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    联众重庆时时彩: 一种合成孔径雷达高效自聚焦后向投影BP方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201410099386.6

    申请日:

    2014.03.18

    公开号:

    CN103913741A

    公开日:

    2014.07.09

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G01S 13/90申请日:20140318|||公开
    IPC分类号: G01S13/90 主分类号: G01S13/90
    申请人: 电子科技大学
    发明人: 张晓玲; 胡克彬; 何蜀丰; 赵韩星
    地址: 611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号
    优先权:
    专利代理机构: 电子科技大学专利中心 51203 代理人: 曾磊
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201410099386.6

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2016.03.30|||2014.08.06|||2014.07.09

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了一种合成孔径雷达高效自聚焦后向投影BP方法,它是通过利用匀速直线平台轨迹做场景内所有像素点的粗聚焦BP成像,然后在图像中选取一小块场景区域进行自聚焦BP处理以获取相位误差向量,基于此相位误差向量利用最优化方法求解出精确的天线相位中心(APC),最后利用精确的天线相位中心APC进行整个场景的精确BP成像。本发明只选取了一小块像素点区域进行BP自聚焦处理,大大地节约了内存和成像时间,由于第一次粗聚焦BP和第二次精聚焦BP都可以在图形处理单元(IMU)上并行处理,从而能够更大幅度地提高了成像速度和成像效率;内存占用少和成像效率高的特点使本发明能够更加适用于大场景的SAR实测数据处理。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种合成孔径雷达高效自聚焦后向投影BP方法,其特征是它包括以下几个步骤: 
    步骤1、用于低内存的高效自聚焦BP算法相关参数的初始化 
    初始化的参数均为己知,且初始化的参数如下:光速为C;雷达发射线性调频信号,雷达发射脉冲波长为λ;雷达发射脉冲的带宽B;雷达发射脉冲的时宽为Tp;雷达脉冲重复周期为T;雷达回波距离向采样频率为fs;雷达回波数据矩阵为SK×L;雷达回波数据的方位向点数和距离向点数分别为K和L(K和L均为正整数),K也称为慢时刻数;慢时刻向量为ts=[-K/2,1-K/2,...,K/2-1]×T;几何坐标系为三维笛卡尔坐标系O-XYZ;雷达平台速度矢量为V,雷达平台速度矢量V的大小为1行3列;雷达平台在零时刻的位置向量为Pt0,Pt0的大小为1行3列;O-XY平面内的矩形场景为Θ;将Θ离散化为像素点网格,记为ΩM×N;像素点网格ΩM×N中X方向和Y方向的像素点点数分别为M和N;像素点网格ΩM×N中X方向和Y方向的像素点间隔分别为dx和dy;像素点网格ΩM×N中第m行、第n列像素点在K个慢时刻的粗聚焦后向投影结果向量为Imn,Imn的大小为K行1列,m=1,2,...,M,n=1,2,...,N;像素点网格ΩM×N中第m行、第n列像素点在K个慢时刻的精聚焦后向投影结果向量为I1mn,I1mn的大小为K行1列,m=1,2,...,M,n=1,2,,...N;场景中心位置向量为Pc,Pc的大小为1行3列;雷达回波接收波门延迟距离为R0;升采样数据矩阵为SSK×P,ssK×P的大小为K行、8×L列,K为雷达回波数据的方位向点数,L为雷达回波数据的距离向点数;粗聚焦图像矩阵为IcM×N,IcMf×N的大小为M行、N列;精聚焦图像矩阵为ImageM×N,ImageM×N的大小为M行、N列;天线相位中心矩阵为APC3×K; 
