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为了满足高增益天线大的移相度和可工作在太赫兹频段,设计了一种基于液晶的双偶极子反射移相单元结构。采用液晶的等效介电常数模型,在频率为335~345 GHz频段均产生360o以上的相移,在342 GHz实现最大相移390o。为了减小液晶不均匀性对相移产生的影响,建立了单元的精确模型,该模型在频率范围为330~338 GHz时均产生了250o以上的相移,在336 GHz实现最大相移285o。与均匀液晶等效介电常数模型相比,产生最大相移的频率点发生了变化,并且产生了最大为105o的移相差值,这在相控反射阵列天线的设计中是不可忽略的。 相似文献
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利用等效电导率方法对310 GHz的双栅交错波导慢波结构中电磁信号的传输损耗进行了仿真研究,比较了不同导体表面粗糙度和不同谐波造成的高频损耗的影响。仿真结果表明表面粗糙度会使传输信号严重衰减,频率相同的-1和+1次空间谐波传输损耗也有较大差异,传输-1次空间谐波时的导体单位损耗更大,且随表面粗糙度增加,损耗增加速度更快。模拟了不同的粗糙度对慢波结构增益、带宽等工作性能参数的影响,结果显示高频损耗会使增益下降、带宽降低。 相似文献
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当目标相对雷达存在二维转动时,即使采用单频雷达也可获得目标的二维图像。特别是在目标围绕2根垂直于雷达视线的正交转轴旋转时,成像投影平面垂直于雷达视线,获得视角类似于光学照相机的成像结果。分析了单频雷达二维成像的原理,并利用图形电磁计算软件(GRECO)模拟1.5 THz单频雷达的坦克模型回波,通过二维快速傅里叶变换(FFT)进行二维方位向压缩,获得目标的侧视图像。 相似文献
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传统压缩感知(CS,Compressive Sensing)成像方法一般假定目标精确位于事先划定的成像网格上,实际中由于散射点空间位置是连续分布的,因此偏离网格(Off-grid)问题必然存在.这会引起真实回波测量值与默认系统观测矩阵之间失配,导致传统CS成像方法性能恶化.本文基于频率分集多输入多输出(FD-MIMO,Frequency Diverse Multiple-Input Multiple-Output)雷达,针对Off-grid目标提出了一种基于贝叶斯压缩感知的稀疏自聚焦(SAF-BCS,Sparse Autofocus Imaging Method Based on Bayesian Compressive Sensing)成像算法.该算法依据最大后验(MAP,Maximum A Posteriori)准则,利用变分贝叶斯学习技术求解含有Off-grid目标的稀疏像.与传统稀疏重构方法相比,所提方法充分利用了目标先验信息,可自适应调整参数,能够更好地反演稀疏目标,同时具有校正Off-grid目标的网格位置偏差以及估计噪声功率等优势.仿真结果表明SAF-BCS算法对网格划分不敏感,具有稳健的成像性能. 相似文献
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从双基地成像系统的模糊函数出发,针对相移键控(PSK)调制信号的特点,引入平均模糊函数的概念。利用求取期望的方式消除码元序列的随机性对系统模糊函数的影响,详细推导了基于PSK调制信号的无源成像系统的广义模糊函数,并通过仿真实验分析了信号波形参数对系统分辨性能的影响。结果表明,PSK调制信号的序列长度和滚降系数对系统分辨性能的影响很小。 相似文献
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提出2种基于前视和斜下视圆周扫描的毫米波人体安检方案,该方案采用1对收发分置天线沿圆周扫描,利用矢量网络分析仪、喇叭天线和高精确度转台搭建了毫米波成像实验平台。为了验证2种方案及相应的波数域算法的有效性,通过毫米波转台实验对多个目标反演成像,并得到了良好的实验结果。实验结果表明,本文提出的2种毫米波人体安检方案都具有一定的可行性。 相似文献
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针对极化合成孔径雷达(POLSAR)图像提取到的特征信息量低和噪声干扰等问题,提出了一种对不同特征信息进行多尺度融合的方法,并利用融合后的特征,通过深度学习网络算法进行目标地物分类。首先利用小波变换技术对Freeman、Yamaguchi等极化分解得到的特征分量在不同尺度上进行融合,再利用主成分分析(PCA)降维算法处理融合后的数据,最后输入到DeepLabV3网络结构中训练。利用该方法对白湖农场地区高分三号全极化SAR数据进行验证,对比融合前后的分类结果,提出的算法在分类精度上有明显的提升,证明了该方法的有效性。 相似文献
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