基于最近迭代点的毫米波雷达点云数据处理方法

毫米波雷达具有小型化、低成本等特点,可全天候、全天时工作,在高级辅助驾驶系统中发挥着重要作用。基于多芯片级联方案的多发多收（multiple-input multiple-out, MIMO）技术可有效提高毫米波雷达的角度分辨率,使得毫米波雷达点云成像成为可能。针对毫米波雷达图像点云稀疏、噪点多等问题,本文提出了一种基于最近迭代点的毫米波雷达多帧融合和自适应邻域半径的DBSCAN算法。首先,利用MIMO毫米波雷达技术获得多帧观测场景目标点云图像。其次,利用辅助信息得到点云匹配的初值,通过最近迭代点算法估计平移旋转矩阵进行精确匹配,实现多帧数据融合以改善图像点云稀疏问题。然后,设计自适应阈值的DBSCAN算法去除噪声,获得目标的点簇信息,再对聚类后的点簇目标求取最小外接矩形,结合目标散射强度,实现对车辆和围栏等不同类型目标区分。最后,利用外场（典型停车场场景）测试数据,对本文所提算法的有效性进行了验证。     

基于混合匹配追踪算法的MIMO雷达稀疏成像方法

多输入多输出(MIMO)雷达作为一种新型的雷达体制,其成像兼具高分辨率与实时性的优点。由于观测区域的稀疏性,MIMO雷达成像可以用压缩感知的方法进行处理。而现有的MIMO雷达稀疏成像的贪婪恢复算法中,正交匹配追踪算法(OMP)存在成像图像有伪影的缺点,子空间追踪算法(SP)则受到低分辨率的困扰。针对上述问题,该文提出一种称为混合匹配追踪算法的压缩感知贪婪算法以实现MIMO雷达稀疏成像。通过将两种贪婪恢复算法结合起来,利用OMP 算法选择基信号的正交性和SP 算法具有基信号选择的回溯策略,来重构出高分辨率且没有伪影的雷达图像。仿真实验验证了所提算法的有效性。     

340 GHz稀疏MIMO阵列实时3-D成像系统

介绍了一种基于稀疏MIMO(Multiple Input and Multiple Output)阵列的340 GHz三维成像系统.系统采用水平放置的4发16收稀疏MIMO阵列配合垂直维的聚束扫描实现方位维的高分辨成像,每个发射通道的波形为16GHz带宽的线性调频连续波信号,通过脉冲压缩实现距离维的高分辨.测试结果表明,在4 m的探测距离(光程)上,成像系统方位向、垂直向和距离向的分辨率分别达到14 mm、10 mm和12 mm,通过对人体隐藏枪支的三维成像实验验证了系统对人体携带危险品的探测能力.     

毫米波雷达自适应门限点云成像方法研究

毫米波雷达作为一种重要的车载传感器,在自动驾驶领域得到了广泛地应用。近年来随着汽车智能化程度的提高,高质量雷达点云的生成受到了人们的极大关注。传统毫米波雷达点云成像由于存在杂波点太多、有效点云稀疏等缺点而限制了其在自动驾驶领域的发展。因此,如何提高毫米波雷达点云密度和质量成为了业界研究的重点问题。近年来,随着多输入多输出（MIMO）技术以及控制多片级联同步技术的成熟,使得毫米波雷达天线的角度分辨率得到了极大提升,推动了毫米波雷达在点云成像上的发展。在此基础上,本文设计了一套完整的毫米波雷达系统级点云成像算法,并使用TI公司的AWR2243级联雷达开发套件对实际场景进行数据采集,生成了较为致密可信的毫米波雷达三维点云图像,基本实现了对车载平台侧面场景的有效还原。     

《电讯技术》专题资料《雷达探测技术》题要（四）

毫米波辐射计校准和成像（谭利连） 本论文对合成孔径毫米波辐射计中用到的校准算法、成像进行了描述。校准算法适合于毫米波辐射计对地面上传感目标或者空中目标进行侦测。算法的空间响应信息量可以通过矩阵表达式的运算、转换得到较理想的数学公式。其实验结果已经得到验证,图像的重构以及出现的的误差也用仿真进行了说明。     

