实验室长期参与我国嫦娥探月工程科学团队，围绕微波探月基础理论与关键 技术开展攻关。针对嫦娥一号与嫦娥二号微波辐射计科学问题开展研究，建立月 层辐射模型，根据嫦娥一号微波辐射观测资料，在世界上率先获得了全月球的月 壤厚度和月球氦-3 资源量的估算数据。俄罗斯科学院院士认为“这项工作前所未 有”，团队还结合热红外观测数据与微波辐射数据开展相关研究，在月表微波辐 射反演、月球微波“冷点”异常分析、月表红外辐射特性、月球永久阴影区温度 模拟、火星探地雷达数据分析等方面开展了系统性的研究，获得国际上广泛的关 注，相关研究获得了教育部高等学校科学研究优秀成果二等奖。

针对雷达图像解译等需求，提出电磁空间信息获取领域的微波视觉理论与技 术，在国家新体制 SAR 研制、SAR 目标智能识别等重大需求中发挥重要作用，得到 自然科学基金重大项目、军科委基础加强等项目的支持。 雷达图像的第一个独特性是相位信息的利用，针对多维 SAR 复数图像的特殊 形式，在国际首次提出复数域深度卷积网络，实现复数域卷积后向传播算法，发 展对复数域雷达图像的高精度语义分割方法和地表分类解译应用，引领了国际上 雷达目标识别领域的复数域卷积网络研究。论文发表于 IEEE TGRS，单篇他引 236 次，入选 ESI 高被引，获得全国微波遥感年会优秀论文，被意大利特伦多大学 Massa 教授（IEEE Fellow）称为“innovative complex-valued architectures”。

针对大规模场景多维相干散射建模问题，提出了多尺度混合相干散射建模法 （MSCS），按分辨率和波长为界划分三个尺度，分别采用确定性高频法、GGCS 模型和半经验解析法，实现复杂度与频率无关的性能，突破了洋流观测、植被生 物量反演、陡坡沉降监测等典型应用场景的仿真与反演技术。进一步在早期提出 的 BART 算法框架下，融合 GPU 加速和 GIS 大数据，开发了自主知识产权 POLSAR-EYES 雷达成像仿真平台（附件 1.8.3-1），实现 100 平方公里级大规模 复杂场景的多维度相干散射建模与星载新体制 SAR 成像仿真，并在若干重要新体 制 SAR 应用场景中得到验证，经星地联合实验评估 RCS 计算精度平均优于 3dB， 为我国下一代星载新体制 SAR 等雷达型号系统设计和应用算法开发提供了理论 工具，对我国多颗卫星设计论证提供支撑（附件 1.8.3-2）。 在国家重点研发计划课题“多维度 SAR 复杂环境目标散射机理及模型研究” 等项目支持下开展了面向新体制 SAR 的复杂环境与目标多维度相干散射建模研 究工作，实现了多物理耦合目标散射场的多维度相干和去相干效应的精确计算， 发展了海面舰船目标散射成像精确模型、空间目标三维重建成像模型、超大规模 地表雷达成像仿真平台等。论文均发表在遥感领域顶级期刊 IEEE TGRS 且入选封 面论文（附件 1.8.3-3），获得了 IEEE 天线与传播学会 Ulrich L. Rohde 最佳 会议论文奖（附件 1.8.3-4）。所参与的重点研发计划项目获评优秀。

团队针对 LED 无线光通信系统器件带宽窄的问题，提出将时域 Nyquist 调制 和频域 Nyquist 调制相结合的光谱复用应用于直接调制无线光通信系统，先后实 现了 Nyquist 非成像 MIMO、几何整形 Nyqusit 调制、Nyquist PAM8 调制（附件 1.8.4-1）和超 Nyquist 16QAM 调制（附件 1.8.4-2），频谱效率均提升 20%以上。 针对超高速光传输系统的非线性具有复杂的带内、带外多种非线性因素相互作用 特征，本群体提出了基于统计模式的线性非线性联合均衡方法，这是另一大重要 创新。提出了多种基于机器学习的非线性补偿方法，实现了水下 LED 可见光通信 14.6Gb/s 的传输（附件 1.8.4-3）（未见有更高传输速率报道），为准线性传输 提供了有效解决途径。 通过人工智能等手段建立的光子毫米波链路下光子操控毫米波生成的系统 模型，我们能够突破电子带宽瓶颈，实现毫米波信号产生和载波频段大动态范围 调谐。提出了基于光子调控的毫米波宽带收发集成实现方法，实现了无射频本振 的微波光子下变频结构，能实现光子解调，将提取的光边带注入到光电探测器后， 即可将毫米波调制信号变换到基带，具有大的调制带宽和更小的插入损耗，从而 有助于实现更高质量的信号传输，并能有效实现跳频通信。最终成功实现了 25km 的超远距离高速光子调控 W 波段光传输，被誉为“技术途径领先，指标大幅超越”。

