基于等效相位中心近似与改进SLIM算法的稀疏阵列快速成像算法（英文）

提出一种应用于毫米波稀疏阵列成像的基于频率域成像算法和压缩感知技术相结合的成像算法。算法包含两个主要步骤,首先采用等效相位中心近似原理,将快速傅里叶变换成像算法用于周边形阵列,由于等效相位中心近似引入的残余相位误差无法在近距离成像应用中被完全补偿,因此在第二个步骤中,提出基于压缩感知技术的基于迭代最小化的稀疏学习(SLIM)的改进算法用于重聚焦初始图像。通过等效相位中心近似原理和改进的SLIM算法的结合,所提算法具备更高的计算效率、提升了图像质量、相比于传统的SLIM算法具备更少的迭代次数。仿真结果验证了所提算法的有效性。     

基于波形选择的MIMO雷达三维稀疏成像与角度误差校正方法

该文研究稀疏目标场景下,波形选择对基于压缩感知理论的MIMO雷达成像效果的影响并提出一种改进的成像角度误差校正方法。首先分析了模糊函数和压缩感知匹配字典的相关系数之间的关系;然后,在空间小角度域情况下,针对成像场景中的角度误差,提出一种改进的基于迭代最小化的稀疏学习(SLIM)算法进行校正。仿真结果表明,选择具有较低旁瓣模糊函数的发射波形可以提高成像质量,改进的SLIM算法可以有效补偿角度误差。     

基于贝叶斯压缩感知的ISAR自聚焦成像

针对ISAR自聚焦成像,该文提出一种基于贝叶斯压缩感知的高分辨率成像算法。首先利用目标图像的稀疏特性构建级联形式的稀疏先验模型,同时将相位误差建模为均匀分布模型;然后基于最大后验准则,依据贝叶斯压缩感知理论交替迭代求解目标图像和相位误差。与传统稀疏方法相比,所提算法进一步利用了目标图像的联合稀疏信息,将ISAR CS成像转化为MMV联合稀疏优化问题的求解,可以有效改善自聚焦的精度以及成像质量。仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于低秩稀疏约束的穿墙雷达成像算法

针对穿墙雷达(TWR)成像过程中墙杂波与成像空间分别具有低秩性和稀疏性的特点,提出了一种基于低秩稀疏约束的穿墙雷达成像算法.所提成像算法通过奇异值软阈值法和l1范数最小化技术进行迭代求解低秩稀疏约束优化问题,实现在墙体强反射波存在的探测环境中基于压缩感知框架对墙后隐蔽目标的准确成像重建.仿真和实验数据的处理结果验证了所提成像算法的有效性和准确性.     

基于半正定规划的压缩感知线阵三维SAR自聚焦成像算法

线阵合成孔径雷达(Linear Array Synthetic Aperture Radar, LASAR)3维成像技术是一种具有重要潜在应用价值的新体制成像雷达,压缩感知稀疏重构是近几年实现LASAR高分辨3维成像的热点研究之一。但相对于传统2维SAR,受线阵稀疏分布及阵列-平台2维联动,压缩感知LASAR成像面临回波数据欠采样、多维度高阶相位误差等问题,传统SAR自聚焦算法难以适用于压缩感知LASAR 3维稀疏自聚焦成像。为克服欠采样条件下多维度高阶相位误差对LASAR成像的影响,该文提出了一种基于半正定规划的压缩感知LASAR自聚焦成像算法。首先,结合压缩感知成像理论、图像最大锐度及最小均方误差准则,构造欠采样条件下稀疏目标的相位误差估计模型;其次,利用松弛半正定规划方法估计相位误差;最后,利用迭代逼近方法提高相位误差估计精度,实现压缩感知LASAR高精度稀疏自聚焦成像。另外,通过主散射目标区域提取,仅采用主散射区域进行相位误差估计,进一步提高自聚焦算法运算效率。仿真数据和实测数据验证了该文算法的有效性。      

时分MIMO滑坡雷达稀疏成像算法

针对现用于成像的MIMO山体滑坡雷达均匀线性阵列数目过多、数据处理复杂度高的问题，引入稀疏阵列时分地基MIMO雷达模型，提出一种基于逆傅里叶变换和混合匹配追踪算法的成像方法。首先通过对雷达回波信号作逆傅里叶变换实现距离向压缩，并进行近似相位补偿，然后采用一种基于时延补偿因子稀疏基的压缩感知算法实现方位向压缩。同时针对多目标成像的伪影点问题，方位向数据压缩引入子空间追踪算法和正交匹配追踪算法的结合算法重构出高分辨率且没有伪影的二维图像。根据真实的山体滑坡监测成像场景参数，通过数值仿真验证了该方法能够在低于传统均匀阵列的天线数目情况下实现目标高质量成像，且具有一定的抗噪性。     

