毫米波雷达近程平面扫描散射成像算法研究

发布时间：2017-04-05 10:19

  本文关键词：毫米波雷达近程平面扫描散射成像算法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：步进频率(Stepped-Frequency, SF)脉冲信号是一种频率以步进方式变化的超宽带雷达信号,被广泛应用于雷达成像、目标识别等领域。本文对毫米波步进频率脉冲雷达近程平面扫描成像算法进行了研究。首先,对雷达散射成像的基本原理进行了介绍。阐述了合成孔径雷达成像原理,详细推导了合成孔径条件下的雷达分辨率；讨论了雷达散射截面(Radar Cross Section,RCS)散射中心的分布及RCS成像的实质,并介绍了步进频率脉冲信号等宽带高距离分辨技术。其次,研究了雷达近程一维距离像、二维冠状面及横断面像、三维立体像的成像算法。其中,着重分析了提高一维距离像显示分辨率的补零法、二维横断面成像及三维立体成像中的Stolt插值算法；对Stolt插值中的截断sinc插值算法和细胞元插值算法进行了对比,并指出每种算法的适用场合。再次,针对基于Stolt插值的二维横断面及三维立体成像算法计算复杂度高的缺点,研究了基于非标准傅里叶变换快速算法(Non-Uniform Fast Fourier Transform,NUFFT)的成像算法。根据参考数据模型的不同,对基于NUFFT的二维横断面成像及三维立体成像进行了改进,此外,分析了NUFFT算法的时间复杂度,并将其与传统Stolt插值算法进行了比较。最后,针对雷达采样数据丢失或不能以Nyquist速率进行采样的情况,采用压缩感知技术以解决该问题。在压缩感知稀疏场景近程成像过程中,采用两种降采样方案进行随机频率近程成像,并将它们的成像效果与传统方法作了详尽对比。
【关键词】：步进频率脉冲 合成孔径雷达 Stolt插值 NUFFT 压缩感知
【学位授予单位】：南京理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN957.52
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 1 绪论8-12
• 1.1 研究背景及意义8-9
• 1.2 国内外研究综述9-11
• 1.2.1 近场雷达RCS成像研究概述9-10
• 1.2.2 基于压缩感知的雷达成像方法研究概述10-11
• 1.3 论文研究内容及章节安排11-12
• 2 雷达成像理论基础12-19
• 2.1 合成孔径技术原理12-14
• 2.1.1 合成孔径技术与传统雷达技术区别12-13
• 2.1.2 方位向分辨率13-14
• 2.1.3 距离向分辨率14
• 2.2 雷达散射截面成像理论14-17
• 2.2.1 雷达散射截面定义14-15
• 2.2.2 RCS成像实质15-16
• 2.2.3 目标散射中心分类16-17
• 2.3 宽带高距离分辨率雷达技术17-18
• 2.3.1 传统宽带高距离分辨率雷达技术17
• 2.3.2 步进频率脉冲信号17-18
• 2.4 本章小结18-19
• 3 基于波数域的近程雷达成像方法19-38
• 3.1 步进频率信号模型20-21
• 3.2 基于逆傅里叶变换的一维距离成像算法21-23
• 3.2.1 近程一维距离成像分析21
• 3.2.2 近程一维距离成像仿真及提高显示分辨率方法研究21-23
• 3.3 近程二维冠状面成像算法23-27
• 3.3.1 近程二维冠状面成像分析23-25
• 3.3.2 近程二维冠状面成像仿真及实测数据成像25-27
• 3.4 近程二维横断面成像算法27-33
• 3.4.1 近程二维横断面成像分析27-29
• 3.4.2 Stolt插值原理及方法29-31
• 3.4.3 近程二维横断面成像仿真及实测数据成像31-33
• 3.5 近程三维成像算法33-36
• 3.5.1 近程三维成像算法分析33-35
• 3.5.2 近程三维成像仿真及实测数据成像35-36
• 3.6 本章小结36-38
• 4 基于非标准傅里叶变换的近程雷达成像方法38-48
• 4.1 NUFFT概述38-42
• 4.1.1 非标准离散傅里叶变换问题由来38-39
• 4.1.2 通用NUFFT算法推导39-41
• 4.1.3 NUFFT窗函数选择41-42
• 4.2 基于NUFFT的改进近程二维横断面及三维成像算法42-45
• 4.2.1 基于NUFFT近程二维横断面及三维成像分析42-43
• 4.2.2 基于NUFFT近程二维横断面及三维成像仿真43-44
• 4.2.3 基于NUFFT近程二维横断面及三维实测数据成像44-45
• 4.3 改进的NUFFT算法与Sto1t插值算法性能比较45-47
• 4.3.1 NUFFT算法与Stolt插值算法速度性能对比45-46
• 4.3.2 NUFFT算法与Stolt插值算法成像精度对比46-47
• 4.4 本章小结47-48
• 5 基于压缩感知的稀疏场景近程雷达成像方法48-62
• 5.1 压缩感知技术特点48-49
• 5.2 压缩感知理论基础49-53
• 5.2.1 信号稀疏性定义49-50
• 5.2.2 压缩感知可行性分析50-51
• 5.2.3 信号可重构条件51
• 5.2.4 压缩感知方法选择51-53
• 5.3 压缩感知随机频率近程成像技术53-61
• 5.3.1 离散频率信号观测模型53-55
• 5.3.2 压缩感知随机频率近程成像方案55-56
• 5.3.3 压缩感知目标重构算法56-57
• 5.3.4 压缩感知随机频率仿真57-60
• 5.3.5 两种随机频率降采样方式性能评估60-61
• 5.4 本章小结61-62
• 6 总结与展望62-64
• 6.1 总结62
• 6.2 展望62-64
• 致谢64-65
• 参考文献65-67

【参考文献】

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1 谢晓春;张云华;;基于压缩感知的二维雷达成像算法[J];电子与信息学报;2010年05期

  本文关键词：毫米波雷达近程平面扫描散射成像算法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：286953