稀疏阵列L 型MIMO 雷达运动目标三维成像方法

针对L型多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)雷达对空中运动目标三维成像天线数目较多问题,提出了发射阵列采用稀疏布阵的L型MIMO雷达三维成像方法。该文首先分析了MIMO雷达发射阵列的稀疏布阵方式,其次结合压缩感知理论具体阐述了基于稀疏阵列的三维成像方法。该方法在大幅减少L型MI-MO雷达发射天线的条件下,实现了对运动目标的单次快拍三维成像,不仅有效避免了目标机动带来的运动补偿难题,同时又降低了系统的硬件复杂度,便于工程应用。最后利用仿真实验验证了本文方法的有效性和可行性。     

一种用于人体安检的三维稀疏太赫兹快速成像算法

太赫兹全息成像技术在人体安检成像、隐匿武器检测、无损检测等领域具有广阔的应用前景。该文提出了一种能够避免产生距离混叠现象的3维稀疏太赫兹快速成像体制和成像算法。该方法通过对太赫兹雷达的3维成像几何及相应回波模型的分析,利用随机稀疏频点数据来有效消除距离混叠现象;同时利用对稀疏回波数据的频谱搬移和插值来获得包含目标完整信息的3维数据,以实现对目标的3维分辨成像。通过对0.2 THz波段的仿真和实验数据的重建,验证了算法的正确性和有效性。      

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。     

太赫兹MIMO弧形阵列方位向成像算法研究

该文提出一种新的在太赫兹频段下基于MIMO弧形阵列的方位向成像算法,通过将MIMO弧形阵列等效转换为MIMO线阵,基于等效MIMO线阵引入RMA算法思路对弧形阵列方位向图像进行重建。该文详细介绍了MIMO弧形阵列与普通MIMO线阵的等效转换,建立了相应的成像信号模型,设计了MIMO弧形阵列太赫兹单频方位向成像算法,并通过计算机仿真验证了该算法的可行性与有效性。     

艇载稀疏阵列MIMO雷达地面运动目标成像方法

本文针对地面运动目标成像问题,提出了基于平流层飞艇平台的稀疏阵列MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)雷达的成像方法.该方法首先利用MIMO雷达阵列对观测场景进行空间并行采样获取其散射信息,其次由于两次脉冲回波信号中的运动目标信息不同而地杂波(或静止地物)信息相同,因此利用一次相消技术抑制回波信号中的地杂波分量.然后基于观测场景中运动目标的稀疏特性,将压缩感知理论引入到对运动目标重建过程中.该方法可有效避免地面运动目标成像时的地杂波干扰和运动补偿问题,同时采用稀疏阵列可大幅减少天线阵元个数,从而降低对飞艇平台的要求和系统成本,便于工程应用.最后利用仿真实验验证了该方法的有效性和可行性.     

基于压缩感知的稀疏阵列MIMO雷达成像方法

针对MIMO雷达对空目标单次快拍成像时天线数目较多问题,该文提出了一种稀疏阵列MIMO雷达的成像方法。首先分析了MIMO雷达天线的稀疏布阵方式,其次结合压缩感知理论具体阐述了稀疏阵列MIMO雷达的成像方法。该方法不仅能够对运动目标实现单次快拍成像,避免了目标机动带来的运动补偿难题,同时又能够大幅减少MIMO雷达的天线规模,便于工程实现。最后利用仿真实验验证了所提方法的有效性。     

太赫兹稀疏阵列相干因子栅旁瓣抑制方法

在太赫兹成像中,阵列的稀疏化设计会引起栅旁瓣的恶化。在传统相干因子(Coherence Factor,CF)加权的基础上设计了适用于多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)稀疏成像阵列的相位相干因子(Phase Coherence Factor,PCF)和符号相干因子(Sign Coherence Factor,SCF)两种加权栅旁瓣抑制方法。对点目标仿真结果表明,CF、PCF和SCF栅旁瓣抑制后峰值旁瓣比(Peak Side Lobe Ratio,PSLR)分别降低了17.81 dB、24.56 dB和22.74 dB,在340GHz 4T16R稀疏阵列成像系统中的实测结果也表明,PCF和SCF对栅旁瓣的抑制效果分别优于CF6dB和4dB以上。     

