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从方程描述、方程求解和方程解析解三个层面,对雷达成像和衍射层析的内在联系进行了系统性梳理.首先,介绍了描述成像问题的电磁散射方程,发现描述雷达的方程是二维的面积分方程,而描述衍射层析的方程是三维的体积分方程.指出成像对象不同是导致方程不同的根源,并利用等效原理建立了两种成像间的联系.其次,指出两种成像的相同点是,对非线性的电磁散射方程的线性化近似求解.最后,指出两种成像的回波信号(在空间谱域)和成像目标(在空间域)均构成一组傅里叶变换对.给出了两种成像的解析解的统一数学模型,即成像结果可表示为观测点(散射系数或散射势)卷积点扩展函数(PSF)的形式.通过PSF对两者的成像性能进行了比较. 相似文献
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针对穿墙成像雷达后向投影(Back Projection,BP)算法存在计算复杂度较高、内存需求较大等问题,本文提出了一种基于快速高斯网格化的非均匀快速傅里叶变换(Fast Gaussian Gridding Nonuniform Fast Fourier Transform,FGG NUFFT)成像算法,该算法能够有效加速BP算法。对经过联合熵值法抑制墙体杂波后得到的目标回波数据,首先将BP算法中像素点幅值与高斯核函数反卷积消除高斯平滑的影响,然后对均匀数据进行快速傅里叶变换,最后对得到的数据进行卷积运算实现对数据均匀平滑输出。该方法预先划分网格并存储系数,避免了重复运算。通过对基于时域有限差分法(Finite Different-Time Domain,FDTD)的仿真软件GprMax2D/3D所获得的穿墙雷达数据进行处理,仿真实验证明该方法在保证成像质量的情况下,有效降低计算复杂度与内存需求。 相似文献
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为了解决多层介质墙体后隐蔽目标探测的问题,提出了一种穿墙雷达平面多层媒质二维衍射层析成像算法。所提成像算法基于一阶Born 近似理论,通过平面多层媒质的格林函数谱域展开式和快速傅里叶变换技术,实现对多层墙体后隐蔽目标的快速准确成像重建。基于时域有限差分法产生的仿真数据处理结果验证了此成像算法的有效性和准确性。 相似文献
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针对带标注实测样本受限情况下的遮蔽多目标高分辨成像问题,提出一种基于迁移学习的穿墙雷达成像方法。首先,搭建生成对抗子网络实现带标签仿真数据到实测数据的迁移,解决带标签数据制作困难的问题;然后,联合使用注意力机制、自适应残差块及多尺度判别器提高图像迁移质量,引入结构一致性损失函数减小图像间的感知差异;最后,利用带标签数据训练穿墙雷达目标成像子网络,实现穿墙雷达多目标高分辨成像。实验结果表明,所提方法能有效缩小仿真图像和实测图像域间差异,实现穿墙雷达带标签伪实测图像生成,系统性解决了穿墙雷达遮蔽目标成像面临的旁/栅瓣鬼影干扰、目标图像散焦、多目标互扰等问题,在单、双和三目标场景下成像准确率分别达到98.24%, 90.97%和55.17%,相比于传统CycleGAN方法,所提方法成像准确率分别提升了2.29%, 40.28%和15.51%。 相似文献
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超宽带穿墙雷达因为反恐、灾后救援等方面的迫切需要而成为近年来的一个研究重点。传统的超宽带成像算法在目标识别能力及计算效率上已不能满足其要求。基于逆边界散射变换的SEABED成像算法可以完成对目标边界快速成像,但是墙体的存在使其在穿墙雷达应用中受到限制。该文考虑到墙体的影响,在SEABED算法基础上提出一种新的适用于超宽带穿墙雷达的包络线算法,该算法通过计算从回波中提取的准波前所对应的曲线簇的包络线来完成目标边界成像。利用FDTD数值仿真实现了对隐藏在墙后目标的二维成像,验证了算法的有效性,并分析了墙壁对目标定位误差的影响。 相似文献
