毛新华

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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

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  • (1)雷达信号处理

    (2)机载/弹载/星载合成孔径雷达

    (3)地/海/空运动目标成像

    (4)车载毫米波雷达成像

  • 1. 学术贡献:

    (1) 针对时域、频域和时/频域典型成像算法,系统提出了基于先验知识的两维自聚焦算法,解决了复杂雷达航迹、低GPS/IMU测量精度和超高分辨率等复杂成像条件下高精度成像关键难题,算法已在国内多个研究所的超高分辨率机载SAR数据处理中得到成功验证。研究成果在领域内国际顶级IEEE会刊发表论文5篇,被国际同行评价为目前两维两维自聚焦领域最具鲁棒性的算法,基于该算法的SAR运动补偿方案在国防科技成果鉴定中被认定达到国际领先水平。

    (2) 提出了一种适用于星载SAR的球面几何算法,解决了轨道弯曲、地球自转和地表曲面等复杂成像条件下的高效精确成像问题,算法完美结合了时域算法的高精度和频域算法的高效率,在星载SAR多模统一成像和超高分辨率(0.1米)成像中具有极大的应用前景。

    (3) 提出了多种极坐标格式算法波前弯曲误差补偿方法,解决了任意航迹条件下波前弯曲误差精确补偿难题,成果得到美国Sandia国家实验室研究报告的整页报道。

    (4) 针对SAR不同成像模式(聚束、条带、环扫、双侧扇扫)、不同斜视角(0-80度)、不同分辨率(最高0.04米)条件,提出了完整的成像处理流程和算法,算法已在国内大量机载SAR系统中获得实际应用,包括机载火控雷达、*载制导雷达、无人侦察雷达、地形测绘雷达等。


    2. 工程应用

    (1) 超高分辨率机载SAR成像

    主要贡献:提出了基于先验知识的两维自聚焦算法,将SAR残留距离徙动校正精度提高到波长量级,解决了长孔径超高分辨率成像信号处理难题,极大降低了高分辨率成像对运动传感器精度要求。

                                                                                         

    图1. 超高分辨率机载SAR成像处理效果

    (2) 超高分辨率星载SAR成像

    主要贡献:利用地球表面的球面特性自动补偿雷达球面波前效应,提出并实现了一种全新的星载SAR成像算法,新算法完美结合了时域算法的高精度和频域算法的高效率,能够自动补偿轨道弯曲和地球自转导致的非共面效应,解决轨道弯曲和非共面条件下星载SAR高精度高效率成像处理难题。新算法在星上实时SAR处理和超高分辨率星载SAR高精度成像处理中具有极好的应用前景。

    *

    (3)大斜视机载/弹载SAR成像

    主要贡献:提出了适用于任意航迹的PFA波前弯曲误差补偿方法,解决了大斜视、高速俯冲条件下精确成像处理难题,已在多种机载火控雷达、弹载制导雷达中获得应用(最高斜视角82度)。

    *

    (a)斜视角78度,聚束模式

    (b)斜视角55度,条带模式

    图2. 大斜视SAR成像

    (4)扫描模式SAR成像

    主要贡献:基于子孔径成像和图像拼接技术,提出了适用环视扫描、双侧TOPS扫描模式SAR成像处理方案,实现了雷达边扫描边实时成像处理。

      

     (a)环视扫描SAR                                    (b)双侧TOPS扫描SAR

    图3. 扫描模式SAR成像

    (5)微型多旋翼无人机SAR成像

    主要贡献:针对微型多旋翼无人机SAR面临的雷达航迹复杂、无运动传感器辅助和近场高分辨率成像等极端复杂成像条件,提出了包含成像算法、运动补偿和两维自聚焦的完整成像处理方案,解决了高度非线性航迹、无运动传感器辅助、近场高分辨率高效成像难题。获得了目前公开报道的分辨率最高、成像幅宽最大的微型多旋翼无人机SAR图像。

                                                                                     

    图4. 微型多旋翼无人机SAR成像

    (6)视频SAR成像

    主要贡献:出了一种高效的帧图像产生方法,极大地提高了成像处理效率。

    图5.  圆迹SAR视频成像 (微型多旋翼无人机SAR成像结果)

    (7)车载毫米雷达SAR成像

    主要贡献:解决了车载雷达正侧视/斜视超高分辨率近场成问题.

    图6.  停车场SAR成像结果

    图7.  路边车和行人SAR成像结果

    (8)基于SAR/ISAR处理的海面动目标成像

    主要贡献:针对常规ISAR包络对准算法存在的精度不高问题,出了一种基于相位估计的包络对准方法,通过引入先验知识降维,可以极大提高包络对准精度,同时相比传统算法有更好的计算效率。


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