基于跨航向稀疏阵列的机载下视MIMO 3D-SAR三维成像算法

基于阵列天线的SAR 3维成像技术是实现SAR 3维高分辨成像的重要方式之一。该文通过沿飞行平台跨航向稀疏地布置多个收发天线阵列单元,构造了跨航向稀疏下视阵列天线构型的MIMO(多发多收)机载3D-SAR,并分析了跨航向稀疏下视阵列MIMO机载3D-SAR的成像几何、3维回波信号模型,提出了适用于跨航向稀疏下视阵列MIMO机载3D-SAR的3维成像算法,最后通过仿真实验验证了算法的有效性并对结果进行了分析。     

稀疏MIMO雷达实孔径三维成像技术

针对任意的多输入多输出(multiple-input multiple-output, MIMO)稀疏阵列提出了MIMO单快拍成像模式和相控阵多帧联合成像模式两种三维成像方法,并对两种模式下角度分辨率及信噪比(signal noise ratio, SNR) 进行了对比. MIMO单快拍成像模式角度分辨率等价于收发联合等效阵列;相控阵多帧联合成像模式的方向图等于发射方向图与接收方向图的乘积,同样也能获得收发联合等效阵列的角度分辨率;相控阵多帧联合成像模式与MIMO单快拍成像模式的SNR的比值为发射阵列数量. 讨论了稀疏阵列与均匀满阵之间的区别与联系,稀疏阵列的波束方向图等价于均匀满阵的二维加窗快速傅里叶变换(fast Fourier transform, FFT),加窗使稀疏阵列方向图展宽. MIMO单块拍成像模式适用于对实时性要求高的应用场景,相控阵多帧联合成像模式适用于对SNR要求高的应用场景.     

基于波数域算法的 220GHz 雷达成像技术

太赫兹成像技术是当前太赫兹领域研究的热点之一,太赫兹波具有分辨率高、穿透性好、安全性的优点,用 于反恐和安检方面有着巨大优势。本文介绍了基于波数域算法的220GHz 雷达成像技术,采用机械扫描的模式,模拟 仿真建立了目标散射点模型,经过算法处理后的结果显示波数域算法能够精确地重建目标位置,成像精度较高,为进 一步应用于实测数据奠定基础,从而为安检成像的应用研究做了铺垫。     

艇载共形稀疏阵列天线雷达成像研究

基于平流层飞艇平台,研究了共形稀疏阵列天线雷达对静止目标成像及对运动目标探测的问题。针对三叶玫瑰线艇身模型,提出了共形稀疏阵列天线的布阵方式。雷达采用实孔径方式成像,各子阵同时发射多脉冲频分正交信号。利用各子阵多发多收的回波信号,采用后向投影(BP)算法完成各子带信号对静止目标的成像处理,再将子带信号成像结果相参累加以提高静止目标成像的距离向分辨率;将各子阵一发多收的多脉冲回波信号变换到距离-多普勒域,完成静止杂波抑制,对各子带信号采用压缩感知(CS)的方法在二维空间实现对运动目标图像的重建,再将子带信号重建结果非相参累加以提高运动目标探测的信噪比。仿真实验验证了本文方法的有效性。     

采用遗传算法的MIMO雷达L型阵列稀布优化

针对多输入多输出（MIMO）雷达阵列稀布导致栅瓣效应的问题,研究了L型阵列方向图综合方法。通过在发射和接收阵列的阵元位置中引入随机扰动,同步优化收发阵列,对MIMO雷达Ｌ型阵列等效构造的虚拟矩形平面阵列进行二维方向图综合,并且对遗传算法的变异算子进行改进,提高全局搜索性,从而有效抑制栅瓣,降低二维合成方向图中方位维和俯仰维的峰值旁瓣电平。仿真实验证明了所提算法的有效性。     