基于单通道MIMO雷达的毫米波安检成像

毫米波多入多出（MIMO）雷达是一种前沿的安检成像技术。然而,由于采用了大量的发射/接收通道,MIMO雷达的成本和复杂度大大高于传统的单通道雷达。为了研制低成本、低复杂度的毫米波MIMO安检成像雷达,引入了双重码分复用技术。该方法可通过单发射/接收通道实现与传统多通道MIMO雷达相似的成像性能,对安检成像领域的发展和应用具有重要意义。此外,设计了基于失配滤波器理论的解复用码,其可在干扰条件下实现最大码分集增益。进行了仿真与实验以验证所提出方法的正确性与有效性,得到了满意的结果。     

基于加权相关的探地雷达后向投影成像算法

本文提出一种基于加权相关的后向投影成像算法以抑制经典后向投影算法中因“延时-求和”所带来的图像中的伪影。该算法通过加权和相关处理重构对成像区域中各点的反向散射响应。利用各回波通道之间的关联性,通过计算成像点所对应各回波通道之间的皮尔逊加权系数,为各通道回波幅值进行加权,其可增强目标区域的反射能量;进一步,对加权后的幅值响应数据进行互相关,削弱了非目标区域反射能量。采用该算法对频率步进探地雷达探测得到的管线数据进行成像处理,实验结果表明：基于加权相关的后向投影算法能显著抑制图像中的伪影,有利于目标的识别。此外,对于多目标探测,该算法还能消除多目标叠影带来的虚假目标。     

一种正前视宽扇区高分辨雷达扫描成像方法

合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）只有照射到飞行方向左、右两侧的感兴趣成像区域时才能处理出高分辨率SAR图像,飞行方向正前方的成像区域就成为了SAR成像的固有盲区。三通道（和、方位差、俯仰差）毫米波单脉冲成像雷达能够实现对正前视场景的二维成像,获取单脉冲图像。提出对SAR/单脉冲图像进行图像配准和融合拼接的方法：首先利用多尺度多方向二维Gabor滤波器组分别对SAR/单脉冲图像进行特征提取,然后对两组特征矩阵进行归一化互相关匹配,对匹配好的图像进行像素级融合处理,得到完整的正前视宽扇区高分辨雷达图像。试验数据成像处理结果表明,所提复合成像算法能够对飞行正前方宽扇区范围内进行高分辨成像,有效解决了工程实际中碰到的正前视高分辨成像盲区的难题,对于前视雷达成像侦察、弹载雷达目标区域景象匹配、飞行器夜航、盲降等具有一定的工程实际意义。     

基于距离辅助的超宽带MIMO雷达图像人体姿态重构网络

超宽带多输入多输出（Multiple-input Multiple-output, MIMO）雷达可以获取目标的多维信息,在目标探测和人体动作分类等方面有很大的优势。然而,在实际应用中,超宽带MIMO雷达获取的人体目标成像结果通常分辨率较低,抽象难懂,且目标距离越远雷达图像分辨率越低。针对以上问题,本文提出了一种基于距离辅助的超宽带MIMO雷达图像人体姿态重构网络,首先使用卷积神经网络提取人体目标成像的信号强度和空间位置特征,然后使用反卷积模块重构出人体目标的各个关节点位置。同时,考虑雷达成像结果随着距离的变远而恶化,本文将目标的距离作为辅助信息来选择合适的网络模型参数,进而提高姿态重构的精度。实验结果表明,本方法可以将抽象的人体目标雷达图像转化为易于理解的人体关节姿态,且有较好的姿态重构性能,极大增强了传统雷达图像的可视化性能。同时,距离信息的引入提高了姿态重构精度,有效克服了距离增大带来的影响。      

室内毫米波3D-MIMO无线信道参数提取与多径簇特性研究

针对室内多用户场景毫米波三维多输入多输出（Three Dimensional Multiple Input Multiple Output,3DMIMO）无线信道测量不足、多径簇特性描述不完善的问题,本文基于测量研究室内毫米波3D-MIMO无线信道的参数提取算法和多径簇特性.首先,对室内多径传播条件下部署三个用户,开展了基于虚拟阵列的不同天线阵列大小的无线信道频域测量;然后,针对频域空间交替广义期望最大化（Frequency Domain Space-Alternating Generalized Expectation Maximization,FD-SAGE）算法不能描述3D-MIMO信道垂直域角度特性,以及时延分辨率不足的问题,改进算法增加了垂直维度,并且利用参数优先级迭代方法,提升毫米波3D-MIMO信道的时延域参数提取性能.结果表明改进算法既能准确地提取出毫米波3D-MIMO信道参数,又能实现随阵列大小增加而增加的多径簇内时延分辨率.     