    步骤2、对雷达回波数据矩阵的每一行进行脉冲压缩 
    取出所有雷达回波数据sK×L,利用传统的脉冲压缩方法对雷达回波数据sK×L的每一行进行脉冲压缩,得到脉冲压缩后的雷达回波数据矩阵PSK×L; 
    步骤3、对脉冲压缩后的数据矩阵的每一行进行频域升采样 
    对步骤2得到的脉冲压缩后的雷达回波数据矩阵PSK×L的每一行做如下8倍频域升采样处理: 
    步骤3.1、取出步骤2中脉冲压缩后的雷达回波数据矩阵PSK×L的第k行向量,记为sk,k=1,2,...,K,K为步骤1定义的雷达回波数据的方位向点数; 
    步骤3.2、对向量sk作传统的快速傅里叶变换(FFT),得到向量fk; 
    步骤3.3、在向量fk的L/2+1位置插入7×L个零,得到向量zk, 
    zk=[fk(1),fk(2),...,fk(L/2),01×7L,fk(L/2+1),...fk(L)],fk(1)为向量fk中的第1个元素,fk(2)为向量fk中的第2个元素,fk(L/2)为向量gk中的第L/2个元素,01×7L为1行、7×L列的零向量,fk(L/2+1)为向量fk中的第L/2+1个元素,fk(L)为向量fk中的第L个元素,L为步骤1提供的雷达回波数据的距离向点数,L均为正整数; 
    步骤3.4、对向量zk作传统的快速傅里叶逆变换(IFFT),得到向量ssk,将向量ssk存放到矩阵SSK×p的第K行,SSK×P为步骤1提供的升采样数据矩阵; 
    步骤4、对整个像素点网格ΩM×N进行粗聚焦BP成像 
    对步骤1定义的像素点网格ΩM×N中的每个像素点做如下处理: 
    步骤4.1、采用公式P1=Pc+[(m-M/2)×dx,(n-N/2)×dy,0],计算像素点网格ΩM×N中第m行、第n列像素点的位置向量,记为P1,m=1,2,...,M,n=1,2,...,N,M和N分别为步骤1定义的像素点网格ΩM×N中X方向和Y方向的像素点点数,Pc为步骤1定义的场景中心位置向量,dx和dy分别为步骤1定义的像素点网格ΩM×N中X方向和Y方向的像素点间隔; 
    步骤4.2、采用公式Pk1=Pt0+V×tS(k1)计算在第k1个慢时刻的平台位置向量,记为Pk1,k1=1,2,...,K,K为步骤1定义的雷达回波数据的方位向点数,Pt0为步骤1定义的雷达平台在零时刻的位置向量,V为步骤1定义的雷达平台速度矢量,ts(k1)为向量ts中第k1个元素,ts为步骤1定义的慢时刻向量; 
    步骤4.3、采用公式Rk1=norm(Pk1-P1)计算步骤4.2计算出的平台位置Pk1与步骤4.1计算出的像素点位置P1的距离,记为Rk1,norm(·)表示向量取模运算; 
    步骤4.4、采用公式τ1=2Rk1/C-2R0/c计算在第K1个慢时刻从像素点P1反射的回波延时,记为τ1,k1=1,2,...,K,K为步骤1定义的雷达回波数据的方位向点数,RK1为步骤4.3计算出的平台位置Pk1与像素点位置P1的距离,C为步骤1定义的光速,R0为步骤1定义的雷达回波接收波门延迟距离; 
    步骤4.5、采用公式id1=round((τ1×fs+L/2)×8)计算在第k1个慢时刻从像素点P1反射的回波在距离向数据中的位置,记为id1,id1为正整数,τ1为步骤4.4计算出的在第k1个慢时刻,从像素点P1反射的回波延时,fs为步骤1定义的雷达回波距离向采样频率,L为步骤1定义的雷达回波数据的距离向点数,round(·)表示四舍五入运算; 
    步骤4.6、取出步骤3计算出的升采样数据矩阵SSK×P中第k1行、第id1列的元素,记为sid1,k1=1,2,...,K,K为步骤1定义的雷达回波数据的方位向点数,id1为步骤4.5计算出的在第k1个慢时刻,从像素点P1反射的回波在距离向数据中的位置; 