基于改进正交匹配追踪算法的压缩感知雷达成像方法

运算复杂度高是基于压缩感知(CS)的雷达成像方法走向实用亟待克服的难题。该文利用雷达目标散射率分布的稀疏性,研究了基于改进正交匹配追踪(OMP)算法的2维联合压缩成像方法。首先建立了步进频雷达回波的稀疏表示模型,根据稀疏字典和压缩测量的2维可分离特性,提出一种改进的OMP算法用于雷达图像形成,大大提高了计算效率,并很容易扩展到其他贪婪类算法中。从理论上对几种CS成像算法的性能及资源需求进行了分析比较,表明所提供的算法相比常规的CS算法在存储量和计算量上均具有显著的优势,仿真及暗室数据实验验证了所提成像算法的有效性。     

基于稀疏感应电流的微波实时成像方法

在医疗诊断、目标预警、无损探伤等诸多民用和军用领域中，非接触的实时微波成像技术具有重要研究意义。基于逆散射成像理论，非迭代的反演思路具备天然的实时计算能力，但其成像结果粗糙难以实用。为了提高反演图像质量，提出一种基于稀疏感应电流的实时微波成像方法。该方法利用稀疏先验信息和压缩感知算法求解成像区域中的感应电流，并结合传统非迭代反演框架实现实时成像。全波仿真结果和微波成像系统实验验证了所提方法的有效性。相比于传统非迭代反演结果，所提方法在成像质量和成像速度方面有显著提高，在实时监测、快速成像等场合具有重要应用潜力。     

UWB MIMO近场成像雷达稀疏阵列设计方法研究

传统方法设计近场高分辨成像雷达的阵列时,往往需要大量且分布密集的阵元,这样的设计会带来巨大的开销和制作工艺要求高等问题。为了避免上述问题,本论文将MIMO与UWB相结合,提出了一种基于等效相位中心原理设计UWB MIMO近场成像雷达稀疏阵列的方法,并对等效相位中心近似带来的误差做了补偿。然后通过数值仿真工具(FDTD)进行仿真,考察了设计的阵列的波束方向图,并分别对单个点目标和分布式目标进行成像,仿真结果验证了该阵列设计方法的有效性和应用于近场高分辨成像的可行性。     

基于压缩转发的协作MIMO雷达成像算法

以实现地面目标的快速、高分辨率成像为目的,本文提出了一种基于压缩感知和协作通信技术的解决方案。在分析压缩感知理论和传统协作MIMO雷达成像算法的基础上,提出了基于匹配滤波器的协作MIMO雷达回波信号的稀疏表示方法和用于恢复重构的基函数,并建立了基于压缩转发的协作MIMO雷达系统模型。该系统主要由收发雷达、转发节点和压缩感知成像处理中心组成,转发节点利用模拟/信息转换(AIC)测量框架将雷达回波数据压缩后转发,压缩感知成像处理中心接收到各转发节点转发的数据后,利用正交匹配追踪算法(OMP)进行距离向压缩和方位向压缩,从而实现快速、高分辨率成像。仿真结果表明,该方法比传统MIMO雷达对各转发节点的传输负荷要求低,成像速度快,目标旁瓣低,成像效果好。      

机载平行等速双基SAR的极坐标格式成像算法

平行等速双基SAR是指收发平台速度大小和方向均相同的双基SAR系统,该构型具有广阔的应用前景。在此将传统适用于单基地SAR成像的极坐标格式算法（PFA）加以改进,使之适用于平行等速双基SAR成像处理。由于收发异置,回波信号在接收平面和发射平面的斜距几何关系比较复杂。为了便于后续的二维插值操作,用一个新的几何模型来描述收发平面上斜距的关系。该算法具有传统PFA算法的操作简单,易于实现的特点。最后通过仿真数据的成像处理对该方法进行了验证。     

多视角聚束合成孔径雷达成像

在介绍聚束合成孔径雷达高分辨率成像机理、其获得更高分辨率的难点所在、以及空间分辨率与观测空间频谱关系原理的基础上,提出利用多视角观测增加对目标的观测角,从而增加目标观测的空间频率范围,进而提高空间分辨率的思想.通过对每一视角观测采用波数域成像算法获得每次观测的频谱,利用空间频谱与空间域的对应关系进行频谱融合,对融合后的频谱进行逆傅立叶变换获得方位向分辨率提高的图像.计算机模拟验证了多视角聚束合成孔径雷达成像提高成像分辨率的有效性.     

