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文檔簡介
1、MIMO(Multiple input Multiple output,MIMO)雷達(dá)可以利用空間廣布的多發(fā)多收陣元,顯著拓展目標(biāo)散射信息的空間采樣能力,提高雷達(dá)系統(tǒng)的空間分辨率,實現(xiàn)目標(biāo)的成像觀測??臻g分布較緊湊的集中式MIMO雷達(dá)作為MIMO雷達(dá)的一種主要應(yīng)用形式,其成像技術(shù)的研究已在目標(biāo)監(jiān)視、安全檢測、對地遙感等領(lǐng)域得到廣泛的關(guān)注。集中式MIMO雷達(dá)由于采用較為緊湊的陣元空間分布,導(dǎo)致目標(biāo)的多通道空間采樣之間呈現(xiàn)部分相關(guān)性,從而成
2、為限制系統(tǒng)空間分辨率進(jìn)一步提高的瓶頸因素。為此,本文從集中式MIMO雷達(dá)空間譜填充的特點出發(fā),通過引入目標(biāo)的稀疏先驗,針對上述瓶頸問題,開展了以下研究工作:
1.推導(dǎo)了遠(yuǎn)場條件下的集中式MIMO雷達(dá)兩維回波模型,利用空間譜理論描述了集中式MIMO雷達(dá)空間譜填充的特點,分析了匹配濾波成像結(jié)果。然后,構(gòu)建了集中式MIMO雷達(dá)成像仿真和實驗的場景,用于后續(xù)研究內(nèi)容。
2.研究了基于匹配濾波和正則化方式的信噪比增強方法,并從
3、集中式MIMO雷達(dá)回波的相關(guān)性出發(fā),提出了一種基于非凸約束的低秩矩陣去噪算法,進(jìn)一步改善了回波信噪比。
3.在空間譜均勻致密填充下,建立了系統(tǒng)點擴(kuò)散函數(shù)(Point Spread Function,PSF)與目標(biāo)散射系數(shù)兩維卷積信號模型,提出了兩維迭代去卷積成像方法,消除了點擴(kuò)散函數(shù)的卷積效應(yīng)。然后,減少陣元及發(fā)射頻點數(shù)目導(dǎo)致均勻空間譜部分行列隨機(jī)缺失,提出了兩種回波矩陣重排方式,利用重排回波之間的相關(guān)性,提出了基于非凸約束的
4、低秩回波矩陣補全(Matrix Completion,MC)方法,準(zhǔn)確補全了缺失的空間譜數(shù)據(jù)。
4.在空間譜非均勻填充且不可補全條件下,去卷積成像方法不再適用,依據(jù)壓縮感知理論(Compressed Sensing,CS),提出了基于非凸約束的兩維稀疏成像方法,仿真分析了off-grid及相位誤差引起的模型失配對成像性能的影響。緊接著探討了成像網(wǎng)格及空間譜相關(guān)性導(dǎo)致的冗余數(shù)據(jù)與觀測矩陣列互相關(guān)特性之間的聯(lián)系,針對空間譜冗余造成
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