    采用公式Ik1=sid1×exp(j4rrRk1/λ),计算在第k1个慢时刻像素点P1的粗聚焦后向投影结果,记为Ik1,k1=1,2,...,k,K为步骤1定义的雷达回波数据的方位向点数,j为虚数单位,Rk1为步骤4.3计算出的平台位置Pk1与像素点位置P1的距离,λ为步骤1定义的雷达发射脉冲的波长,exp(·)表示指数运算;将Ik1存放到向量Imn的第k1个位置,Imn为步骤1定义的像素点网格ΩM×N中第m行、第n列像素点在K个慢时刻的粗聚焦后向投影结果向量; 
    步骤4.7、重复步骤4.1~4.6,直到计算出像素点P1在所有K个慢时刻的粗聚焦后向投影结果向量; 
    步骤4.8、采用公式计算像素点P1总的粗聚焦后向投影结果,记为IImn,Imn(k1)为向量Imn中第k1个元素,Imn为步骤1定义的像素点网格ΩM×N中第m行、第n列像素点在K个慢时刻的粗聚焦后向投影结果向量,m=1,2,...,M,n=1,2,...,N;将IImn存放到矩阵IcM×N中第m行、第n列位置,IcM×N为步骤1定义的粗聚焦图像矩阵; 
    步骤5、在粗聚焦BP成像结果中选择用于自聚焦的小块场景区域 
    首先,利用Matlab软件中的绘图函数imagesc(·)绘制步骤4中获得的粗聚焦图像矩阵IcM×N的幅度图像;然后,采用遍历法搜索出幅度图像中强度大的Q个像素点,并通过人眼观察,从这Q个像素点中选出最为孤立的1个像素点,最为孤立的像素点周围区域的强度很小,记为P0,以像素点P0为中心,选择包含像素点P0散布能量的一个矩形像素点区域,记为ΩE×H,矩形像素点区域ΩE×H在X坐标方向的起始编号和终止编号分别为IDXstart和IDXend,矩形像素点区域ΩE×H在Y坐标方向的起始编号和终止编号分别为IDYstart和IDYend,矩形像素点区域ΩE×H在X坐标方向和Y坐标方向的像素点点数分别为E和H,E=IDXena-IDXstart+1,H=IDYend-IDYstart+1,矩形像素点区域ΩE×H内总的像素点点数为W,W=E×H;上述所述的“强度大”和“强度很小”属于图像处理领域普通技术人员均能领会的术语; 
    步骤6、对矩形像素点区域ΩE×H内所有像素点做后向投影 
    步骤6.1、将矩形像素点区域ΩE×H中的所有像素点以Y坐标方向为优先顺序进行编号,编号为i,2,...,W,W为步骤5定义的矩形像素点区域ΩE×H内总的像素点点数;定义:区域后向投影结果矩阵为IaW×K,距离历史矩阵为RW×K,矩形像素点区域ΩE×H内所有像素点的位置矩阵为QW×3,矩形像素点区域ΩE×H中第q个像素点在K个慢时刻的后向投影结果向量为Iq,q=1,2,...,W; 
    对矩形像素点区域ΩE×H中的每个像素点做如下处理: 
    步骤6.2、采用公式Pq=Pc+[(e-M/2)×dx,(h-N/2)×dy,0]计算矩形像素点区域ΩE×H中第q个像素点的位置向量,记为Pq,q=1,2,...,W,W为步骤5定义的矩形像素点区域ΩE×H内总的像素点点数,Pc为步骤1定义的场景中心位置向量, 
    e=IDXstart+mod((q-1)/W),IDXsrart为步骤5定义的矩形像素点区域ΩE×H在X坐标方向的起始编号,W为步骤5定义的矩形像素点区域ΩE×H内总的像素点点数,mod(·)表示取余运算,M为步骤1定义的像素点网格ΩM×N中X方向的像素点点数,dx为步骤1定义的像素点网格ΩM×N中X方向的像素点间隔,h=IDYstart+[(q-1)/W],IDYstart为步骤5定义的矩形像素点区域ΩE×H在Y坐标方向的起始编号,W为步骤5定义的矩形像素点区域ΩE×H内 总的像素点点数,表示向下取整运算,N为步骤1定义的像素点网格ΩM×N中Y方向的像素点点数,dy为步骤1定义的像素点网格ΩM×N中Y方向的像素点间隔;将Pq存放到矩阵QW×3的第q行,q=1,2,...,W,W为步骤5定义的矩形像素点区域ΩE×H内总的像素点点数,QW×3为步骤6.1定义的矩形像素点区域ΩE×H内所有像素点的位置矩阵; 
    步骤6.3、采用公式Pk2=Pt0+V×ts(k2)计算在第k2个慢时刻的平台位置向量,记为Pk2,k2=1,2,...,K,K为步骤1定义的雷达回波数据的方位向点数,Pt0为步骤1定义的雷达平台在零时刻的位置向量,V为步骤1定义的雷达平台速度矢量,ts(k2)为向量ts中第k2个元素,ts为步骤1定义的慢时刻向量; 