圆柱面分层介质结构的微波成像

讨论研究了圆柱面分层介质结构的微波成像问题。设计了一种基于源型积分方程的迭代成像算法。为改善算法的数值稳定性，设计采用了平面波在目标区域中心处的级数展开式中的各次柱面波作为入射波组合的处理方法，该处理方法同时可简化算法的分析计算过程，为验证算法的可靠性和有效性，文中对不同的介质结构分别进行了数值模拟，结果表明该文所设计的算法应用于不同介质结构时均能保持较高的准确性，并具有良好的数值稳定性。     

星载聚束式SAR子孔径成像处理方法

该文分析了星载聚束式SAR的信号特性。在分析比较几种常见聚束式SAR成像算法的基础上,引入适用于星载聚束式SAR成像的改进chirp scaling算法。为解决高分辨率星载聚束式SAR具有的脉冲重复频率(PRF)过高,多普勒带宽中心频率时变性等问题,深入分析了采用子孔径方法的必要性及其实现方法,并将子孔径方法结合到chirp scaling算法中。最后,通过计算机仿真,验证了该算法适用于高分辨率星载聚束式SAR成像处理。     

基于激光距离选通成像的非视域成像应用

非视域成像是国外近几年出现的一种新的成像模式,能够绕过拐角对难以直接观察的场景进行成像。介绍了基于激光距离选通成像技术的非视域成像模式,给出了国外的几个典型非视域成像实验及其结果。搭建了基于532 nm激光器和ICCD探测器的距离选通成像系统,以窗户玻璃和墙面瓷砖作为中介反射面,分别获得了50 m和20 m处目标的非视域图像。实验结果表明,非视域成像的效果与中介反射面的反射特性有关,许多具有一定镜面反射特性的建筑材料均可作为中介反射面,用于非视域成像;非视域成像模式在城市巷战、公安侦察以及抗灾救援等领域展现出潜在的应用前景,是一种具有发展前景的新型光电成像模式。     

超分辨率重构复眼成像技术的研究进展

超分辨率图像重构复眼成像将超分辨率重构技术与复眼成像技术相结合。复眼成像系统获取低分辨率图像,超分辨率重构算法计算获取高分辨率图像。总结了超分辨率图像重构复眼成像的研究现状,介绍了复眼图像超分辨率重构的基本原理和现阶段主要成像系统。结合成像模型角度,分析了常用的复眼图像超分辨率重构算法,以及定量测试评价与视觉角度评价的主要方法。为深入研究超分辨率图像重构复眼成像提供了参考。     

基于穿墙雷达的虚拟多视角成像

由于墙体及室内目标的存在,穿墙雷达回波信号中包含许多多径分量,导致在成像后图像中存在许多幻影分量.在传统的穿墙雷达成像及预处理中,将多径分量视为杂波和干扰分量,并提出许多方法来抑制多径分量.基于多径分量提供了同一目标不同观测视角的优势,提出了一种基于室内电波传播模型的多径利用方法.该方法在后向投影成像方法的基础上,利用双圆解析表达式方法识别图像中幻影的位置信息,将幻影与目标相关联,并结合指数加权函数的方法,实现目标的虚拟多视角成像,仿真实测结果验证了该方法的有效性.     

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。     

超宽带穿墙雷达成像技术研究现状

介绍了国内外超宽带穿墙雷达(Ultra Wide-Band Through the Wall Radar,UWB-TWI)装备研制现状,重点放在穿墙雷达成像算法上,包括逆散射成像算法、后向投影算法、时间反转镜方法、压缩感知成像方法等,以期为相关研究人员提供参考.     

基于条纹式激光传感器与机器人的扫描成像系统

提出了一种以条纹式激光传感器和工业机器人为平台对工件进行扫描检测并对其轮廓进行成像的系统方案。条纹式激光传感器移动式扫描工件获取工件轮廓的三维点云数据,然后结合特定的算法对点云数据进行去噪、插值、插补处理,使得点云数据能更加真实地反映工件的客观形貌,最终根据点云数据的信息生成工件轮廓的二值化图像。在实验中成像精度能达到0.1 mm 级,从而在某些特殊的工业场合替代传统的CCD 相机实现对工件的成像及检测定位,解决了传统CCD 的抗干扰能力不足的问题。