余建军教授领导的团队在大容量、远距离光子毫米波/太赫兹无线传输方面， 创造了毫米波双向传输无线 2500 米世界记录（附件 1.8.5-8）；首次实现传输 速率>1Tb/s 的大容量 D-band 毫米波无线传输（附件 1.8.5-9）；采用自主研发 的太赫兹空心光纤，创造了 352-Gbit/s 线速率太赫兹通信领域的记录（附件 1.8.5-10）；创造了太赫兹传输的最高净速率和最远无线传输世界纪录（附件 1.8.5-11）。相关论文均以 PDP 方式（代表当年世界上最突出的传输成果）发表 在本领域顶尖会议 OFC2017， OFC2018， OECC 2021 和 ACP 2021 上。在高速光 纤传输方面，创造了 O 波段单通道光纤传输世界纪录，以 PDP 方式发表在 OFC2019 上（附件 1.8.5-12）。成果《光子辅助宽带毫米波通信技术》荣获 2019 年度高 等学校科学研究优秀成果奖(科学技术)自然科学二等奖（附件 1.8.5-13）。《基 于数字信号处理的相干光纤通信技术》获得 2020 年中国光学工程学会科技进步 一等奖（附件 1.8.5-14）。余建军教授获得 2020 年获得中国技术市场协会金桥 奖个人一等奖（附件 1.8.5-15），2020 中国产学研合作创新奖（附件 1.8.5-16）。 矢量毫米波发生器和分析仪为实现大容量毫米波通信奠定坚实的硬件基础。 在国家重大科研仪器研制项目支持下，项目组研制的矢量毫米波发生器和分析仪 在信号产生和分析的最大带宽、支持信道数量等指标优于国际商用产品，完成项 目高质量验收。进一步提出了基于动态星座截断的星座整形技术，概率成形技术 与先进 FEC 编码结合的信道容量提升方法，高速通信传输的人工智能非线性补偿 算法等多种先进的数字信号处理技术，撰写专著 7 本（附件 1.8.5-1～7）。

摘要： 随着合成孔径雷达（SAR）技术的飞速发展，深度学习凭借其卓越的自动特征提取能力，已成为处理SAR图像目标识别（ATR）与地物分类的核心手段。针对SAR图像特有的相干斑噪声、几何畸变及相位敏感性，研究者通过引入复值卷积神经网络（CV-CNN）、注意力机制及生成对抗网络（GAN），有效提升了在复杂背景下对舰船、车辆等目标的识别精度，并实现了高空间分辨率的地物像素级分类。深度学习的应用不仅突破了传统手工特征提取的局限，更在环境监测、灾害评估及军事侦察等领域展现出巨大的实战价值。未来，结合物理机理的可解释模型与少样本学习将成为该领域进一步提升稳健性的关键研究方向。

This study investigates the influence of ship rotation on Synthetic Aperture Radar (SAR) imagery. Unlike stationary targets, ships at sea are subject to complex rotational motions—roll, pitch, and yaw—driven by ocean waves. These motions induce time-varying Doppler shifts during the coherent integration time, leading to significant image artifacts such as azimuth blurring, geometric distortion, and displacement. This paper analyzes the mapping relationship between rotational parameters and SAR image signatures through mathematical modeling and echo simulation. The findings reveal that even minor rotations can degrade the focus of the ship’s scattering centers, complicating Automatic Target Recognition (ATR). This research provides a theoretical foundation for developing motion compensation algorithms and improving the accuracy of ship feature extraction in dynamic maritime environments.

