基于低秩稀疏约束的穿墙雷达成像算法

针对穿墙雷达(TWR)成像过程中墙杂波与成像空间分别具有低秩性和稀疏性的特点,提出了一种基于低秩稀疏约束的穿墙雷达成像算法。所提成像算法通过奇异值软阈值法和l1范数最小化技术进行迭代求解低秩稀疏约束优化问题,实现在墙体强反射波存在的探测环境中基于压缩感知框架对墙后隐蔽目标的准确成像重建。仿真和实验数据的处理结果验证了所提成像算法的有效性和准确性。     

高帧率步进频穿墙成像雷达扫频方法

步进频是穿墙成像雷达的常用波形,传统采用锁相合成技术的步进频穿墙成像雷达的跳频时间长,帧率很低,难以满足穿墙雷达实时成像的要求。为了解决这个问题,提出了一种新的扫描方案,可以通过现场可编程门阵列（FPGA）实现对扫描方式的可调控制,在不影响回波波形及成像效果的情况下显著提高了步进频穿墙成像雷达的帧率。在2 MHz的频率步长以及2.5 GHz的频段范围内时,实际成像帧率可以达到14 Hz,在一定程度上满足了实时成像的要求。试验测试结果验证了所提方法的可行性。     

多视角穿墙雷达联合稀疏成像算法

多视角穿墙雷达成像系统利用多个视角的目标回波数据,可以有效提高目标成像重建结果的质量。在建立多视角穿墙雷达联合稀疏信号模型的基础上,提出了一种基于交叉验证技术的删失同时正交匹配追踪成像算法。该算法将每个观测视角雷达单元的测量数据分成重建数据和交叉验证数据两部分,通过进行多次删失同时正交匹配追踪迭代计算实现测量噪声水平估计和成像重建,既减小了各个视角雷达站间的数据通信开销,也摆脱了成像算法对测量噪声水平和场景稀疏度先验信息的依赖。仿真实验结果验证了所提成像算法的有效性和准确性。     

墙体参数模糊下穿墙雷达运动目标成像

针对墙参数模糊条件下运动目标成像速度慢、墙参数重建精度差等问题,提出了一种改进拟牛顿-粒子群优化(Limited Broyden Fletcher Goldfarb Shanno-Particle Swarm Optimization,LBFGS-PSO)算法,建立了LBFGS-PSO算法模型,解决了传统拟牛顿算法和粒子群算法计算速度慢、误差较大等问题。该算法与块正交匹配追踪（Block Orthogonal Matching Pursuit,BOMP）算法相结合不仅可以精确重建边墙位置,还能够准确地重建多径效应环境中的运动目标和静止目标,算法的计算速度和精度得到了一定程度的提高。仿真结果和数据分析验证了所提方法的性能。     

基于子孔径方位特性的穿墙雷达虚拟多视角成像方法

针对穿墙雷达(TWR)室内不规则场景中信号传播的多径效应所导致成像区域“幻影”存在的问题,提出了一种基于脉冲雷达信号平台频域压缩感知(CS)框架的多径利用方法。在建立室内多径回波脉冲信号矢量模型的基础上,将每条多径分量作为一个特殊的观测通道,并利用目标、多径“幻影”依赖于阵列子孔径方位(AD)的特性,由此来分析目标、“幻影”与子孔径位置的关联性,最后通过调和平均(HMAM)子孔径图像融合方法实现 “幻影”抑制和目标的虚拟多视角成像。该方法克服了脉冲信号时域压缩感知计算复杂度高以及需要事先已知室内几何反射位置的不足。不同场景的仿真结果验证了此方法的可行性和优越性。     

超宽带穿墙雷达成像技术研究现状

介绍了国内外超宽带穿墙雷达(Ultra Wide-Band Through the Wall Radar, UWB-TWI)装 备研制现状,重点放在穿墙雷达成像算法上,包括逆散射成像算法、后向投影算法、时间反 转镜方法、压缩感知成像方法等,以期为相关研究人员提供参考。     

基于组合滤波的压缩感知穿墙雷达杂波抑制

针对压缩感知穿墙雷达成像过程中受壁杂波污染严重等问题,提出了一种组合滤波的杂波抑制算法。该算法利用小波预处理、统计信号滤波法相结合的方式对回波信号进行处理,通过动态阈值分段弱正交匹配追踪进行稀疏迭代求解。在强壁杂波存在的情况下,组合滤波法能够有效地消除杂波检测出墙后目标。实验结果表明,该算法与传统单一主成分分析、奇异值分解和经验模态分解滤波相比,所成雷达像的子杂波比分别提高了1.57、1.52、1.26倍。     

基于BP和CS相结合的圆周SAR三维成像算法

与传统的直线SAR 相比,圆周SAR(CSAR)具有对场景进行三维成像的能力,但对于一 般的目标,其有效孔径只是一定角度的圆弧而非完整圆周孔径,使得圆周SAR只能获得航迹 向和斜距向的高分辨率,影响了其三维成像能力,所以现在通常采用沿着不同高度角进行多 次观测的多航过圆周SAR模式来实现三维成像。针对多航过圆周SAR由于多航过稀疏并且 非均匀采样而严重影响成像质量的问题,提出一种将BP算法和压缩传感算法（CS）结合的三 维成像算法。该算法先利用BP算法实现每一次航过数据的二维成像,再利用压缩传感算法进 行高度向聚焦,来改善高度向的聚焦质量,最后将实测数据成像结果和传统的三维BP算法的 结果进行比较,证明该算法可以有效地抑制旁瓣,得到超分辨的三维成像结果。     

基于多测量向量模型的极化探地雷达成像算法

针对极化探地雷达(GPR)工作过程中目标成像空间的联合稀疏性,提出了一种基于多测量向量模型的极化探地雷达成像算法。在建立极化探地雷达回波信号模型的基础上,利用各极化通道测量数据的联合稀疏性将各个极化通道的测量数据等效成多测量向量（MMV）,通过多任务贝叶斯压缩感知（MT-BCS）算法对各个极化通道的测量数据进行联合处理从而实现各个极化通道对应的探测场景反射率的重建。基于时域有限差分（FDTD）法的仿真数据处理结果表明所提成像算法在目标位置重建的准确性和背景杂波抑制能力上均优于单测量向量（SMV）模型的极化探地雷达成像算法。     

波形未知信号时频差参数的最大似然估计算法

提出了波形未知确定信号时频差参数估计的最大似然算法,得出利用互模糊函数可以实现此 种信号条件下时频差参数最大似然估计的结论,推导出了闭合形式的克拉美罗下界并对比了 不同信号模型下的参数估计精度。仿真实验结果表明了估计算法和性能分析的正确性。