应用于太赫兹成像的弧形多收多发阵列的设计方法

提出了基于等效阵列概念的弧形多收多发(MIMO)阵列的设计方法,依照该方法设计了一种50发60收的弧形MIMO阵列,并在太赫兹波段进行仿真分析。结果表明,所设计的弧形MIMO阵列的成像分辨率接近于理论极限;该弧形MIMO阵列与包含3000个收发同置天线的等效阵列相比,点扩展函数的主瓣宽度一致、旁瓣波峰波谷的位置一一对应,其等效性得到了验证;与传统直线MIMO阵列相比,弧形MIMO阵列的成像范围较大,其旁栅伪影得到明显抑制,这有利于获得更好的曲面目标侧面成像效果。     

直升机载弧形阵列MIMO微波成像技术研究

该文提出了一种新的基于弧形阵列直升机载MIMO微波成像模式,利用平台下方水平布置的弧形阵列天线,通过MIMO信号收发机制快速实现弧形孔径合成,获取平台周围观测区域的高时间高空间分辨率2维图像。文章详细介绍了弧形阵列微波成像的工作原理,建立了相应的成像信号模型,研究了基于共焦投影技术的弧形阵列微波成像算法,分析了该成像模式的成像性能;最后,通过计算机仿真验证了该成像模式的可行性和有效性。      

一种基于宽带MIMO雷达时域成像的阵列布阵模型

多输入多输出(MIMO)霄达足近几年发展起来的一种新慨念雷达体制.为了进一步降低宽带MIMO雷达的阵列规模和硬件复杂度,使MIMO雷达成像技术实用化成为可能,结合改进型后向投影(BP)成像算法,提出了一种非均匀线阵成像系统阵列布阵模型.提出的阵列布阵模型通过成像系统方位向分辨率婴求和目标方位向成像场景大小确定阵元间距,使得系统的阵列规模和硬件复杂度显著降低.同时,时域成像算法的使用避免了频域算法存在的采样定理限制,有效增强了阵列设计的灵活性,并使得成像阵列规模和硬件复杂度得到进一步降低.最后仿真实验验证了该成像系统布阵模型的正确性和有效性.     

基于时分MIMO的地基雷达高分辨率成像研究

基于时分多输入多输出(MIMO)的地基雷达成像有许多很好的应用价值,比如替代合成孔径雷达成像在山体滑坡监测方面的应用。针对基于时分MIMO的地基雷达高效高分辨率成像,该文提出一种基于逆傅里叶变换脉冲压缩和波束形成的成像算法。雷达通过步进频连续波技术获得高距离向分辨率,利用MIMO技术获得高方位向分辨率。通过逆傅里叶变换法实现雷达数据距离向压缩,采用波束形成算法实现雷达数据方位向压缩。同时该算法还针对MIMO天线阵列所引起的回波信号相位不连续问题进行了适当的校正,在保持算法高效性的同时提高了成像质量。根据真实的山体滑坡监测成像场景参数,通过数值仿真验证了该成像算法的可行性,应用在山体滑坡监测上理论效果良好。     

基于双策略差分进化算法的太赫兹MIMO阵列雷达优化

太赫兹波由于其高分辨率、高穿透性和高安全性等特点，太赫兹MIMO阵列雷达结合了多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)阵列技术，能够实现实时高分辨率成像，在人体安检等领域得到了广泛应用。然而，由于太赫兹波波长更短以及稀疏布阵使阵元间距远大于发射信号半波长，使阵列雷达波束方向图中出现高栅旁瓣电平问题，影响成像质量。针对该问题，文中在差分进化算法的基础上提出了一种双策略自适应差分进化算法(Dual Strategy Adaptive Differential Evolution,DSADE)用于阵列优化：首先，改进种群初始化方法，使用Kent混沌序列生成初始种群，该方法能够使初始个体基因在解空间中分布更加均匀；其次，提出了一种双变异策略，使算法能够根据迭代次数和个体适应度值选择合适的变异策略；最后，对参数进行了自适应改进，使参数能够根据个体进化情况进行自主调整。为验证DSADE算法收敛性选取了8组标准函数对算法进行了测试，DSADE算法在所有测试函数上均能取得最好的收敛效果。此外，使用DSADE算法对太赫兹MIMO雷达进行了仿真优化实验，该算法...     