This paper presents a novel framework for the three-dimensional (3D) reconstruction of space targets using a multiview sequence of sparse Inverse Synthetic Aperture Radar (ISAR) imaging. Due to the limited observation windows and high-speed motion of space targets, traditional ISAR imaging often suffers from sparse aperture constraints, leading to degraded image quality. To address this, we utilize a sequence of sparse ISAR images captured from multiple viewing angles, integrating them through a fusion-based reconstruction algorithm. By exploiting the spatial correlation between views and applying compressed sensing (CS) or deep learning-based recovery techniques, the target's 3D scattering centers are accurately estimated. Experimental results on simulated and real-measured data demonstrate that the proposed multiview approach effectively overcomes the limitations of single-view sparse imaging, providing a high-fidelity 3D structural representation of space targets for enhanced situational awareness.

This study demonstrates the experimental achievement of 1.056 Tb/s wireless transmission using photonics-aided millimeter-wave (mm-wave) technology at D-band (110–170 GHz). To overcome the bandwidth limitations of electronic components and the severe path loss at high frequencies, the system employs a 4×4 Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) architecture combined with advanced modulation and digital signal processing (DSP) techniques. Specifically, Probabilistic Shaping 64-QAM (PS-64QAM), Nyquist shaping, and Look-Up Table (LUT) predistortion were utilized to maximize spectral efficiency and mitigate hardware impairments. The signals were successfully delivered over a 3.1-meter wireless distance with a bit-error ratio (BER) below the hard-decision forward-error-correction (HD-FEC) threshold. This work provides a critical technological roadmap for ultra-high-capacity wireless backhaul and fronthaul in future 6G networks.

This paper investigates the application of Complex-Valued Convolutional Neural Networks (CV-CNNs) in polarimetric synthetic aperture radar (PolSAR) image classification. Unlike traditional real-valued networks that ignore the complex nature of radar signals, CV-CNNs operate directly in the complex domain, enabling the simultaneous preservation of both amplitude and phase information. By utilizing complex-valued backpropagation and activation functions, the proposed model captures the inherent physical scattering mechanisms of land cover more effectively. Experimental results on benchmark PolSAR datasets demonstrate that CV-CNNs achieve higher classification accuracy and better feature representation compared to their real-valued counterparts, offering a more robust solution for high-resolution remote sensing analysis.This paper investigates the application of Complex-Valued Convolutional Neural Networks (CV-CNNs) in polarimetric synthetic aperture radar (PolSAR) image classification. Unlike traditional real-valued networks that ignore the complex nature of radar signals, CV-CNNs operate directly in the complex domain, enabling the simultaneous preservation of both amplitude and phase information. By utilizing complex-valued backpropagation and activation functions, the proposed model captures the inherent physical scattering mechanisms of land cover more effectively. Experimental results on benchmark PolSAR datasets demonstrate that CV-CNNs achieve higher classification accuracy and better feature representation compared to their real-valued counterparts, offering a more robust solution for high-resolution remote sensing analysis.

随着高分辨率合成孔径雷达（SAR）卫星的广泛部署，传统的解译方法已难以应对海量遥感数据的处理需求。本文/本研究系统探讨了人工智能技术在SAR图像智能解译中的应用，重点研究了基于深度学习的特征提取、目标检测与地物分类方法。针对SAR图像特有的相干斑噪声、多角度敏感性以及复数域信息，提出了融合物理散射机制与深度神经网络的解译框架。通过引入复值卷积神经网络（CV-CNN）、注意力机制及迁移学习，显著提升了在复杂环境（如城市、海洋、森林）中对目标的识别精度与稳健性。本文不仅总结了当前在舰船识别、建筑提取及灾害评估中的智能化成果，还对未来可解释性AI与星上实时处理技术的发展方向进行了展望。

随着深空探测任务的不断深入，微波遥感已成为探测行星表面形貌、次表层结构及大气环境的关键技术。本文/本研究系统阐述了行星微波遥感的物理基础、建模方法及前沿应用。核心内容涵盖了地外天体表面散射与热辐射模型、极化雷达探测机理以及穿透性微波对次表层冰层与岩性的识别技术。通过整合月球、火星及巨行星卫星的探测数据，探讨了微波遥感在反演行星物理参数、评估着陆安全性及寻找潜在资源（如水冰）中的关键作用。本文不仅总结了现有探测任务的理论成果，还对未来针对木星系、小行星等复杂天体的多频段、多模式遥感技术进行了展望。

