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《星载多角度雷达D-InSAR三维
形变测量技术》
报告摘要地质灾害在我国高发频发，每年造成严重人员伤亡和经济损失。形变测量是地质灾害防灾减灾的重要手段。星载合成孔径雷达（SAR）可通过差分干涉（D-InSAR）方法实现对目标区域全天时、全天候、大范围的形变测量。然而，传统星载D-InSAR受卫星观测几何约束和大气等扰动误差影响，面临形变测量维度和精度不足的问题。星载多角度雷达D-InSAR测量技术是通过SAR卫星波束调整或者多星分布式协同构型获得多角度D-InSAR重轨干涉图，可联合补偿扰动误差并反演场景多维形变，实现对地灾场景全面高精度的监测预警，目前已成为国内外星载D-InSAR技术发展的重要方向之一。
本报告聚焦于星载多角度雷达D-InSAR三维形变测量技术的研究背景、关键技术和最新进展，就系统处理及应用中面临的扰动误差补偿、高精度形变参数估计等难点问题进行了深入讨论，展示了星载多角度雷达D-InSAR测量技术在地灾防灾减灾中的应用潜力。
李元昊，北京理工大学研究员，博士。研究方向为星载新体制雷达系统和信息处理技术，入选中国科协青托等计划，获中国电子学会技术发明一等奖。
02毛德庆《机载雷达扫描波束角超分辨
成像技术》
报告摘要机载雷达受平台空间限制，天线尺寸小，波束宽，难以分辨波束内角度维的临近目标。本报告主要围绕机载雷达前视角分辨率提升迫切需求，针对机载雷达扫描波束角超分辨成像技术面临的难点问题，重点介绍了角超分辨成像的回波模型、处理效率和环境适用等创新工作，提升了该技术在机载平台的成像性能、处理时效和成像稳健性。相关仿真分析和外场试验结果，验证了提出方法及研究成果的性能，为该技术的工程应用奠定了模型基础与关键方法基础。
毛德庆，博士，电子科技大学信息与通信工程学院博士后。研究方向为雷达角超分辨成像，雷达信号处理。入选博士后创新人才支持计划，成果获四川省科学技术进步奖（技术发明类）一等奖。
03魏少鹏《宽带雷达一体化跟踪成像与
干扰对抗技术》
报告摘要本报告以实际场景下宽带雷达探测成像为研究背景，针对传统宽带信号处理存在信息损失严重测量跟踪精度不高、成像数据率受限以及复杂有源干扰对抗能力弱的实际问题，开展宽带雷达一体化跟踪成像和干扰对抗技术研究。一方面，完善传统宽带雷达各环节独立的处理模式，减少点迹凝聚的信息损失，综合利用宽带回波幅相散射特性等信息，构建以贝叶斯概率建模为核心的跟踪数据域-回波信号域-目标图像域一体化表征模型，提出一体化测量跟踪、一体化跟踪成像等系列方法，实现低信噪比条件下高精度的测量跟踪和高数据率成像。另一方面，针对宽带雷达复杂电磁干扰对抗，深入挖掘捷变波形时序特性、有源切片干扰多维调制特性，构建一体化时序对抗波形优化与干扰抑制成像方法，实现复杂电磁干扰条件下的宽带雷达对抗成像。
魏少鹏，博士，中国石油大学(华东)讲师。研究方向为雷达成像、雷达抗干扰和雷达信号处理等。
04化青龙《复杂环境抗杂波干扰与目标认知
新技术》
报告摘要复杂环境抗杂波干扰与目标认知一直是SAR对海监测领域的研究热点，在军事和民用领域都具有广泛的应用前景和重要意义。在中高海情下舰船目标由于风场和浪场的影响随机摆动，导致其方位向多普勒调频率失配、舰船能量沿方位维扩散，在没有得到有效补偿的情况下会出现散焦现象。同时，SAR会受到强海杂波、同频段强干扰等复杂环境的影响，进一步给SAR舰船目标信息解译带来困难。本报告针对强海杂波、强干扰背景下复杂运动舰船目标聚焦成像问题，重点汇报利用复数域深度学习技术、自监督、无监督理论和SAR领域知识实现高性能SAR海杂波抑制、有源压制干扰抑制和舰船目标聚焦成像的研究进展，并对复杂环境下SAR智能感知仍面临的问题与可行思路进行展望。
化青龙，哈工大电信学院助理教授，主要研究方向为SAR智能感知、智能信号处理。
05雒梅逸香《无人机SAR成像定位一体化》
报告摘要未来实际场景将以自主无人装备为主力，在高精度测绘和形变检测等领域，无人机合成孔径雷达（SAR）将发挥至关重要的作用。但是当系统定位信号受干扰的情况时，无人机SAR的自保能力与探测能力将受到极大限制。本报告针对实现无人机SAR自主探测与自主定位一体化系统的迫切需求，探索如何进行成像同时定位的关键问题，基于自聚焦成像与平台轨迹反演的基本理论，发展多维度误差建模、成像同时估计位姿参数与基于几何畸变校正的高精度定位的关键技术，实现特征点的智能选取、各阶相位误差的估计、成像参数与位姿信息的关联与目标几何畸变对定位精度和成像分辨率的定量分析等，推动了无人机SAR系统智能一体化的实现，提升系统的应用效能，为自主无人空中侦察与低空经济的重大进展奠定基础。
雒梅逸香，现任复旦大学助理研究员，主要研究方向为SAR自聚焦成像、MIMO成像与目标跟踪与小型SAR系统设计。
06陆星宇《SAR射频干扰检测、定位与
抑制技术》
报告摘要目前现役各频段星/机载SAR均观察到了大量同频辐射源干扰现象，造成了成像质量的严重恶化。本报告从SAR中面临的射频干扰问题出发，介绍了一系列干扰检测、定位与抑制方法。构造面向SAR图像干扰检测的孪生卷积神经网络，通过SAR重访图像特征对比，解决与地物图像特征相似的射频干扰检测难题；建立基于相对运动参量变化的射频干扰源定位模型，利用地面干扰脉冲到达时间等参数的空变规律，实现射频干扰源位置测定；提出基于图像域正则项保护的干扰抑制方法，通过在干扰滤波过程中引入能够保护地物信息的正则项，减小干扰抑制带来的SAR图像失真。经哨兵1号、高分3号等实测数据验证，表明了所提SAR干扰检测、定位、抑制方法的有效性。研究成果可用于提升星载/机载SAR的射频干扰认知与抑制能力。
陆星宇，博士，南京理工大学电子工程与光电技术学院，副教授，主要研究方向包括：SAR干扰检测、干扰定位与干扰抑制、雷达通信对抗一体化技术。
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承办：天府绛溪实验室、新型微波探测技术教育部工程研究中心
协办：四川省电子学会雷达与导航专委会、四川省电子学会信号处理专委会、西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室、国防科技大学电子科学学院、北京理工大学信息与电子学院、北京航空航天大学电子信息工程学院、上海交通大学电子信息与电气工程学院、中国科学院空天信息创新研究院微波成像全国重点实验室
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指导：贾守新
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