近程目标太赫兹全息成像算法及仿真

对比传统的基于球面波分解的近程目标太赫兹全息成像算法,以驻定相位法为理论基础对成像算法进行推导,得到了相同的成像补偿公式。采取图像熵的判决准则分析阵元误差对成像结果的影响,为成像系统阵元位置精确度的设计提供理论依据。针对三维目标距离过近出现非补偿距离平面成像结果散焦的现象,对传统成像算法的缺陷进行分析,提出了基于循环补偿与投影合成相结合的近程目标太赫兹三维全息成像方法。220 GHz条件下的Matlab仿真结果验证了所提方法的有效性,实现了三维目标的聚焦成像。     

一种毫米波全息成像系统方案及其仿真

提出了一种双频毫米波全息成像系统方案。该方案不仅可以准确地测定目标与成像雷达天线口径的距离,而且可以对一定距离但事先未知的目标进行全息成像。相比于需要放置在预知位置的美国太平洋西北国家实验室研究的单频和宽带毫米波全息成像系统,该方案具有更为广泛应用的潜力,不仅可以用于个人携带的藏匿武器或者违禁物品的检查,还可以作为毫米波成像雷达用于军事目的。文中根据该成像系统确定了毫米波全息成像方法,建立了相应算法,给出了成像仿真结果。该方案可对实际系统设计提供一定参考。     

发射天线对毫米波全息成像雷达成像质量影响

基于菲涅耳（Fresnel）衍射理论和傅里叶（Fourier）光学理论建立了毫米波全息成像雷达理论模型,其中重点考虑发射天线波束宽度对成像质量的影响。采用矩阵实验室软件平台（Matlab）编制了仿真程序,分别考虑超窄波束、一般波束和超宽波束三种条件下的系统成像效果。仿真结果表明：适当地优化发射天线性能,有助于获得质量更佳的全息成像。     

基于截断sinc插值的毫米波全息成像算法优化

针对毫米波系统在二维横断面成像时,空间频率间隔上非均匀性影响成像精确度问题,提出基于截断正弦基数(sinc)函数的插值优化算法。算法取sinc函数为卷积核,对数据进行插值,相较细胞元插值法,得到的散射插值幅值更接近实际值,成像精确度更高。在此基础上,由于sinc插值需要无穷项求和,所需计算的数据量巨大,因此对插值求和项进行截断处理,对不同截断点数所成横断面像作比较,进一步优化成像质量。仿真结果验证了算法的可行性和精确性。     

基于Stolt算法的毫米波全息二维成像优化

针对在毫米波全息成像算法过程中像素点存在一定程度的发散、分辨清晰度不够高的问题,提出Stolt插值优化算法,该算法根据单元格内各个数据点与中心的距离,取加权平均值进行插值。与传统的插值算法相比较,该算法使得各个像素点进一步收敛,成像更加清晰,同时计算量不会有较大的变化。最后通过横断面仿真实验证明了该算法的有效性。     

面向毫米波遥感成像的双极化毫米波探测器

针对多极化毫米波遥感成像重大需求,报道了一种高集成度双极化毫米波探测器。探测器采用固态电子学方案,通过喇叭天线接收毫米波信号,利用正交模耦合器进行极化信号分离,采用两级低噪放芯片放大信号,通过肖特基二极管实现功率检测。每支探测器集成两路接收通道,每个接收通道可同时探测水平与竖直两个极化方向信号。经测量,探测器探测频段为W波段(75～110 GHz),平均等效噪声温差达到0.3 K(@10 ms),尺寸不足155 mm×15 mm×20 mm,质量<0.3 kg。利用该探测器实现城市环境双极化毫米波遥感成像,成像结果表明,相比于单极化遥感成像,双极化遥感成像可以获得更多极化信息,可对城市环境下常见物品进行突出显示,这有助于今后进行自动物品识别、轮廓提取与远程物质成分识别。     

基于距离多普勒概念的全息雷达成像算法

全息雷达成像系统具有电离辐射小、穿透衣服等优点,在人体安检等领域具有广泛的应用前景.然而,现有系统尚存在多运动目标补偿及快速成像能力不足的问题,限制了其在火车站等人流量大的场景中的应用.本文提出了一种基于距离多普勒概念的全息雷达成像方法,其优点是成像速度快、运动补偿方便,具有多运动目标快速成像的潜力.该方法利用了信号在时间采样和空间采样上的对称性,将合成孔径雷达成像中常用的距离多普勒算法引入全息雷达成像.本文对距离多普勒全息雷达成像算法进行了推导,通过仿真及试验,验证了该成像方法具有多目标运动补偿及快速成像的能力.     

