多元LDPC码列分层DBC译码算法

针对多元LDPC码扩展最小和（Extended Min Sum,EMS）译码算法收敛速度慢、运算复杂度高的问题,提出一种多元LDPC码列分层动态检泡（Dynamic Bubble-Check,DBC）译码算法。首先对变量节点按不同列重进行分层处理,译码时率先更新列重较大分层的变量节点消息,不同层之间采用串行方式进行消息传递,通过并串结合的方式降低译码迭代次数。在校验节点消息更新过程中,采用动态检泡方法减少EMS算法中的运算量,降低算法复杂度。仿真结果表明,在几乎不损失性能的前提下,该算法的平均最大迭代次数仅为EMS译码算法的50%,复杂度降低为EMS算法的50%。     

A novel high-voltage device structure with an N~+ ring in substrate and the breakdown voltage model

A novel high-voltage device structure with a floating heavily doped N~+ ring embedded in the substrate is reported,which is called FR LDMOS.When the N~+ ring is introduced in the device substrate,the electric field peak of the main junction is reduced due to the transfer of the voltage from the main junction to the N~+ ring junction, and the vertical breakdown characteristic is improved significantly.Based on the Poisson equation of cylindrical coordinates,a breakdown voltage model is developed.The numerical results indicate that the breakdown voltage of the proposed device is increased by 56%in comparison to conventional LDMOS.     

基于尺度MMSE波束的超宽带穿墙成像方法

与最大化信干噪比波束相比,最小均方误差(minimum mean squared error,MMSE)波束能够获得更好的信号波形估计,因此非常适合超宽带穿墙雷达目标成像。通过分析MMSE最优权矢量中标量因子和用于旁瓣抑制的相干因子(coherence fac-tor,CF)之间的关系,建立MMSE算法与CF加权最小方差无失真响应(minimum variance distortionless response,MVDR)算法之间的统一形式,提出尺度MMSE算法。考虑到墙体介质的非均匀性、天线定位误差等的影响,给出了最优权矢量中未知参数的稳健估计方法。最后,利用时域有限差分(finite difference time domain,FDTD)数值仿真和实验数据分析了不同尺度的成像性能。结果表明尺度越大,成像质量越好,目标杂波比(target-clutter-ratio,TCR)提高约25 dB。     

一种毫米波雷达快速高分辨三维点云成像方法

针对现有毫米波雷达三维点云成像方法难以兼顾高分辨性能和运算速度的问题,提出一种结合自适应网格进化和稀疏 渐近最小方差(SAMV)的快速高分辨三维点云成像方法。 该方法首先在快速傅里叶变换(FFT)获得距离像的基础上利用恒虚 警率(CFAR)检测目标的距离单元,以此估计目标的距离,然后对有目标的各距离单元使用“划分粗网格-功率谱估计-检测-网 格细化”的自适应网格进化方法,得到感兴趣的方位-俯仰角细化网格,对这些细化网格估计功率谱后再次进行检测以快速得到 目标的三维点云像。 上述过程中,网格分裂前后的功率谱估计均使用 2D SAMV 方法,以提高点云像中的角度信息的精确度、分 辨率。 实验结果表明,该方法在保持 4°的角度分辨率的同时,将生成三维点云的速度提升至 2D SAMV 方法的 10 倍左右。     

基于方位向互相干因子的建筑物布局成像

针对超宽带MIMO穿墙雷达建筑物布局成像中墙体位置偏移以及稀疏阵列引起的旁瓣和栅瓣问题,利用方位向上距离向轮廓在主瓣周围相似而在旁瓣/栅瓣周围不同的特性,提出一种基于方位向互相干因子加权的建筑物布局成像方法。首先计算方位向互相干因子,加权消除图像的旁瓣/栅瓣;然后结合Hough变换检测墙体位置并计算未知墙体的厚度,分别按墙体位置和墙体厚度划分子图像和补偿时延,获得墙体位置校正后的子图像;最后融合子图像得到最终的建筑物布局成像。仿真实验和实测数据处理结果表明,该方法在抑制旁瓣/栅瓣的同时也校正了墙体位置并实现聚焦成像。     

结合TV约束的穿墙雷达扩展目标成像方法

在穿过周期性空心墙体的雷达成像中,当成像区域存在扩展目标时,会有数量较多且呈现区域性分布的散射点,从而导致空间的稀疏性较差,如果仍然采用传统稀疏成像方法,往往得不到理想的结果,为此提出一种TV约束下的扩展目标稀疏成像方法。该方法首先将空心墙体等效为三层均匀介质模型,基于贝叶斯准则,采用"Integrate-out"方法充分利用目标的先验信息实现目标函数的无参数化,最后利用交替循环迭代法进行循环优化。仿真和实验结果表明,该方法不仅可以对扩展目标进行高分辨成像,还可以有效消除图像中的杂波,并且大大减小了计算量。     

一种针对雷达成像的时域线性采样优化方法

传统时域线性采样法(TD-LSM)可以在探测区域散射体先验信息未知条件下,获取较为准确的重构散射体目标位置与部分外形信息,但由于检验函数时延值没有标准化选取方法,使得重构效果可靠性不稳定。并且运算过程中需要将原始数据方阵作离散卷积变换,导致数据维数膨胀严重增加运算消耗。因此,针对时延值选取无标准化方法和计算代价巨大的缺陷,首先通过分析雷克波传播特性,提出并验证了一种最佳时延值选取准则;其次结合该准则进一步提出一种基于分割思想的改进方法。仿真和实测数据表明,改进算法可以有效提高成像效果的可靠性并显著提高运算效率。     

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。     

穿墙雷达多维参数人体姿态识别方法

现有的人体姿态识别方案大多数是从单一的角度来考察人体的姿态特征,但是仅采用距离像很难体现人体关节的位置信息,仅提取微多普勒特征有时会覆盖掉径向速度不明显的特征。为此,本文首先利用慢时间-距离像和慢时间-微多普勒谱图构建出人体姿态的三维张量数据集,扩展了人体姿态的特征维度,然后采用改进型瓶颈残差模块构成的神经网络提高了人体姿态的识别率。实验结果表明,通过对4名受试者的8种姿态进行训练和测试,该网络对人体姿态的三维张量数据集的识别率可达97.78%,相比于单一特征数据集的识别率提高了4%~7%。