    步骤6.4、采用公式Rk2=norrn(Pk2-Pq)计算步骤6.3计算出的平台位置Pk2与步骤6.2计算出的像素点位置Pq的距离,记为Rk2,nonm(·)表示向量取模运算;将Rk2存放到矩阵RW×K的第q行、第k2列位置,RW×K为步骤6.1定义的距离历史矩阵,q=1,2,...,W,W为步骤5定义的矩形像素点区域ΩE×H内总的像素点点数,k2=1,2,...,K,K为步骤1定义的雷达回波数据的方位向点数; 
    步骤6.5、采用公式τ2=2Rk2/C-2R0/c计算在第k2个慢时刻,从像素点Pq反射的回波延时,记为τ2,k2=1,2,...,K,K为步骤1定义的雷达回波数据的方位向点数,Rk2为步骤6.4计算出的平台位置Pk2与像素点位置Pq的距离,C为步骤1定义的光速,R0为步骤1定义的雷达回波接收波门延迟距离; 
    步骤6.6、采用公式id2=round((τ2×fs+L/2)×8)计算在第k2个慢时刻从像素点Pq反射的回波在距离向数据中的位置,记为id2,id2为正整数,τ2为步骤6.5计算出的在第k2个慢时刻,从像素点Pq反射的回波延时,fs为步骤1定义的雷达回波距离向采样频率,L为步骤1定义的雷达回波数据的距离向点数,round(·)表示四舍五入运算; 
    步骤6.7、取出步骤3计算出的升采样数据矩阵SSK×P中第k2行、第id2列的元素,记为sid2,k2=1,2,...,k,K为步骤1定义的雷达回波数据的方位向点数,id2为步骤6.6计算出的在第 k2个慢时刻从像素点Pq反射的回波在距离向数据中的位置;采用公式Ik2=sid2×exp(j4πRk2/λ)计算在第k2个慢时刻像素点Pq的后向投影结果,记为Ik2,k2=12,...,K,K为步骤1定义的雷达回波数据的方位向点数,j为虚数单位,Rk2为步骤6.4计算出的平台位置Pk2与像素点位置Pq的距离,λ为步骤1定义的雷达发射脉冲的波长,exp(·)表示指数运算;将Ik2存放到向量Iq的第k2个位置,Iq为步骤6.1定义的矩形像素点区域ΩE×H中第q个像素点在K个慢时刻的后向投影结果向量,k2=1,2,...,K,K为步骤1定义的雷达回波数据的方位向点数; 
    步骤6.8、重复步骤6.2~6.7,直到像素点Pq在所有K个慢时刻的后向投影结果向量都计算完毕;将像素点Pq在所有K个慢时刻的后向投影结果向量Iq存放到矩阵IaW×K的第q行,IaW×K为步骤6.1定义的后向投影结果矩阵,q=1,2,...,W,W为步骤5定义的矩形像素点区域ΩE×H内总的像素点点数; 
    步骤7、对矩形像素点区域ΩE×H内的所有像素点做基于图像强度的BP自聚焦处理 
    采用传统的基于图像强度的自聚焦BP算法,对步骤6中计算出的矩形像素点区域ΩE×H内所有像素点的后向投影结果矩阵IaW×K做BP自聚焦处理,得到1行、K列的相位误差向量Error1×K; 
    步骤8、计算矩形像素点区域ΩE×H内的所有像素点在所有慢时刻的距离 
    定义W行、1列且元素全为1的向量为eW×1,采用公式 
    R1W×K=(RW×K-eW×1×Error1×K×λ/π/2)/2计算矩形像素点区域ΩE×H内的所有像素点在所有慢时刻的距离矩阵,记为R1W×K,RW×K为步骤6计算出的距离历史矩阵,Error1×K为步骤7计算出的相位误差向量,λ为步骤1定义的雷达发射脉冲波长; 
    步骤9、计算天线相位中心 
    对步骤8中得到的距离矩阵R1W×K的每一列做如下处理: 
    步骤9.1、采用公式Pk3=Pt0+V×ts(k3)计算在第k3个慢时刻的平台位置向量,记为Pk3,k3=1,2,...,K,K为步骤1定义的雷达回波数据的方位向点数,Pt0为步骤1定义的雷 达平台在零时刻的位置向量,V为步骤1定义的雷达平台速度矢量,ts(k3)为向量ts中第k3个元素,ts为步骤1定义的慢时刻向量; 
    步骤9.2、取出距离矩阵R1W×K中的第k3列向量,记为Rnew; 