UWB MIMO穿墙雷达的阵列设计和成像方法

利用多发多收(MIMO)方式对超宽带(UWB)穿墙成像雷达天线阵列进行稀疏化处理不失为一种很好的选择。该文从成像模型出发,分析了UWB MIMO天线阵的等效接收阵列问题,给出了基于空间卷积理论的UWB MIMO阵列设计方法,仿真验证了方法的有效性和在穿墙成像系统中应用的可行性。此外,提出了相干系数加权稳健Capon波束形成的自适应成像方法,理论分析和实验结果表明该方法能够获得较高的分辨率和图像信噪比。     

时分MIMO滑坡雷达稀疏成像算法

针对现用于成像的MIMO山体滑坡雷达均匀线性阵列数目过多、数据处理复杂度高的问题，引入稀疏阵列时分地基MIMO雷达模型，提出一种基于逆傅里叶变换和混合匹配追踪算法的成像方法。首先通过对雷达回波信号作逆傅里叶变换实现距离向压缩，并进行近似相位补偿，然后采用一种基于时延补偿因子稀疏基的压缩感知算法实现方位向压缩。同时针对多目标成像的伪影点问题，方位向数据压缩引入子空间追踪算法和正交匹配追踪算法的结合算法重构出高分辨率且没有伪影的二维图像。根据真实的山体滑坡监测成像场景参数，通过数值仿真验证了该方法能够在低于传统均匀阵列的天线数目情况下实现目标高质量成像，且具有一定的抗噪性。     

地基MIMO雷达快速成像算法研究

地基多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)成像雷达采用数字波束形成技术实现二维成像,具有成像速度快的技术优势。本文提出了一种适用于大景深、宽视角场景的地基MIMO雷达的快速二维成像算法。首先,根据MIMO雷达的阵列构型建立回波信号模型;其次,基于该模型补偿天线阵列近场空变性的相位中心近似(Phase Center Approximation, PCA)误差并进行数据重排,通过Kesytone变换校正距离徙动;然后,利用方位分块Dechirp处理实现方位向聚焦,实现MIMO雷达二维成像;最后利用MIMO雷达外场实验数据完成了算法验证。研究结果表明:在保证成像精度要求的情况下,该算法可以实现大景深、宽视角场景的高分辨快速成像,成像处理时间优于反向投影成像(Back Projection, BP)算法。      

MIMO成像技术的插值方法研究*

研究了两种插值算法对MIMO 阵列成像技术的影响,一种是直接对采样数据进行插值,另外一种是先对采样数据进行相位平移然后插值。在稀疏MIMO 阵列成像技术中,数据的采样率不能够满足奈奎斯特采样定理,进行多维FFT 变换后将导致成像结果模糊或混叠,通过合适的插值方法处理可以有效地改善成像效果。文章先讨论了两种插值算法对线性阵列一维方位像的影响,然后应用于MIMO 二维阵列成像中,通过仿真试验详细分析了两种插值算法对MIMO 成像技术的影响情况,指出如何合理有效地利用插值以提高成像质量。     

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。     

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。     

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.     

基于斜距高阶近似的弧形阵列SAR成像方法

弧形阵列合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)是一种新型的针对广域观测的阵列成像雷达,其具有观测范围广,分辨率高等特点。由于其回波信号方位向等角度间隔采样,目标精确的二维频 谱难以有效推导,并且已有的线性阵列成像算法不再适用。针对上述问题,本文提出了一种基于斜距高阶近似的弧形阵列SAR成像处理方法,该方法首先对斜距模型进行高阶近似,然后推导了雷达回波信号的二维频谱,之后在二维频域补偿距离徙动及距离方位的耦合,最终得到聚焦图像。点阵目标的仿真结果验证了该成像方法的有效性。      

一种基于频域子带合成的多发多收高分辨率SAR成像算法

针对传统单通道SAR系统无法同时实现方位向高分辨率和大测绘带宽的不足,该文研究了一种基于多载频LFM波形的方位多孔径MIMO SAR系统,建立了相应的几何模型,详细推导了其回波表达式,并提出了一种基于频域子带合成的MIMO SAR高分辨率成像算法.该算法将方位向多普勒解模糊,改进的距离向频域子带合成和CS成像算法相结合...     

基于指纹匹配的无蜂窝大规模MIMO三维定位方法

本文研究了无蜂窝大规模多输入多输出（Multiple input multiple output, MIMO）系统中基于指纹匹配的无线定位方法。假设服务区域内布设大量接入点（Access point, AP）,每个AP配置水平均匀线性阵列天线（Uniform linear array, ULA）或垂直ULA。利用相互正交的线性阵列天线（Orthogonal uniform linear array, O-ULA）对不同地理位置用户的方位角和俯仰角进行辨识,提取无线信道的角度功率谱矩阵构建方位角和俯仰角指纹库。借助谱聚类算法对指纹数据库进行预处理,然后通过两阶段指纹匹配策略计算指纹相似度并排序,在指纹库中搜索与用户指纹相似度最高的参考点,并利用加权K近邻算法（Weighted K-nearest neighbor, WKNN）估计用户位置。仿真结果表明,所提方案和单天线方案、ULA方案、均匀矩形阵列（Uniform rectangular array, URA）方案相比能够获得更高的三维定位精度。      

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。