深度学习网络的毫米波全息成像图像重建

以提升毫米波全息图像分辨率为目的 ,提出基于深度学习网络的毫米波全息成像图像重建方法.设计毫米波全息成像系统,通过信号划分与混频滤波放大处理等过程计算目标对像回波信号的相位和幅度,将获取的数据传输至全息图像成像程序,得到毫米波全息图像.利用基于深度学习网络的图像重建算法对毫米波全息图像实施重建:处理毫米波全息图像数据,...     

用毫米波成像技术探测武器和爆炸物

毫米波是一种波长位于微波和红外光谱之间的电磁辐射,它对于从布料到墙壁的各种材料都具有良好的穿透性.毫米波成像技术在军事应用中可以帮助人们在能见度比较低或者根本看不清东西的恶劣天气下作战,例如,在看不清东西的条件下,它可以帮助飞机降落,而无需给大型机场中已经十分密集的无线电波增加附加的发射频率.     

近程毫米波合成孔径辐射计成像算法

 针对近程毫米波合成孔径辐射计成像存在非线性相位项和像差等因素影响而使图像模糊和分辨率降低的问题,在分析合成孔径成像和衍射成像的相似性的基础上,把衍射成像算法中的分数阶傅立叶变换和拉冬-魏格纳变换引入近程成像,通过在时频平面的相关和坐标旋转减小非线性相位项的影响,改善成像质量.同时提出了基于互强度传播方程的近程成像算法,通过两次傅立叶变换来消除成像模糊问题,同样提高成像质量.     

基于CLEAN 算法的毫米波全息二维像研究

针对近程毫米波全息成像算法过程中的点函数扩散以及旁瓣过宽问题,提出了基于加窗的二维自适应CLEAN 算法。该算法提取所得“脏图冶的最亮像素点,减去该像素点以及周围小目标的部分能量,之后在清洁图像上重建目标处的精准信息,有效抑制点函数扩散与旁瓣展宽。区别于传统CLEAN 算法,二维自适应CLEAN 算法根据当前图像的能量均值实时更新减去因子,具有很强的自适应性,此外,依据图像最暗目标像素点动态获取全局噪声门限,提高了目标提取速度。通过对多个单目标进行一维与二维方位像的仿真实验,证明了算法的有效性。     

毫米波无源对抗技术浅析

目前,毫米波无源干扰技术使毫米波对抗技术上了一个新的台阶。阐述了毫米波无源干扰技术：毫米波箔条、毫米波角反射器、毫米波隐身技术、毫米波吸收层等,并介绍毫米波无源干扰的一些新方法,展望其未来发展趋势。     

毫米波脉冲多普勒雷达导引头锥扫测角算法

圆锥扫描体制由于其简单、体积小且成本低，较广应用于毫米波雷达导引头。文中提出了一种用于锥扫脉冲多普勒雷达导引头的测角算法-傅氏变换法，可以应用于多圈锥扫数据提取目标角误差。通过误差分析，对算法进行了进一步修正，算法仿真验证了其有效性及高精度性能。     

目标面积与被动毫米波探测概率的仿真计算

根据被动毫米波探测及信号检测等理论,给出了被动毫米波探测的输出信号、探测概率与目标面积的理论公式.通过仿真计算给出了被动毫米波敏感器的输出信号的被积函数分布图、探测概率与信噪比的仿真计算曲线。推导了在近似线性区间内被动毫米波敏感器的输出信号、探测概率与目标面积的近似计算公式,并利用该公式对某次被动毫米波对比探测试验中出现的数据"巧合"现象进行了解释。所得结论对相关被动毫米波探测研究具有参考价值。     