This work provides a comprehensive study on LED-based Visible Light Communications (VLC), an emerging wireless technology that leverages the high-speed switching capabilities of Light Emitting Diodes for data transmission. VLC offers significant advantages, including license-free spectrum, immunity to electromagnetic interference (EMI), and enhanced physical-layer security. The study delves into the core system architecture, covering advanced modulation formats (such as OFDM), high-sensitivity photodetector reception, and signal processing algorithms for complex optical channels. Furthermore, the practical potential of VLC in indoor high-precision positioning, underwater wireless communication, and EMI-sensitive environments (e.g., hospitals) is analyzed. Experimental and simulation results demonstrate that by optimizing driver circuits and equalization techniques, LED-based VLC systems can achieve Gbps-level data rates, offering a promising solution to mitigate the spectrum scarcity in future wireless networks.

《行星微波遥感理论、方法与应用》是由金亚秋院士和法文哲研究员撰写，科学出版社出版，该书是全球首部系统论述行星被动与主动微波遥感的专著，总结了作者数十年来在微波散射与辐射传输、理论建模、仿真与反演、数据验证及行星遥感多领域应用方面的研究成果。

该项目面向移动终端对小尺寸、高性能天线的急迫需求，开展了超小空间高性能天线研究，提出了基于多模式协同的终端小天线宽频带方法，突破了终端小尺寸宽频带高隔离度关键技术；提出了基于小阵元间距的终端小天线宽角扫描方法，突破了终端小尺寸宽角扫描关键技术；提出了基于垂直电场模式的终端小天线低人体影响方法，突破了终端小尺寸低人体影响关键技术。整体技术达到国际先进水平，小尺寸宽频带与低人体影响技术达国际领先水平。应用到国内头部终端公司产品，新增经济6.2亿元，引领终端天线发展，提升了我国终端的国际竞争力。

研发成果包括无线能量最优化传输方法、高效整流天线与电路、宽带陷波滤波器及小型化宽带移动终端天线等，已成功应用于多家国防科研院所和高科技企业的产品研发与生产实践中，有效推动了相关领域的技术升级与创新发展。

针对大尺度地质灾害隐患识别的重大需求，项目组从雷达成像原理出发，量化了高频次雷达数据的短时相干性现象，构建了复杂场景雷达数据时空表征；针对传统相位解缠技术无法求解非稳态形变的难题，提出了递归相位解缠新途径，建立了时变与非线性形变的统一数学模型，形成了高频次雷达干涉测量与复杂形变模式理解的理论方法，实现异常形变探测与复杂形变模式理解。研制自主产权的多时相InSAR 处理软件，解决了InSAR技术在大尺度城市场景、大型基础设施和近岸海域形变监测中存在的关键问题，在上海市多家单位落地应用，推动了产业应用的技术进步。

本研究系统探讨了基于数字信号处理（DSP）的相干光纤通信技术及其在超高速、长距离传输中的应用。相干检测结合高效的DSP算法，能够完整提取光信号的振幅、相位与极化信息，从根本上克服了直接检测系统的容量限制。研究核心涵盖了DSP在电域对偏振模色散（PMD）、群速度色散（GVD）以及相位噪声等物理损伤的盲补偿算法。通过引入高阶调制格式（如16-QAM/64-QAM）与前向纠错（FEC）编码，显著提升了系统的频谱效率与传输稳健性。本文不仅分析了相干接收机的工作机理，还针对未来400G/800G架构，展望了低功耗DSP芯片设计与非线性损伤补偿技术的发展趋势。

本研究聚焦于面向未来移动通信的多维时空宽带通信基础理论。针对超高数据速率、全覆盖及高可靠性的通信需求，系统性地探讨了电磁波在空间、时间、频率、极化及功率等多维资源域的耦合机理与特征表达。研究内容涵盖了大规模/超大规模MIMO信道建模、时空频多维资源的高效调度算法以及跨层优化理论。通过引入全息无线电、轨道角动量（OAM）及智能反射空间（IRS）等前沿技术，旨在构建能够自适应复杂动态环境的多维无线传输框架。实验与理论分析证明，多维特征的深度融合可显著提升系统频谱效率与能量效率，为6G及未来通信系统的架构设计奠定坚实的理论基础。

