太赫兹时域雷达成像研究

该文在太赫兹时域雷达基础上,通过改进后的后向投影(BP)算法对多种模型进行了系统的成像研究,验证了散射太赫兹时域信号的成像机制.成像结果显示实验实现了分辨6mm的空间间隔;同时理论计算证明太赫兹时域雷达具有0.125mm的横向和0.125mm的纵向分辨率潜力.该文还对后向投影算法所产生的环形中心增强现象进行了分析讨论,并讨论了成像背景圆环的原因与抑制方法.      

一种基于MIMO技术的ISAR成像方法

传统的ISAR成像模型要求目标在积累期间近似做平稳运动,但由于其积累时间较长,目标飞行速度和姿态的变化将对成像效果造成很大的影响.本文将MIMO技术与ISAR成像相结合,提出了一种MIMO-ISAR成像方法,它采用一种特殊设计的M发N收线性阵列,发射一组M个同频带时域正交PCM信号,在接收端通过匹配滤波完成信号分选也即实现了距离压缩,然后基于PCA原理,以最小熵准则对目标水平速度分量进行估计后将整个积累期间的回波数据进行重新排列和插值,最后进行方位多普勒分辨成像并做MTRC校正.从理论推导及仿真实验结果来看,该方法在达到同样方位分辨率的前提下其积累时间最少时只有传统ISAR的 1 MN ,这极大的缩短了积累时间,从而使大部分飞行目标均能满足在积累期间近似做匀速直线运动的条件,扩展了ISAR成像的适用范围,提高了成像效果.     

宽带雷达RID成像

介绍了雷达成像基本原理,分析了目标自身转动的分量及其转动的主要来源,针对非匀速转动目标,提出了成像补偿的两步法,并探讨了距离瞬时多普勒（RID）成像的可行方法。     

基于天线布阵的MIMO雷达成像研究

MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)雷达是一种新体制雷达,具有潜在的对空中目标实时成像能力.论文首先建立了MIMO雷达观测信号模型,结合等效相位中心近似,以MIMO雷达对空中目标成像为目的提出一种天线布阵方式.基于这种布阵方式,推导出适用于MIMO雷达的修正距离偏移成像算法.最后对布阵方式的合理性和成像算法的有效性进行了成像仿真验证.     

基于多快拍图像联合的MIMO雷达三维成像方法

为了提高多输入多输出(MIMO)雷达三维成像沿运动方向的方位分辨率,该文从多快拍图像联合利用的角度入手,提出一种新的多输入多输出-逆合成孔径雷达(MIMO-ISAR)三维成像方法。其基本思路是通过对一段时间观测下二维平面阵列获取的多个单快拍三维图像进行相干处理,沿着散射点线性拟合的方向提取峰值并重构出新的三维图像。仿真实验结果表明,与单快拍三维成像方法相比,该方法可以显著提高成像结果沿运动方向的方位分辨率;与现有基于重排和插值的经典MIMO-ISAR方法相比,该方法对慢速和快速运动目标均适用,得到的成像结果聚焦良好并能够有效抑制沿运动方向的旁瓣。      

跟踪雷达的ISAR成像技术

本文对跟踪雷达的 ISAR 成像技术进行了研究。对跟踪雷达的成像特殊性进行了分析,并对成像中涉及的运动补偿、距离走动校正以及方位成像进行了深入研究,最后通过数据处理对所提方法的有效性进行了验证。     

基于MIMO雷达的高分辨成像方法

以实现对空中目标的高分辨成像为目的,文章提出了基于MIMO雷达的技术解决方案.首先分析了MIMO雷达的工作原理和实现形式,而后建立了MIMO雷达成像模型,并推导出MIMO雷达多通道回波与目标空间频谱的对应关系.通过分析目标空间频谱的支撑区分布,论证了MIMO雷达阵列方位向的高分辨成像能力.最后进行了成像仿真实验.结果表明:在同等接收阵列条件下,MIMO阵列与实孔径阵列相比方位分辨率能够得到数倍的提高.     

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。      

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.     

宽带DBF SAR/MTI雷达典型工作模式设计

合成孔径雷达作为一种无线电装备,也必然遵循从模拟到数字再到软件化这样的发展道路。数字阵列SAR/MTI系统采用数字化、软件化处理取代硬件实现,具有许多常规SAR/MTI系统所不具备的优势。回顾了数字波束形成技术(DBF)与合成孔径雷达(SAR)逐步结合的技术发展进程,讨论DBF在SAR系统的典型应用模式及性能与功能的提升。最后建议我国急需开展宽带DBF体制SAR/MTI系统技术研究,使DBF体制的SAR侦察监视技术从跟踪走向创新,从而为下一代战场侦察监视雷达奠定技术基础,实现情报获取效率的有力提升。     

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。     

基于分布式压缩感知的全极化雷达超分辨成像

基于分布式压缩感知理论,提出了一种全极化逆合成孔径雷达超分辨成像算法,联合各极化通道进行超分辨处理.首先,建立全极化信号模型及超分辨字典,利用各极化通道信号的联合稀疏性将全极化超分辨成像建模为最小L2,1范数的优化问题,运用一种快速算法求解该优化问题.由于利用联合稀疏约束,多极化通道联合成像相比于单通道成像能够获得更好的超分辨性能和噪声抑制能力,最终有效提高图像极化融合的效果.同时,采用快速傅里叶变换操作提升了算法的运算效率.基于backhoe的仿真数据实验验证了该算法的优越性.     

