基于大机动运动平台的特定目标多极化成像与匹配技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    11176022
  • 项目类别：
    联合基金项目
  • 资助金额：
    46.0万
  • 负责人：
    周峰
  • 依托单位：
    西安电子科技大学
  • 学科分类：
    A31.NSFC-中物院联合基金
  • 结题年份：
    2014
  • 批准年份：
    2011
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2012-01-01 至2014-12-31

项目摘要

大机动平台具有高速、大侧向过载等运动特性，基于大机动平台的SAR成像阵列流形具有很强的非线性特性，常规的成像算法无法获得高分辨的成像结果。而多极化SAR雷达蕴含了丰富的频率、极化信息，合理地利用高分辨率多极化SAR图像信息可以提高特定目标的分类和识别效果。因此，如何实现基于大机动平台的特定目标多极化成像与匹配技术是提高宽带制导雷达性能的关键问题。本项目将在特定地面目标回波的极化散射理论建模与分析的基础上，充分利用多极化成像雷达的时频极化资源，探索稳健的高速大机动条件下的高分辨SAR成像与运动补偿算法、SAR图像的几何形变校正算法、多极化通道均衡与极化增强算法、基于极化SAR复图像的电磁参数特征提取算法和特定目标的极化SAR图像检测与匹配算法，进而实现基于大机动平台的多极化SAR雷达对地面特定目标的高分辨率成像和精确识别。

结项摘要

大机动平台具有高速、大侧向过载等运动特性，基于大机动平台的SAR 成像阵列流形具有很强的非线性特性，常规的成像算法无法获得高分辨的成像结果。而多极化SAR雷达蕴含了丰富的频率、极化信息，合理地利用高分辨率多极化SAR图像信息可以提高特定目标的分类和识别效果。本项目在特定地面目标回波的极化散射理论建模与分析的基础上，充分利用多极化成像雷达的时频极化资源，研究了高速大机动条件下的高分辨SAR成像与运动补偿算法、SAR 图像的几何形变校正算法和基于极化SAR图像的特征提取及分类算法。通过对研究内容的总结，本课题组在国内外期刊发表论文15篇，国际会议5篇，专利2篇。培养博士生5名，硕士生4名。

项目成果

期刊论文数量（16）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（4）
专利数量（0）
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基于多接收机的斜视SAR欺骗干扰
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing
  • 影响因子：
    5.5
  • 作者：
    Zhao Bo;Zhou Feng;Bao Zheng
  • 通讯作者：
    Bao Zheng
三通道TOPSAR-GMTI技术研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    电子与信息学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    黄大荣;孙光才;吴玉峰;周峰;邢孟道;保铮
  • 通讯作者：
    保铮
Improved method for synthetic aperture radar scattered wave deception jamming
合成孔径雷达散射波欺骗干扰的改进方法
  • DOI：
    10.1049/iet-rsn.2013.0341
  • 发表时间：
    2014-10-01
  • 期刊：
    IET RADAR SONAR AND NAVIGATION
  • 影响因子：
    1.7
  • 作者：
    Zhao, Bo;Zhou, Feng;Bao, Zheng
  • 通讯作者：
    Bao, Zheng
span style=font-family: font-size:10.5pt;=Multiple Targets Deception Jamming against ISAR Using Electromagnetic Properties/span
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    IEEE Sensors Journal
  • 影响因子：
    4.3
  • 作者：
    Zhao Bo;Zhou Feng;Shi Xiaoran;Wu Qisong;Bao Zheng
  • 通讯作者：
    Bao Zheng
Narrow-Band Interference Mitigation for SAR Using Independent Subspace Analysis
使用独立子空间分析减轻 SAR 窄带干扰
  • DOI：
    10.1109/tgrs.2013.2287900
  • 发表时间：
    2014-09-01
  • 期刊：
    IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING
  • 影响因子：
    8.2
  • 作者：
    Tao, Mingliang;Zhou, Feng;Bao, Zheng
  • 通讯作者：
    Bao, Zheng

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  • 通讯作者：
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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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