针对月球探测中的关键科学问题，开展了月球微波遥感理论建模与数据反演研究。首先，构建了考虑非均匀多层介质、表面粗糙度及温度梯度的月球表面电磁散射与热辐射模型，揭示了微波与月壤相互作用的物理机理。其次，基于嫦娥探月工程（如CELMS、LPR）的多频段观测数据，研发了针对月壤厚度、介电常数及氦-3含量的参数反演算法。研究结果不仅提升了对月球次表层结构的认知精度，还为识别月球永久阴影区水冰及评估着陆区地质环境提供了重要支撑。本文的研究成果对于完善行星科学理论体系及指导未来月球科研站选址具有重要应用价值。

"针对我国5.5G/6G演进关键阶段的通感一体典型应用需求，迫切需要发展基于移动通信基础设施的无线感知新质能力，现有技术路线面临着‘共存体制固化、杂波干扰强、感知能力弱’等问题，导致通感一体在真实场景落地困难。本项目依据通信与感知一体化相互增强的新思路和典型通感一体场景语义稀疏特性，针对‘通感一体化信息增强新体制、感知通信电磁特征融合新机制、感知通信联合学习与语义认知新机理’等关键科学问题，开展通感一体化增强的体制与优化算法、背景环境电磁特性建模与反演、运动目标感知与稀疏恢复等研究，实现运动目标高精度感知能力，解决地表杂波、多径效应等难题，并在典型地面与低空运动目标监测场景初步应用。合作方以色列Eldar教授在通信与雷达信号处理领域具有国际领先的理论技术水平，与申请人在电磁散射与目标检测识别方面的前期基础优势互补，通过合作将在通感一体基础理论取得突破，助力我国在国际科技竞争中取得技术优势。"

"围绕计算电磁学方法与应用开展了系统研究，提出了基于数值最速下降路径算法的新型高频散射算法，引入了一倍波长大尺寸新型网格，实现了X波段以上军用目标剖分网格数目较国外电磁软件降低两个数量级；提出了新型数值绕射算法高精度计算高频绕射场，构建了自适应剖分网格新型高频与全波高效混合算法；发现了电磁波物理机理与剖分网格尺寸间的内在关系，建立了高效电磁建模与软件分析系统，解决了因频段增高而导致传统方法计算存储度急剧增高的国际难题。"

面向电磁空间博弈、工业物联网、低空经济等重大应用领域需求，通过认知科学、神经科学等多学科交叉融合的信号处理与信息认知研究前沿，开展原生模型和基础理论攻关，突破机理机制和模型方法，预期实现神经机制启发变革传统技术范式。围绕神经机制、计算模型、信号认知三个科学问题，总体研究思路是借鉴人类听觉注意力机制，研究揭示听觉感知的神经环路机制，构建听觉皮层感知计算模型，发展听觉启发复杂信号智能分析与理解理论方法，构造新一代听觉启发机制赋能的智能信息认知范式，提升协作与非协作场景下电磁空间信号处理认知能力，为我国国家安全和经济社会发展提供技术支撑。

立足国防领域新一代隐身飞行器设计核心需求，面向含复杂结构目标多尺度、多材质和宽频带电磁散射高精度高效计算难题，开展电磁散射建模、理论与高效算法研究。围绕含复杂结构目标电磁散射的数学建模、高精度数值算法、宽频带数值截断以及实测验证等关键难题，从数学理论、计算方法与实验验证三个云面系统开展研究，重点攻克多尺度、多材质与宽频带条件下的电磁散射高效数值模拟技术，建立并完善涂覆介质、天线阵与电大平台一体化电磁散射的建模仿真能力，为我国新一代隐身飞行器自主设计与电磁特性精准掌控提供坚实的理论基础和关键技术支撑。

"本项目针对超宽带、大容量、长距离光纤太赫兹一体融合实时传输，以 T 比特传输速率、公里级无线传输距离和实时信号收发处理为目标，攻克太赫兹光纤一体融合实时传输的“理论-设计-芯片-演示”全过程技术瓶颈，为构建光纤太赫兹高效、灵活、低损转换的一体融合传输系统提供理论指导、软件仿真、核心器件和演示系统平台，大幅提升我国 6G Tbps 太赫兹无线传输技术水平。"