基于24 GHz FMCW 雷达的二维近场成像系统

为进行隐藏危险金属制品的安检,文中提出了一种24 GHz 低成本毫米波成像系统。该系统采用低成 本24 GHz 商用调频连续波(FMCW)雷达作为扫描源,在方位角和仰角上合成大孔径,使用二维十字扫描平台,经 FMCW 雷达信号处理以及合成孔径雷达(SAR)处理使隐藏物体成像。低成本的射频外设只提供了一路中频实信号 供ADC 采样量化,在图像重建中,文中提出将单路ADC 采样量化后的中频数字信号通过希尔伯特变换成复信号,对 复信号加布莱克曼窗优化频谱,再对信号序列补零以减小频域栅栏效应,后采用空间匹配滤波器补偿相位偏差,通 过FMCW 雷达近场成像原理对目标成像。改进后的算法适用于低成本的雷达前端系统,只需一路ADC 采集的中频 数字信号即可使成像系统达到理论的合成孔径成像分辨率。     

频谱外推技术在毫米波CSAR 成像中的应用

近年来圆轨迹合成孔径成像(CSAR)成为SAR 成像领域的一个研究热点,同时超分辨频谱外推技术能够有效改善SAR 图像的聚焦质量。针对频谱外推技术在近场毫米波CSAR柱面成像中的应用进行了研究,将频谱外推算法与传统的波数域算法相结合,旨在提升SAR 图像的聚焦效果;仿真点目标结果表明基于频谱外推技术的改进算法可以明显改善点目标的分辨率、峰值旁瓣比、积分旁瓣比指标;在室内基于矢量网络分析仪与高精度转台搭建了近场测量系统获得实测回波数据,通过雷尼熵评价指标衡量成像结果,结果表明基于频谱外推技术的改进算法成像结果优于传统成像算法的结果。     

基于单特显点目标回波的阵列3D SAR 幅相误差一致性校正方法研究

阵列3D SAR 技术以实孔径和合成孔径相结合的方式,实现对观测场景目标的3 维分辨。实际阵列SAR系统接收回波中不可避免地存在多通道幅相误差问题,直接成像处理会造成重建的雷达图像质量降级。该文建立了考虑幅相误差的阵列3D SAR 回波模型,提出了一种基于单特显点目标回波进行阵列幅相误差估计的方法,并针对阵列3D SAR 应用,提出了对幅相误差进行补偿的数据处理流程,最后通过仿真和实际数据处理对提出的模型和方法进行了验证。      

基于单脉冲雷达和差通道多普勒估计的前视成像

单脉冲测角技术用于扫描雷达前视成像可有效提高图像的清晰度,但单个脉冲对同分辨单元多目标测角时会发生角闪烁现象,造成图像模糊.该文提出了一种基于单脉冲雷达和差通道多普勒估计的前视成像算法,利用目标和平台之间相对运动引起的多普勒梯度差异实现同分辨单元内不同方向目标的分离,然后在多普勒域采用和差比幅测角(SDAC)技术测量目...     

高分辨星载SAR改进ChirpScaling成像算法

本文提出了一种用于星载合成孔径雷达(SAR)的改进Chirp Scaling成像处理算法.本文分析了三种星载SAR距离模型,根据误差最小的斜视等效距离模型,推导了改进Chirp Scaling算法,给出了实现步骤.该算法适用于大距离徙动高分辨率星载SAR精确成像.并且基于改进的Chirp Scaling算法,分析了多普勒参数误差对成像质量的影响.最后通过计算机仿真,验证了算法的有效性.     

