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。     

基于压缩感知的稀疏采样数据大转角ISAR 成像研究

针对方位向稀疏采样条件下,大带宽大转角逆合成孔径雷达(ISAR)高分辨成像时,一维距离像中目标散射点的距离徙动问题,提出了基于贝叶斯压缩感知的稀疏ISAR 成像方法。对于方位向稀疏采样数据,该方法在包络对齐和相位补偿后,通过傅里叶变换将数据变换到距离频率域,对每一距离单元数据,根据方位向稀疏采样的位置构造相应的Keystone基矩阵,利用贝叶斯压缩感知算法重建目标在各距离频域单元的多普勒域系数,最后,通过距离向逆傅里叶变换和方位向自聚焦完成ISAR 成像。计算机仿真验证了该方法的有效性。     

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。      

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。     

基于匹配追踪的ISAR超分辨成像方法

稀疏信号表示在与信号结构匹配方面具有很大的灵活性,可以用于逆合成孔径雷达(ISAR)成像.目前常用的算法基寻踪法和FOCUSS法都是并行算法,计算量很大.而匹配追踪法是一种逐步选取基函数的算法,计算量小.因而是一种更有效的成像算法.对于仿真和真实ISAR雷达数据,匹配追踪法得到的图像分辨率大大高于传统的傅里叶变换方法.故表明匹配追踪法是一种有效的ISAR超分辨成像方法.     

MIMO雷达近场成像校准与互耦合补偿方法

毫米波频段的合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）因拥有良好的方位向分辨率而受到广泛关注,同时在发射端和接收端采用多根天线多输入多输出（Multiple?Input Multiple?Output, MIMO）的方式可以极大提高信道容量。然而MIMO?SAR图像重建计算较为复杂,且多个通道间幅相不一致和相互耦合容易导致图像出现伪影,严重影响成图质量。基于此,本文对引入非均匀快速傅里叶变换（Nonuniform Fast Fourier Transform, NUFFT）简化的距离迁移算法（Range Migration Algorithm, RMA）成像算法进行了研究;在分析扫描架运动抖动对相位影响的基础上,探究了通过照射金属反射面的MIMO阵列校准方法,实现了192个通道的同时校准;并搭建了毫米波SAR系统实验平台,对伪影消除、成像分辨率等开展了验证实验。实验结果实现了图像重构,成像分辨率达到了2 mm,完成200 mm×200 mm孔径扫描时间缩短至120 s。     

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。     

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。      

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。     

毫米波FMCW MIMO雷达三维点云成像方法

毫米波FMCW MIMO雷达的三维点云成像在自动驾驶、智慧交通、工业和安防等领域的三维环境感知因其独特的优势而受到广泛关注。本文在现有处理框架下提出一种结合渐近最小方差稀疏迭代（SAMV）的高分辨点云成像方法。该方法首先对差拍信号做一维快速傅里叶变换（FFT）获得高分辨距离像,然后对每一个距离单元采用SAMV算法来估计方位角网格和俯仰角网格的功率,最后结合CASO-CFAR检测算法,得到探测区域内目标高分辨的距离、方位角和俯仰角三维信息。仿真和实验结果表明,相比现有结合Capon测角的方法,该方法能在相同雷达条件下角分辨率提高2倍,实现了毫米波雷达高分辨的三维成像。     

一种车载毫米波FMCW MIMO雷达快速成像方法

针对车载毫米波FMCW MIMO雷达现有的常规波束形成算法的旁瓣效应造成的方位向分辨率低以及高分辨算法的工程实时性低的问题,提出了一种迭代自适应算法（IAA）高分辨成像的快速实现方法。该方法首先利用快速傅里叶变换（FFT）获取目标一维距离像,然后对每一距离单元利用FFT算子和Gohberg-Semencul（GS）因子分解计算迭代自适应算法（IAA）的数据协方差矩阵和其逆矩阵,利用快速Toeplitz矩阵向量乘法计算IAA迭代值,从整体上提升了IAA估计各角度散射系数的实时性。仿真和实验结果验证了该方法的可行性和有效性。     

雷达目标三维成像算法研究

逆合成孔径雷达三维成像技术可有效揭示雷达目标散射源的空间分布;相比于传统的距离向和方位向二维成像,三维成像又增加了俯仰向的分辨能力,可以识别雷达目标高度方向的散射源分布情况。从雷达目标回波信号分析出发,探讨了三维成像的基本公式及算法。距离向分辨采用传统的FFT(快速傅里叶变换)实现,方位向和俯仰向分辨运用卷积反投影算法实现。讨论了两种实现方位向和俯仰向成像的投影插值算法,即二维投影插值法和直接投影法,与传统的二维投影插值算法比较,直接投影法具有计算速度快和计算精度高的优点。     

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。