"本项目立足国家战略发展和学科领域前沿需要，面向下一代高速光接入的需求，研究新型低成本、广覆盖、高灵活度的单通道超 100G 相干光接入技术。重点突破相干光多址接入的基础理论与简化相干的系统架构，实现广覆盖的高灵敏度相干探测与信号处理算法，构建逼近香农极限的灵活相干接入调制编码和多维复用机制，攻克大动态范围高效率实时突发上行接收难题，完成单通道超 100G 相干光接入原型样机系统验证，推动下一代超 100G 的相干光接入发展。"

"项目立足国家战略发展和学科领域前沿需要，面向未来无线通信向更高频段扩展的重大创新发展机遇，突破可见光通信原创性核心芯片、关键技术和示范应用。围绕可见光通信面临的高速发射、高效探测和系统架构三个科学问题和关键技术难点，从机理、器件、系统三个层面着手，重点研究发射集成器件、接收集成器件和收发模块，实现高速离线和高速实时测试系统，完成 2 个典型示范应用。总体研究思路是以创新结构的高速单元器件为依托，以空域拓展和人工智能阵列信号处理为手段，形成基于集成阵列器件的高速可见光通信系统体系架构，推进可见光通信自主创新和跨越式发展。"

"围绕“变革性技术关键科学问题”重点专项中的重要支持方向“31 空间领域青年科学家项目”，围绕""针对太阳活动和空间天气的智能预报”，开展针对空间天气电离层四维层析与智能预报开展研究。 "

本项目针对复杂海洋环境下水下无线光通信（UWOC）面临的衰减严重、散射干扰及对准困难等挑战，系统开展了关键集成器件与智能系统的研究。研究重点包括高带宽蓝绿光半导体激光器阵列、高灵敏度光电探测器等光子集成器件的研发，旨在提升系统的链路增益与调制带宽。在系统层面，引入了基于深度学习的自适应均衡技术与智能化束向对准算法，有效克服了水体湍流与气泡引起的信号衰落。实验验证表明，所研发的集成模块可在多类典型水质下实现数Gbps级的实时稳定传输，为水下无人航行器（AUV）集群协同、深海空间站实时通讯及海洋环境监测提供了先进的技术支撑。

本项目设计并演示了一套面向下一代数据中心应用的4×100Gb/s（总带宽400Gb/s）相干/直检光互联实时收发系统。研究重点涵盖了高速光电收发模块的硬件集成、多路并行信号的完整性设计以及基于**FPGA/ASIC的实时数字信号处理（DSP）**架构。通过优化驱动电路与跨阻放大器（TIA）的带宽匹配，系统实现了在低功耗约束下的超高速电光转换。实验演示表明，该系统能够在标准多模或单模光纤链路中完成4路100Gb/s信号的实时编解码与误码率测试，满足数据中心对高密度、低延迟及高能效比光互联技术的迫切需求。

本研究聚焦于新波段空心光纤（HCF）通信的关键技术，旨在突破传统实心硅基光纤的传输带宽与时延瓶颈。研究内容涵盖了针对中红外、近红外新波段的空心光纤设计机理，重点探讨了抗谐振空心光纤（AR-HCF）在降低限制损耗与模场优化方面的技术路径。通过分析空心光纤特有的低时延、低非线性及高损伤阈值特性，本文构建了适用于新波段的多维调制与传输模型，并实验验证了在大功率、超宽带条件下的信号传输性能。研究结果为拓展光通信频谱资源、实现超低时延空天地一体化信息网络提供了重要的理论依据与技术支撑。

本项目旨在研究并验证高波特率、高谱效率及高容量距离积的超高速光传输系统。针对未来骨干网对Tbit级传输的需求，本项目重点攻克了超百G波特率信号的产生与接收、高阶调制格式下的**概率星座整形（PCS）以及宽带光放大技术。通过在电域引入先进的数字信号处理（DSP）**算法补偿光纤非线性效应与带宽限制，实现了在长距离传输条件下系统容量与距离积（Capacity-Distance Product）的显著提升。实验验证环节通过搭建循环回路或超长距光纤链路，对系统的误码率性能、光谱效率及工程稳健性进行了全面评估，为构建下一代大容量光网络提供了关键的技术支撑与实测数据。