认知穿墙雷达成像机理与关键技术研究
发布时间：2022-02-18 09:46
本文以认知雷达中的感知技术为主,以波形优化技术为辅,以多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output,MIMO）穿墙成像雷达为平台,对认知穿墙雷达的成像机理以及其他关键技术展开研究。论文的主要工作及创新点如下:在电磁环境信息感知技术方面,提出了基于最小统计的射频干扰（Radio Frequency Interfence,RFI）在线估计方法,能够提高电磁环境信息获得准确性;为了降低RFI抑制对墙后目标信息的损害,本文亦提出了一种新的基于迭代稀疏重构的RFI抑制方法,相比于现有的重构类方法,本文的方法具有更好的弱目标保护能力。在背景环境信息感知技术方面,提出了基于功率谱相干因子的扩展目标增强成像方法,有效改善了传统建筑物结构成像中栅旁瓣电平较高的问题;为了进一步提高建筑物结构成像性能,本文提出了基于相干因子增强的建筑物结构稀疏成像方法,相比于传统的稀疏成像方法,本文的方法具有更好的重构稳定性与收敛速度。在目标信息感知方面,本文首先分析了墙后人体运动目标对传统雷达成像方法的影响,获得了目标最大允许速度的空间分布信息,对于墙后人体运动目标探测中的鬼影杂波问题,提出...
【文章来源】：国防科技大学湖南省211工程院校985工程院校
【文章页数】：209 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
典型的认知雷达结构[2]
国防科技大学研究生院博士学位论文第8页(a)多系统穿墙探测示意(b)建筑物布局信息辅助人员探测图1.2建筑物可视化示意图[64]EdwardJ.Baranoski提出了基于模型的建筑物3-D结构反演技术，设想在穿墙成像结果与仿真模型之间形成反馈迭代结构，通过不断降低实测回波与仿真模型之间的差异，最终得到精确的建筑物墙体、楼梯、门等的3-D结构。不过报告本身也指出这一技术严重依赖于反卷积模型、先验知识、传感器性能等因素，实现难度非常大。建筑物3-D结构反演虽然非常诱人，但对雷达系统、信号处理算法等的要求过高。实际上，建筑物的平面结构布局信息往往就能给予用户足够的帮助，与建筑物的3-D结构相比，获取建筑物的二维平面结构信息无疑更具性价比。因此，本文将穿墙探测中的背景信息主要定义为建筑物的二维平面结构信息，并将其简称为建筑物结构信息。2000年，美国斯坦福国际研究院（SRIInternational）DavidG.Falconer提出了建筑物平面雷达（FloorPlanRadar，FPR）的概念，设想采用机载SAR对目标建筑物进行绕飞，通过雷达成像技术获得建筑物内部的结构信息[66]。2004年，加拿大国防研发部（DefenceR&DCanada，DRDC）SylvainGauthier全面分析了单视角观测模式（雷达只对建筑物的某一固定方向进行探测）下，发射超宽带窄脉冲信号的穿墙雷达的探测性能，讨论了如何利用后向投影（BackProjection,BP）算法与波速补偿（墙体参数补偿）技术对原始回波进行静态映射（StaticMapping），从而获得场景的背景环境信息[11]。2007年，DRDC的WalidA.Chamma针对有限时域差分（DiniteDifferenceTimeDomain，FDTD）算法的三维建筑物模型仿真数据[67]，通过在指定高度进行二维雷达成像处理来获得室内结构的平面布局信息，证明采用MIMO穿墙雷达比单站雷达具有更“
嚼状锵低常琇amNguyen发现当系统以侧视SAR模式工作时，车辆会使外墙回波再次反射，从而形成多径效应，如图1.3(b)中黄色标注所示，多径效应与外墙像平行。采用单一扫描方向只能获得当前视线方向上的墙体布局，CalvinLe进一步利用SIRE沿着两个相互垂直墙体的扫描结果获得了完整的建筑物结构成像结果[73,74]。SIRE的实验结果表明，利用雷达成像技术可以获得非常有价值的建筑物结构信息。但也应注意到，建筑物结构成像结果中，墙后存在较大范围的拖尾，墙体自身也分裂成多个起伏的峰值。(a)SIRE雷达系统(b)建筑物结构成像图1.3SIRE雷达系统以及其获得建筑物结构成像结果[72]2009年，荷兰应用科学院（TNO）J.J.M.deWit等人报告了另一款叫做SAPPHIRE的建筑物3-D成像雷达[75,76]。与EdwardJ.Baranoski提出了基于模型的建筑物3-D结构反演技术不同，SAPPHIRE并不能得到精确的建筑物3-D结构，SAPPHIRE在方位向上采用SAR模式，在高度向上采用MIMO模式，从而获得低分辨的建筑物三维成像结果。