    步骤9.3、以作为目标函数,Pk3为步骤9.1计算出的在第k3个慢时刻的平台位置向量,k3=1,2,...,K,K为步骤1定义的雷达回波数据的方位向点数,QW×3(p,:)为矩阵QW×3的第p行向量,p=1,...,W,W为步骤5定义的矩形像素点区域ΩE×H内总的像素点点数,QW×3为步骤6计算出的矩形像素点区域ΩE×H内所有像素点的位置矩阵,norm(·)为向量求模运算,Rnew(p)为Rnew的第p个元素,Rnew为步骤9.2取出的向量,采用坐标下降法,求解出第k3个慢时刻的天线相位中心向量,记为apc3×1,并将向量apc3×1存放到矩阵APC3×K的第k3列,APC3×K为步骤1定义的天线相位中心矩阵; 
    步骤10、对整个像素点网格ΩM×NN进行精聚焦BP成像 
    对步骤1定义的像素点网格ΩM×N中的每个像素点做如下处理: 
    步骤10.1、采用公式P4=Pc+[(m-M/2)×dx,(n-N/2)×dy,0]计算像素点网格ΩM×N中第m行、第n列像素点的位置向量,记为P4,m=1,2,...,M,n=1,2,...,N,M和N分别为步骤1定义的像素点网格ΩM×N中X方向和Y方向的像素点点数,Pc为步骤1定义的场景中心位置向量,dx和dy分别为步骤1定义的ΩM×N中X方向和Y方向的像素点间隔; 
    步骤10.2、采用公式Rk4=norm(Pk4-P4)计算在慢时刻k4的平台位置Pk4与步骤10.1计算出的像素点位置P4的距离,记为Rk4,Pk4为步骤9中得到的天线相位中心矩阵APC3×K的第k4列向量,K4=1,2,...,K,K为步骤1定义的雷达回波数据的方位向点数,norm(·)表示向量求模运算; 
    步骤10.3、采用公式τ4=2Rk4/c-2R0/C计算在第k4个慢时刻从像素点P4反射的回波延时,记为τ4,k4=1,2,...,k,K为步骤1定义的雷达回波数据的方位向点数,Rk4为步骤 10.2计算出的平台位置Pk4与像素点位置P4的距离,C为步骤1定义的光速,R0为步骤1定义的雷达回波接收波门延迟距离; 
    步骤10.4、采用公式id4=round((τ4×fs+L/2)×8)计算在第k4个慢时刻从像素点P4反射的回波在距离向数据中的位置,记为id4,id4为正整数,τ4为步骤10.3计算出的在第k4个慢时刻,从像素点P4反射的回波延时,fs为步骤1定义的雷达回波距离向采样频率,L为步骤1定义的雷达回波数据的距离向点数,round(·)表示四舍五入运算; 
    步骤10.5、取出步骤3计算出的升采样数据矩阵ssK×P中第k4行、第id4列的元素,记为sid4,k4=1,2,...,K,K为步骤1定义的雷达回波数据的方位向点数,id4为步骤10.5计算出的在第k4个慢时刻,从像素点P4反射的回波在距离向数据中的位置;采用公式Ik4=sid4×exp(j4πRk4/λ)计算在第k4个慢时刻,像素点P4的精聚焦后向投影结果,记为Ik4,k4=1,2,...,K,K为步骤1定义的雷达回波数据的方位向点数,j为虚数单位,Rk4为步骤10.2计算出的平台位置Pk4与像素点位置P4的距离,λ为步骤1定义的雷达发射脉冲的波长,exp(·)表示指数运算;将Ik4存放到向量I1mn的第k4个位置,I1mn为步骤1定义的像素点网格ΩM×N中第m行、第n列像素点在K个慢时刻的精聚焦后向投影结果向量; 
    步骤10.6、重复步骤10.1~10.5,直到像素点P4在所有K个慢时刻的精聚焦后向投影结果都计算完毕; 
    步骤10.7、采用公式计算像素点P4总的后向投影结果,记为II1mn,I1mn(k4)为向量I1mn中第k4个元素,I1mn为步骤1定义的像素点网格ΩM×N中第m行、第n列像素点在K个慢时刻的精聚焦后向投影结果向量,m=1,2,...,M,n=1,2,...,Nr;将II1mn存放到矩阵ImageM×N中第m行、第n列位置,ImageM×N为步骤1定义的精聚焦图像矩阵。 

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    一种 合成孔径雷达 高效 自聚焦 投影 BP 方法
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