用于超宽带高分辨率成像的二维稀疏MIMO面阵拓扑结构研究

分析并总结了超宽带二维多输入多输出(Multiple Input Multiple Output, MIMO)面阵拓扑结构设计的两条原则——等效孔径的均匀性与无明显遮蔽性, 并根据这两条原则提出了一种用于超宽带近距离高分辨率成像的新型面阵拓扑结构.与尺寸、阵元数相同的MIMO面阵相比, 该新型面阵结构在仿真获取的方向图中具有更好的聚焦效果和旁瓣抑制能力.并且, 不同距离下的聚焦结果显示, 该面阵的峰值旁瓣水平均要低于另两个阵列2 dB以上.对复杂目标成像的实验结果进一步证明了该阵列良好的成像性能.结合其等效阵元数量较少的特点, 文中提出的这种新型MIMO面阵拓扑结构为高效、实时的超宽带近距离高分辨率成像应用提供了可能.     

基于 RMA 的三维成像与二维 MIMO 阵设计

距离迁移(RM)算法能够精确校正近场距离徙动,同时通过使用快速傅里叶变换可以达到很高的计算效率,具有应用于近场MIMO雷达三维实时成像的潜力。RM算法应用于近场MIMO成像的主要挑战是设计合适的阵列结构。文中利用球面波分解为无穷多个平面波的方法推导了MIMO雷达近场三维RM 成像算法,在深入分析算法实现流程的基础上得 到了RM算法对MIMO阵列构型的四条约束条件。提出了一种适用RM算法的MIMO阵列设计方法,并利用所提方法设计了MIMO阵列,结合仿真,分析了所设计阵列的成像性能。     

非均匀线阵多输入多输出雷达成像旁瓣抑方法

针对非均匀线阵多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)雷达空间采样率低、成像旁瓣较高的问题,提出了一种基于阵列内插技术的非均匀线阵MIMO雷达成像旁瓣抑制方法. 对匹配滤波后MIMO雷达形成的非均匀等效阵列进行虚拟内插处理,将其变换为均匀线阵,在此基础上,再采用反向投影(Back Projection,BP)算法进行成像. 理论分析和仿真结果表明：所提方法有效地降低了非均匀线阵MIMO雷达的旁瓣水平,提高了成像质量.      

基于二维最小相位相干因子的MIMO穿墙雷达成像方法

讨论了基于因式分解的穿墙雷达多输入多输出阵列配置方法,在此基础上提出了基于二维最小相位相干因子(2D Minimum Phase Coherence Factor,2D MPCF）加权的成像方法。2D MPCF综合了相位相干因子和距离向相位相干因子的优点,在方位向和距离向均有良好的栅瓣和旁瓣杂波抑制效果。仿真实验结果验证了所提成像方法不仅可以有效抑制杂波干扰,而且提高了成像结果分辨率。     

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

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。     

基于稀疏表示的多输入多输出雷达多目标定位

针对双基地多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)雷达目标定位问题,提出一种基于稀疏表示的双基地MIMO雷达多目标定位方法.利用点目标所在的二维角度空间构造冗余字典; 通过对接收信号的协方差矩阵进行特征分解,从中选取不同数目的特征向量在该冗余字典下稀疏表示,构建以特征向量为观测信号的多重测量向量(Multiple Measurement Vectors,MMV)模型,提取的特征向量在充分包含目标的角度信息的前提下,降低了直接以接收信号为观测信号的矩阵维数,形成低维稀疏线性模型; 最后,通过特征向量的稀疏重构,得到目标的角度估计.与现有算法相比,该算法对特征向量的稀疏重构降低了重构原始接受信号的计算复杂度,且在低信噪比和低快拍下仍有较好的估计性能,仿真实验验证了算法的有效性.