组合字典下超宽带穿墙雷达自适应稀疏成像方法

针对现有超宽带穿墙雷达稀疏成像算法大多只采用点目标稀疏基表示模型和稀疏优化的正则化参数不能被自适应调整以及目标位置不在划分网格上带来虚假像的问题,该文提出一种基于贝叶斯证据框架的自适应稀疏成像方法。该方法首先利用组合字典独立稀疏表示场景中的点目标和扩展目标,然后在建立的偏离网格稀疏表示模型的基础上分层最大化各参数的似然函数,用第1层推理结合共轭梯度算法估计组合字典的各稀疏表示系数,用第2层推理估计正则化参数和目标的偏离网格量,最终通过迭代优化参数的设置得到问题的求解。仿真和实验结果表明,该方法不仅同时自适应增强穿墙场景中的点目标和扩展目标,还消除了偏离网格目标引起的虚假像。     

穿墙雷达室内多径机理分析与抑制方法

由于穿墙雷达室内多径效应的存在,使得回波信号功率减弱,甚至淹没于多径虚假像中,造成目标数量和位置的误判。针对室内多径效应问题,首先构建目标之间以及目标和墙体之间的多径传播模型,然后利用双圆解析表达式方法得到多径虚假像的位置与目标位置、子孔径位置、子孔径大小之间的关联性,并用此来分析室内多径虚假像产生机理,最后通过子孔径双层融合方法抑制多径虚假像。仿真和实验结果表明,该方法可以有效抑制多径虚假像,从而验证了理论分析的可行性。