南京航空航天大学电子信息工程学院导师教师师资介绍简介-毛新华

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本站小编 Free考研考试/2021-02-20

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 会刊论文5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，并被国际同行改进发表于IEEE顶级会刊(TIP)，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）的球面几何算法，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，在下一代超高分辨率(0.1m级)星载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、中国博士后基金特别资助和面上资助、教育部博士点基金、江苏省自然科学基金（青年基金，优秀青年基金）、航空科学基金2项、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****”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
2006.42009.6
南京航空航天大学
通信与信息系统
工学博士学位
2004.92006.3
南京航空航天大学
通信与信息系统
无学位
硕博连读
1999.92003.6
南京航空航天大学
信息工程
工学学士学位
1996.91999.6
湖南涟源市第一中学
无学位
2020.6至今
南京航空航天大学
电子信息工程学院
教授
教授
2018.102019.10
University of Leicester
访问****
2013.42013.10
Villanova University
访问****

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

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毛新华

个人信息：Personal Information 教授硕士生导师
招生学科专业：
电子信息工程学院 -- 信息与通信工程 --【招收硕士研究生】
电子信息工程学院 -- 电子信息 --【招收硕士研究生】

性别：男
毕业院校：南京航空航天大学
学历：博士研究生毕业
学位：工学博士学位
所在单位：电子信息工程学院
电子邮箱：67c0402c1d2690dd5d2e919f9209aabe9b39cbfa9c0f2d9af4faa8045f25acbc2e5d1764f260f1f94459bad8f9f**bf929e36e56196c666b40e36dafdea2f517aae463f3a133117db0df0b1ecda8bda7da935ecf0b7f924d4870c5e876c2bc3e58bd78978cfffb343e3a21478f1e9c484b20beda6cde90fd

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当前位置: 南京航空航天大学 >> 科学研究
研究领域
雷达工程
雷达成像
合成孔径雷达
阵列信号处理

研究成果
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：提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）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，提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。

科研项目More>>
毫米波**成像散焦补偿技术
高速平台前斜视S**R成像技术研究, 2019/01/01
纵向项目, 2012/02/28
纵向项目, 2012/02/28
基于先验知识的机载SAR两维自聚焦算法研究, 2016/10/11, 国家自然科学基金-面上项目
超高分辨率机载合成孔径雷达空变运动补偿技术研究, 国家科技项目（课题）, 国家自然科学基金-青年基金
论文成果More>>
Xinhua Mao.Structure-Aided 2-D Autofocus for Airborne Bistatic Synthetic Aperture Radar.IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing.2020
Xinhua Mao.Knowledge-aided Two-dimensional Autofocus for Spotlight SAR Filtered Backprojection Imagery.IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing.2019,57(11):9041-9058
Xinhua Mao.Knowledge-Aided 2-D Autofocus for Spotlight SAR Range Migration Algorithm Imagery.IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing.2018,56(9):5458-5470
Xinhua Mao.Two-dimensional Autofocus for Spotlight SAR Polar Format Imagery.IEEE Transaction on Computational Imaging.2016,2(4):524 - 539
Xinhua Mao.Autofocus Correction of APE and Residual RCM in Spotlight SAR Polar Format Imagery.IEEE Transactions on Aerospace and Electronics Systems.2012,49(4):2693 - 2706
Yin Zhang.Multirotors Video Synthetic Aperture Radar: System Development and Signal Processing.IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine.2020,35(12)
专利
一种适用于距离徙动算法的两维自聚焦方法
一种基于先验相位结构知识的SAR两维自聚焦方法
一种适用于超高分辨率SAR成像的自聚焦方法
适用于复杂雷达航迹条件的PFA波前弯曲误差补偿方法
著作成果
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毛新华

个人信息：Personal Information 教授硕士生导师
招生学科专业：
电子信息工程学院 -- 信息与通信工程 --【招收硕士研究生】
电子信息工程学院 -- 电子信息 --【招收硕士研究生】

性别：男
毕业院校：南京航空航天大学
学历：博士研究生毕业
学位：工学博士学位
所在单位：电子信息工程学院
电子邮箱：67c0402c1d2690dd5d2e919f9209aabe9b39cbfa9c0f2d9af4faa8045f25acbc2e5d1764f260f1f94459bad8f9f**bf929e36e56196c666b40e36dafdea2f517aae463f3a133117db0df0b1ecda8bda7da935ecf0b7f924d4870c5e876c2bc3e58bd78978cfffb343e3a21478f1e9c484b20beda6cde90fd

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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：提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）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，提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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