合成孔径雷达图像检测与通信融合系统：水下环境中的目标感知新范式

《IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing》：Integrated Object Detection and Communication for Synthetic Aperture Radar Images

本刊推荐：为解决水下合成孔径雷达(SAR)图像目标检测与通信系统分离、传输效率低的问题，研究人员开展了集成目标检测与通信(IODC)系统的创新研究。该系统基于单阶段检测框架，设计语义编码器/解码器与信道编码器/解码器，引入自适应传输(AT)机制和轻量化设计。实验表明，在25 dB信噪比下平均精度(AP)达91%，模型参数减少20%时性能仅下降2.22%，实现了水下SAR图像感知与通信的高效融合，为智能海洋监测提供了新范式。

　　

在浩瀚的海洋探索中，合成孔径雷达(SAR)凭借其全天候、全天时的独特成像能力，已成为水下环境监测的重要工具。然而，传统的水下目标检测系统与通信系统各自为政，就像两个说不同语言的团队，难以协同工作。随着智能设备数据量的爆炸式增长，有限的频谱资源更是雪上加霜。更棘手的是，复杂多变的水下无线信道环境，让传统的通信方式显得力不从心。这些挑战催生了一个关键问题：能否让目标检测和通信“合二为一”，实现高效协同？

针对这一难题，徐志平等研究人员在《IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing》上发表了一项突破性研究。他们首次提出了一种面向水下SAR图像的集成目标检测与通信(IODC)系统，将先进的深度学习技术与语义通信理念相结合，开创了水下感知通信融合的新路径。

研究人员采用了几项核心技术方法：首先基于YOLOv8框架构建语义编码器/解码器，利用多尺度特征提取模块和语义信息增强融合模块处理SAR图像；其次设计对称结构的信道编码器/解码器，引入冗余模块增强抗干扰能力；还创新性地提出基于注意力机制的自适应传输(AT)机制应对信道变化；最后通过深度可分离卷积和紧凑倒置模块(CIB)实现轻量化设计。实验使用声纳通用目标检测(SCTD)数据集验证系统性能。

系统架构设计

如Fig.1所示，IODC系统包含发射端、物理信道和接收端三大模块。发射端的语义编码器将输入图像转换为语义特征，信道编码器进一步处理特征以适应无线传输。接收端则执行逆向操作，最终输出检测结果。这种端到端的设计确保了检测与通信的深度耦合。

自适应传输机制

针对时变信道特性，研究团队构建了包含不同信噪比(SNR)条件下预训练模型的语义知识库。当信道条件变化时，系统能自动调用最优模型，实现“因信道制宜”的智能传输。如Fig.10所示，这种机制在低信噪比环境下尤其有效，显著提升了系统稳定性。

轻量化性能验证

通过引入深度可分离卷积和SE注意力机制，轻量化版LW-AIODC在保持性能的同时大幅压缩模型。如Fig.11展示，模型参数减少20%仅导致2.22%的性能损失，在25 dB信噪比下甚至出现0.77%的性能提升，证明其适合资源受限的边缘设备部署。

检测结果分析

如Fig.12和Fig.13所示，在不同信道条件下，自适应AIODC方案均优于基础方案。特别是在高信噪比条件下，船舶类别的AP值显著提升，轻量化方案也展现出接近完整模型的性能，验证了系统设计的有效性。

这项研究的意义不仅在于技术突破，更在于范式创新。它首次将语义通信理念引入水下SAR图像处理领域，解决了感知与通信系统长期割裂的痛点。通过智能化的自适应机制和轻量化设计，该系统为海洋环境监测、资源勘探和灾害应急响应等实际应用提供了可行的技术方案。未来，随着更多先进检测算法的融入和多尺度特征处理的优化，这种集成框架有望成为智能海洋观测的标准范式，推动水下信息技术向更高效、更智能的方向发展。

研究团队特别指出，当前工作主要聚焦于系统架构设计，尚未纳入最新的单阶段检测算法，这为后续研究留下了创新空间。可以预见，这种融合感知与通信的设计理念，将引领水下信息技术进入新的发展阶段。