據(jù) c4isrnet網(wǎng)站2022年4月 22日刊文，美國國防部高級研究計劃局（DARPA）將在2022年5月接收星載合成孔徑雷達(dá)技術(shù)改進(jìn)項目的三項提案。
目前，美國政府和工業(yè)界正在不斷增加衛(wèi)星成像特別是合成孔徑雷達(dá)（SAR）技術(shù)領(lǐng)域的投資。星載合成孔徑雷達(dá)傳感器可全天時/全天候?qū)Φ厍虺上?，與傳統(tǒng)光電系統(tǒng)相比具有典型優(yōu)勢，尤其擅長對于地面運(yùn)動目標(biāo)或變化目標(biāo)的跟蹤。
DARPA于2022年2月和3月發(fā)布了廣泛機(jī)構(gòu)公告，擬重點(diǎn)實(shí)現(xiàn)三個領(lǐng)域SAR技術(shù)改進(jìn)，即自動目標(biāo)識別，分布式雷達(dá)成像，數(shù)字信號處理。業(yè)界參與機(jī)構(gòu)對于三個領(lǐng)域回復(fù)將于2022年5月完成。
1）Fiddler自動目標(biāo)識別項目
DARPA的Fiddler自動目標(biāo)識別項目旨在使用機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）和計算機(jī)視覺方法，創(chuàng)建可用于改進(jìn)ML算法的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。
該創(chuàng)新方法能夠從真實(shí)SAR圖像中自主學(xué)習(xí)，生成/渲染新的幾何形狀或配置的SAR圖像。研發(fā)團(tuán)隊從數(shù)個真實(shí)案例中生成多樣化的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，以快速訓(xùn)練強(qiáng)大的基于SAR成像的目標(biāo)探測方法。
Fiddler項目成果對于對海目標(biāo)成像應(yīng)用具有較好應(yīng)用效果。目前，雖然沿海地區(qū)的SAR目標(biāo)探測能力已有了明顯改善，但仍需更好的方法來實(shí)現(xiàn)對移動目標(biāo)進(jìn)行分類。Fiddler項目能夠很好支撐相關(guān)項目應(yīng)用目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。
Fiddler項目團(tuán)隊指出，對于靜止目標(biāo)，如陸地上的高關(guān)注度目標(biāo)，SAR系統(tǒng)可隨時間的推移獲得大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，以涵蓋各種可能的成像變化情況。但是，海洋環(huán)境更具挑戰(zhàn)，高關(guān)注度目標(biāo)和背景始終在運(yùn)動，高效SAR目標(biāo)探測實(shí)現(xiàn)的難度大大增加。
根據(jù)DARPA相關(guān)規(guī)劃，F(xiàn)iddler項目歷時三年，計劃分為三個階段，授出多份合同。項目經(jīng)費(fèi)暫未公布。
2）數(shù)字雷達(dá)圖像形成技術(shù)
數(shù)字雷達(dá)圖像形成技術(shù)（DRIFT）是DARPA馬賽克戰(zhàn)愿景的組成部分，旨在構(gòu)建由較小系統(tǒng)組成的高度復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)?；贒RIFT項目，DARPA旨在使用SAR衛(wèi)星集群并開發(fā)新算法，使軟硬件平臺獲得革命性突破。
根據(jù)DARPA相關(guān)規(guī)劃，DRIFT項目歷時三年，計劃分為三個階段，授出多份合同。
3）大規(guī)模交叉相關(guān)項目
大規(guī)模交叉相關(guān)項目旨在探索使用混合架構(gòu)改善SAR系統(tǒng)數(shù)字信號處理的方法。項目計劃四年完成，授出多份合同。DARPA擬通過項目展示處理更大量的數(shù)據(jù)，以及提高系統(tǒng)功率效率的能力。target drone
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