步进跟踪模式下的单脉冲雷达三维成像技术研究

逆合成孔径雷达（inverse synthetic aperture radar,ISAR）可以对飞机、舰船与空间目标等进行成像,在军事和民事应用中具有重要的意义。ISAR三维成像可以克服传统二维成像中的几何失真、方位向定标难与图像投影平面未知等问题,有利于对目标进行分类和识别,是ISAR技术的重要发展趋势之一。本文主要对单天线ISAR、干涉ISAR（interferometric ISAR,InISAR）、阵列ISAR等不同体制的三维成像进行介绍。在此基础上,对各种体制的研究现状进行了总结,并对未来的发展方向进行了分析。

     

Mimo radar imaging model and algorithm

Based on the array architecture of multiple transmitting/receiving antennas, Multi-Input Multi-Output (MIMO) radar provides a new mechanism for radar imaging technology. In order to explore the processing approach to this imaging mechanism, the two dimensional (2D) imaging model of MIMO radar is established first, and the spatial sampling ability is analyzed from the concept of spatial convolution of the antenna elements. The target spatial spectral filling format of MIMO radar with monochromatic transmitting signal is described. High-resolution imaging capability of MIMO radar is analyzed according to spatial spectral coverage and the corresponding imaging algorithm is presented. Finally, field imaging experiment is used to demonstrate the superior imaging performance of MIMO radar.     

On parameter identifiability of MIMO radar with waveform diversity

Parameter identifiability is one of the most interesting issues in multiple-input multiple-output (MIMO) radar systems. Previous works have presented conditions for parameter identifiability of the systems with uncorrelated waveforms. In this paper, under general waveform assumptions, we investigate conditions for parameter identifiability of MIMO radar systems with more flexible waveform diversity, where the transmitted waveforms are not restricted to be uncorrelated. The conditions specify the maximum number of targets that can be uniquely localized, which are obtained based on the rule of time-bandwidth product. Moreover, it is found that the conditions are in terms of the rank and structure of the waveform covariance matrix (WCM) and the geometry of MIMO radar systems. Numerical examples are provided to verify the effectiveness of the conditions.     

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.      

Low complexity 3D-OMP algorithms for DOD DOA and Doppler frequency estimation in bistatic MIMO radar

The biggest challenge of the traditional 3D orthogonal matching pursuit (OMP) method for direction-of-departure (DOD), direction-of-arrival (DOA) and Doppler frequency estimation in bistatic multiple-input multiple-output (MIMO) radar is the heavy computational burden due to a large number of atoms in the overcomplete dictionary. In this paper, low complexity 3D-OMP algorithms are investigated. First, the traditional 3D-OMP algorithm is given. Then, two-dimensionality reduced OMP-based algorithms are proposed exploiting the property of Khatri-Rao product and proper sparse representation. Also, the multiple measurement vectors (MMV) model is introduced to our OMP algorithms to guarantee the estimation performance. The simulation results show that the DOD, DOA and Doppler frequency can be effectively estimated with a small number of pulses and low computation cost. With similar accuracy compared with the traditional 3D-OMP method, much lower computational burden can be achieved by using the proposed methods.     

RNN based MIMO channel prediction

A new hybrid PSO-EA-DEPSO algorithm based on particle swarm optimization (PSO), evolutionary algorithm (EA), and differential evolution (DE) is presented for training a recurrent neural network (RNN) for multiple-input multiple-output (MIMO) channel prediction. This algorithm is shown to outperform RNN predictors trained off-line by PSO, EA, and DEPSO as well as a linear predictor trained by the Levinson–Durbin algorithm. To explore the effects of channel prediction error at the receiver, new expressions for the received SNR, array gain, and average probability of error are derived and analyzed. These expressions differ from previous results which assume the prediction error is Gaussian and/or independent of the true CSI. The array gain decays with increasing signal-to-noise ratio and is slightly larger for spatially correlated systems. As the prediction error increases in the non-saturation region, the coding gain decreases and the diversity gain remains unaffected.     

基于MIMO的ISAR成像算法研究

基于RD算法的ISAR成像在实际应用中由于很多复杂的因素导致可利用的成像积累时间短,有可能达不到所要求的方位向分辨率。在此研究了几种不同情况下,结合MIMO技术对同一目标ISAR成像的算法。它采用多个收发雷达对同一目标发射一组射频信号,通过对接收到的回波信号进行匹配滤波实现距离像压缩,将不同雷达接收到的距离像进行选取、插值、组合,最后对组合后数据进行方位向多普勒分辨成像。理论推导以及仿真实验结果证明,该方法在不同情况下都可以在达到方位向分辨率的前提下,缩短成像所需时间,或者在确保成像时间的前提下,提高成像的分辨率。这样缩短成像时间的方法扩大了ISAR成像的应用范围,提高了ISAR成像效果。