毫米波无源对抗技术浅析

针对毫米波具有的多普勒分辨率高、等离子体穿透能力强等特点,着重分析了可用于毫米波无源对抗的11种措施,包括毫米波箔条与箔片、毫米波烟幕、毫米波吸收层和角反射器及毫米波雷达干扰物控制投放技术等,以实施对毫米波导引头有效的干扰．毫米波无源干扰技术使毫米波对抗上了一个新的台阶,同时由于毫米波制导波段已从8mm向3mm扩展,使人们不断开拓新的思路,寻求新的毫米波对抗方法．     

隐匿物品探测毫米波成像系统发展现状

毫米波成像技术可用于遥感探测等多项领域.近场毫米波成像技术在探测人体隐匿物品方面有着重要的应用.通过介绍人体隐匿物品探测毫米波成像系统的基本原理,分析总结了当前主要应用的几种成像体制,系统全面地阐述了人体隐匿物品探测毫米波成像系统的国内外发展状况及最新成果,分析具有代表性的公司及研究院所毫米波成像系统外观、成像效果、性能指标,详细分析了其成像原理.探讨了毫米波成像系统的发展趋势,为未来毫米波成像技术的发展提供了基本参考.     

可快速精确重建的毫米波MIMO近距离成像机制研究

毫米波成像在人体安检领域发挥了重要作用,引起了人们的广泛关注。现有的毫米波近场人体安检成像机制主要分为SISO和MIMO两种。SISO机制可实现快速精确成像,然而随着工作频率的升高,其所需天线数目迅速增长、天线间隔下降,不仅造成了系统成本提升,还使得天线耦合难以被抑制。MIMO机制虽然降低了成像所需的天线数目、增大了天线间隔,但目前无法实现类似SISO机制的快速精确重建。提出了一种可快速精确重建的MIMO近距离成像机制,定量给出了该机制的适用条件。与传统MIMO近距离成像机制不同,该MIMO近距离成像机制通过巧妙地设计MIMO子阵列,使其在近场成像中满足等效相位中心原理。因此它能够直接使用诸如距离迁徙算法（range migration algorithm,RMA）等各种基于SISO机制开发的精确且快速的成像算法去重建图像,兼顾了SISO机制和MIMO机制的优势。E波段的示例表明,在近场毫米波成像中,该MIMO机制与SISO机制具有同等水平的成像质量和成像速度,但相较于SISO机制,该MIMO机制的天线利用率、天线间隔可提升4倍以上。与传统MIMO成像机制相比,该MIMO成像机制不但有更好的成像质量,而且其重建速度大幅提升,在一个成像区域为1 m×1 m×0.2 m,体素尺寸为1.85 mm3的典型成像场景中,比传统MIMO成像机制快近200,000倍。仿真和实验结果验证了该成像机制的有效性。     

一种高频SAR的动目标成像算法

首先建立单运动点目标的高频合成孔径雷达(HF-SAR)信号模型;然后基于频域校正距离徙动的距离-多普勒算法和适合动目标的方位脉压函数,设计了一种动目标成像算法;最后通过仿真比较分别用静目标和动目标的方位脉压函数对动目标回波信号进行成像处理的结果,得出了动目标的距离向速度导致成像位置偏移,而方位向速度导致图像散焦的结论。仿真结果表明文中设计的动目标成像算法能够实现HF-SAR对运动点目标的精确成像。     

基于距离补偿的毫米波近场成像算法

毫米波全息成像采用远场成像的近似模型,导致最终成像质量下降。针对上述问题,提出了一种基于距离补偿的毫米波近场成像算法。该算法用近场条件下的精确模型改进了传统成像算法的近似模型,利用成像平面与天线阵元的距离进行成像补偿,然后通过最大值投影和Lee滤波进行成像。实验结果表明,与毫米波全息成像算法相比,该算法在提高图像清晰度的同时,能够保留成像目标的更多信息。