毛新华

个人信息Personal Information

教授 博士生导师

招生学科专业:
信息与通信工程 -- 【招收博士、硕士研究生】 -- 电子信息工程学院
电子信息 -- 【招收博士、硕士研究生】 -- 电子信息工程学院

毕业院校:南京航空航天大学

学历:博士毕业

学位:工学博士学位

所在单位:南京航空航天大学

电子邮箱:

扫描关注

个人简介Personal Profile

毛新华,教授,博士生导师,湖南涟源人。长期从事雷达成像领域研究,解决了大机动、大斜视和超高分辨率等复杂条件下机载、D载和星载合成孔径雷达成像信号处理面临的多个关键难题,成功处理国内大量雷达研究所的各种不同成像雷达数据,积累了丰富的实测数据处理经验,开发了多种具备工程应用价值的算法和软件,开发的多种成像算法在中电科技、中航工业、航天科工、航天科技等雷达主机所多种国防重点型号中获得实际应用, 包括机载火控雷达、D载制导雷达、无人侦察雷达、微型多旋翼无人机雷达等,获国家科技进步二等奖、国防科技进步一等奖、国防技术发明二等奖、国防科技进步三等奖和国际会议最优论文奖等荣誉。JW装发某专家组专家,航天科技集团某研究中心学术委员会委员,江苏省优青,江苏省“青蓝工程”中青年学术带头人,省“青蓝工程”优秀青年骨干教师,南航“长空英才”和“问天”青年学者。


主要贡献

(1) 针对时域、频域和时频域典型成像算法,系统建立了基于先验知识的两维自聚焦算法理论(发表IEEE 汇刊论文6篇),极大地降低了高分辨率SAR成像处理对高精度运动传感器的依赖,被国际同行认为是目前最鲁棒的两维自聚焦算法,并被国际同行改进和推广发表于IEEE顶级汇刊TIP和TGRS,基于该算法的运动补偿技术在国防科技成果鉴定中被专家组评定为达到国际领先水平;

(2)提出了针对超高分辨率星载合成孔径雷达(SAR)的**几何算法,算法融合了时域算法的高精度和频域算法的高效率,完美解决了卫星轨道弯曲、地球自转和球面地表等复杂条件下的高效精确成像难题,目前已在多个实际星载SAR数据处理中得到成功验证, 算法在下一代超高分辨率(0.1m级)星载SAR/中高轨SAR成像处理中具有极大的应用前景;

(3)提出了适用于任意飞行航迹的雷达波前弯曲误差补偿方法,解决了大机动大斜视条件下微型多旋翼无人机SAR精确高效成像难题,结合上述两维自聚焦技术,实现了无运动传感器辅助下的微型多旋翼无人机SAR超高分辨率成像,研究成果得到美国Sandia国家实验室报告整页报道;

(4)提出了适用于大机动/大斜视/超高分辨率等复杂条件下的机载/弹载/星载合成孔径雷达成像处理算法和方案,研究成果已在中电科技、中航工业、航天科工、航天科技、中科院和中国兵器等雷达主机所多种国防重点型号中获得验证和实际应用,应用领域包括机载火控雷达、无人侦察雷达、弹载制导雷达和对空监视雷达等。


主持国家自然科学基金3项(面上项目2项、青年基金)、装备预研-国防重点实验室基金、航天创新基金2项,教育部博士点基金、江苏省自然科学基金3项(青年基金,面上基金,优秀青年基金)、航空科学基金3项、中国博士后基金特别资助和面上资助、江苏省博士后科研资助计划和中央高校基本科研业务费资助,研究所和华为等单位横向课题等科研课题。作为核心成员参与国家重点研发计划、国防基础科研、雷达主机所横向课题10余项。


研究成果获国家科技进步二等奖(2019),国防科学技术进步一等奖(2018),国防技术发明二等奖(2015),国防科学技术进步三等奖(2007),亚太合成孔径雷达会议(新加坡)最佳论文奖(2015),国际天线与电波传播会议(泰国)最佳论文提名奖(2017),中国商飞公司首届大飞机特别奖学金(2007),南京航空航天大学“青年学者”创新奖(2017)。发表IEEE Trans. on AES, IEEE Trans. on GRS, IEEE Trans. CI等雷达和遥感领域国际顶级IEEE期刊论文9篇,申请和授权国家发明专利10余项。



  • 教育经历Education Background
  • 工作经历Work Experience
  • 研究方向Research Focus
  • 社会兼职Social Affiliations
  • 机载/弹载/星载合成孔径雷达;
  • 微型无人机雷达成像;
  • 车载毫米波雷达成像;
  • 压缩感知成像;
  • 动目标成像