反雷达伪装成像检测系统二维超分辨实现

设计和完成了一套微波成像系统.根据反雷达伪装微波成像的应用需求,系统采用阶跃调频连续波体制和合成孔径技术,可实现对外场全尺寸伪装目标的高分辨二维成像.传统FFT成像方法计算过程比较简单,但分辨率低,图像相对比较粗糙,对50米远处目标的二维分辨率仅能达到0.5m×0.5m.非线性空间谱估计(DOA)即超分辨技术可大大改善在系统带宽内处理空间信号的估计精度和分辨率.随着该技术的日益完善,近年来被广泛应用于雷达成像领域,用来提高距离和方位分辨率.2D-RELAX算法是较易实现的一种精度高、鲁棒性好的超分辨算法.通过对某型伪装示假目标的成像结果表明,在同样的硬件条件下,其对分辨率确有较大改善,可以达到0.25m×0.25m,接近系统分辨率的理论最小值,图像也较精确.     

机载SAR多模式统一化成像处理技术研究

合成孔径雷达(SAR)技术能够实现感兴趣区域(ROI)的多模式成像与超高分辨观测。然而,超高分辨成像因多脉冲长时间相干积累而面临方位频谱混叠问题,且对于斜视情况下的凝视和滑动聚束模式,传统频域成像算法难以实现统一化处理。据此,本文提出了一种SAR多模式统一化成像处理算法。首先,采用线性距离走动校正削弱斜视数据的两维耦合。然后,结合基于方位Deramp技术的混叠频谱重建方法与方位重采样,实现混叠信号的恢复及聚焦深度问题的解决。最后,利用扩展的距离徙动算法进一步完成ROI精聚焦。本文所提算法能够对斜视的凝视和滑动聚束数据进行统一化的成像处理。基于点目标仿真与机载SAR多模式实测数据处理结果,验证了所提方法的有效性。     

高分辨率机载SAR多子带合成误差补偿方法

合成孔径雷达(SAR)能够实现高分辨率成像,在遥感领域发挥着不可替代的作用,在军事和民用方面都有着广泛的应用。高分辨率SAR需要宽带收发系统,为了缓解大带宽对信号接收和采集设备的压力,对发射的宽带信号采用子带分割方法,在信号处理中通过对子带回波进行合成获得高分辨率图像。针对在子带合成时子带内和子带间误差会严重影响最终的图像质量,提出了一种基于实测数据的子带合成误差补偿方法。利用定标数据补偿子带内误差,利用回波数据补偿子带间误差,最终实现了多子带误差补偿,并利用机载SAR实测数据验证了方法的正确性和有效性。     

MIMO雷达三维干涉诊断成像方法

2维合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)和逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar, ISAR)成像是目标散射机理高分辨率分析和散射诊断测量的重要手段,现有被广泛采用的技术主要包括转台ISAR和导轨SAR成像技术。相比于传统的2维成像,3维成像可以提供目标局部散射中心在空间的3维位置和散射强度信息。因此,探索新的、可工程化实现与应用的目标3维成像技术是一项极具吸引力的工作。该文提出一种基于多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)阵列技术的3维干涉成像方法。首先,设计并试验了一种具有高孔径利用率和通过虚拟孔径实现干涉成像功能的MIMO阵列;其次,分析了MIMO阵列合成的两组虚拟孔径所成两幅2维雷达像的干涉相位与目标散射中心高度之间的关系,发展了MIMO雷达3维干涉成像算法;最后,通过数值仿真和原理样机实验验证了所提方法在目标散射机理分析和诊断测量应用中的可行性和有效性。      

一种基于压缩感知的稀疏孔径SAR成像方法

 高分辨大场景合成孔径雷达(SAR)成像给数据存储和传输系统带来沉重负担.本文针对条带式SAR成像,提出一种基于压缩感知技术的稀疏孔径SAR成像方法.该方法沿方位向以部分子孔径采样的方式获取降采样的原始数据,然后在距离向采用传统匹配滤波方法实现脉冲压缩处理,在方位向则利用小波基作为场景散射系数的稀疏基,并通过求解最小l₁范数优化问题重构方位向散射系数.该方法在存在多普勒参数误差情况下,能够有效实现多普勒参数估计,具有良好稳健性.仿真和实测数据成像结果表明所提算法在方位向严重降采样条件下仍能够实现无模糊的SAR成像,具有较强的有效性与实用性.