验证。