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提出了一种应用于超宽带穿墙雷达的三维成像算法。在研究后向投影算法原理的基础上,构建了电磁波穿透介质墙的数学模型,补偿了电磁波在墙体中传播的时间延迟,推导了基于偶极子近场辐射模型的穿墙改进后向投影算法,给出了算法的实现流程。利用FDTD得到采样数据,运用算法的具体流程实现对介质墙存在下的目标进行三维成像。验证了算法的有效性,分析了墙体和目标间耦合作用对成像效果的影响。 相似文献
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WKB近似下的Fourier衍射成象方法 总被引:1,自引:0,他引:1
对于介质目标微波衍射成象,本文引入了WKB近似来模拟目标内部总场。基于这种近似,我们导出了Fourier衍射公式,并采用了广义滤波逆传播方法由目标空间谱实现目标特性的重建。计算机模拟结果表明采用WKB近似重建目标特性较Born近似有明显改善。 相似文献
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快速傅里叶变换中逆序数计算的一种快速算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种基-2快速傅里叶变换中逆序数计算的新算法,该算法较大多数文献上列出的"逢二退一"法及其改进算法,以及生成法均显著减少了运算量,是一种逆序数计算的快速实现方法,从而提高快速傅里叶变换的整体速度。 相似文献
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为了快速预测三维复杂环境中雷达、移动基站等的覆盖性能,提出一种三维抛物方程方法即分步傅里叶变换(SSFT)解法的快速计算方法,并给出了具体公式推导.将SSFT解法快速算法的计算结果与双射线模型以及已有的奇偶分解法进行了对比,结果表明,其与另外两种方法的结果吻合很好,且与奇偶分解法相比,计算速度提高了近1.61倍,由此验... 相似文献
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长序列信号快速相关及卷积的算法研究 总被引:9,自引:2,他引:9
文章通过对快速傅立叶变换(FFT)的算法原理分析,根据线性相关和卷积的数学特征及物理含义,针对长序列信号,提出了一种基于FFT的长序列快速相关及卷积算法,用C++进行了算法编程,在计算机上得到较好的实验效果,提高了运行速度,并结合算术傅立叶变换进行了改进。 相似文献
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图模型具有广泛的应用,它为许多问题提供了一种新的表达方式和研究思路。因子图作为一类重要的图模型,尤其适用于多变量的复杂统计模型。因子图的引入可以使复杂的多变量问题得到简化。因子图理论在系统建模以及信号检测和估计算法中有着重要的应用。国内外不少学者将因子图理论应用于复杂的通信信号处理,但目前很少见到将因子图理论应用在雷达信号处理中。为了将因子图理论作为一种有效的工具应用于雷达信号处理,提出了用因子图理论实现雷达信号处理中的自适应波束形成技术(ADBF)的方法,这为用图模型研究雷达信号处理提供了一个很好的思路。 相似文献
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最大似然检测(Maximum likelihood detection,ML)是传统多输入多输出(Multi-input Multi-output,MIMO)信号检测中的最优算法,但是受到天线数量、收发天线比例以及调制信号的约束,致使其仅适用于天线数量少、天线比例较低且调制信号阶数较低的场景。作为一种新型的解决方案,目前基于深度学习(DL)的信号检测算法得到了广泛关注,但同样存在收发天线规模相近时检测性能恶化问题。该文将正交近似消息传递(OAMP)算法与稀疏连接神经网络(ScNet)结合成为可训练的网络结构,提出一种新的适用于MIMO系统上行链路的信号检测算法,称作ScNet-OAMP。该算法通过神经网络提供精确的信号传输参数初始解,改善OAMP过程的线性估计和非线性估计,由此增强其降噪能力,达到提高检测精度的目的,相比于ScNet和OAMP,其能够在同等实验参数下获得最佳检测性能。实验结果表明,此算法适用于QPSK、4QAM及16QAM等不同调制信号,能够处理不同比例收发天线及数量规模的系统配置,尤其是在收发天线数量相近的情况下亦能表现出较好的性能,并且在10-3误码率上有至少0.5 dB,甚至2.2 dB以上的性能增益。 相似文献