2012年第9届欧洲雷达会议上，TNO的W.L.vanRossum报告了利用SAPPHIRE对室内场景进行稀疏成像的结果，指出精确稀疏重构面临的困难是建立冗余字典所需的代价过于高昂[77]。2009年，美国国家标准与技术研究院A.JudsonBraga等人设计出了一款装载在移动机器人身上的小型穿墙成像雷达，如图图1.4(a)所示，可以工作在室内环境中，以SAR模式实现高分辨静止场景成像[78]，类似的思路可以追溯到2000年DavidG.Falconer提出的机器人平台上的穿墙成像雷达[80]。2016年，美国密歇根大学BehzadYektakhah进一步扩展了这一方案，提出了全方向（All-Directions）建筑结构探测方法[79]，系统收发分置，发射单元固定，接收单元绕发射单元绕圈运动，探测圈外的建筑物布局，全向探测的好
【参考文献】：
期刊论文
[1]超宽带雷达建筑物结构稀疏成像[J]. 金添,宋勇平. 雷达学报. 2018(03)
[2]利用块间耦合稀疏贝叶斯学习的建筑物布局成像方法[J]. 晋良念,冯飞,刘庆华,欧阳缮. 电子与信息学报. 2018(04)
[3]合成宽带脉冲多普勒雷达[J]. 毛二可,范花玉. 系统工程与电子技术. 2016(12)
[4]一种步进频率信号认知雷达波形优化设计方法[J]. 陈春晖,张群,罗迎. 航空学报. 2016(07)
[5]基于压缩感知理论的雷达成像技术与应用研究进展[J]. 李少东,杨军,陈文峰,马晓岩. 电子与信息学报. 2016(02)
[6]穿墙雷达中基于最小生成树的建筑物内部结构重构技术[J]. 陈波,金添,陆必应,周智敏,吴文浩. 电子学报. 2015(09)
[7]超宽带MIMO穿墙雷达信道建模与运动目标成像[J]. 孙鑫,陆必应,张斓子,赵洋,周智敏. 电子与信息学报. 2014(08)
[8]稀疏微波成像研究进展(科普类)[J]. 吴一戎,洪文,张冰尘,蒋成龙,张柘,赵曜. 雷达学报. 2014(04)
[9]基于高阶模糊函数的连续波穿墙雷达目标定位方法[J]. 丁一鹏,汤井田. 中国有色金属学报. 2013(09)
[10]穿墙雷达多视角建筑布局成像[J]. 贾勇,孔令讲,马静,杨晓波. 电子与信息学报. 2013(05)
博士论文
[1]超宽带穿墙雷达人体目标定位及微动特征提取技术[D]. 邱磊.国防科技大学 2017
[2]穿墙雷达隐蔽目标成像跟踪方法研究[D]. 刘剑刚.电子科技大学 2017
[3]高分辨率SAR建筑目标三维重建技术研究[D]. 冯荻.中国科学技术大学 2016
[4]极化SAR射频干扰抑制与地物分类方法研究[D]. 陶明亮.西安电子科技大学 2016
[5]超宽带穿墙雷达成像方法与技术研究[D]. 孙鑫.国防科学技术大学 2015
[6]穿墙雷达成像处理技术研究[D]. 陈曦.中国科学技术大学 2015
[7]基于图理论的穿墙雷达建筑物布局重构技术研究[D]. 陈波.国防科学技术大学 2014
[8]超宽带合成孔径雷达浅埋目标特征获取技术研究[D]. 娄军.国防科学技术大学 2013
[9]利用稀疏信息的正则化雷达成像理论与方法研究[D]. 杨俊刚.国防科学技术大学 2013
硕士论文
[1]穿墙雷达三维成像方法研究[D]. 宋伊琳.电子科技大学 2018
[2]基于组稀疏压缩感知的穿墙雷达成像研究[D]. 蔡杰松.南京理工大学 2017
[3]L波段辐射计射频干扰的检测方法研究[D]. 胡志鹏.华中科技大学 2016
[4]基于视觉注意机制的穿墙成像雷达目标检测方法研究[D]. 许强.国防科学技术大学 2015
[5]穿墙雷达波形优化设计[D]. 薛淑娟.中国科学技术大学 2015
[6]语音增强中噪声估计的研究[D]. 熊晶.兰州交通大学 2015
[7]透视雷达建筑布局多视角成像算法研究[D]. 姚雪.电子科技大学 2015
[8]P波段星载SAR射频干扰抑制技术研究[D]. 赵腾飞.国防科学技术大学 2013
[9]穿墙成像雷达杂波抑制与目标检测技术研究[D]. 张斓子.国防科学技术大学 2013
[10]基于稀疏表示的射频干扰抑制技术研究[D]. 张军.国防科学技术大学 2012
本文编号：3630613
【文章来源】：国防科技大学湖南省211工程院校985工程院校
【文章页数】：209 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
典型的认知雷达结构[2]
国防科技大学研究生院博士学位论文第8页(a)多系统穿墙探测示意(b)建筑物布局信息辅助人员探测图1.2建筑物可视化示意图[64]EdwardJ.Baranoski提出了基于模型的建筑物3-D结构反演技术，设想在穿墙成像结果与仿真模型之间形成反馈迭代结构，通过不断降低实测回波与仿真模型之间的差异，最终得到精确的建筑物墙体、楼梯、门等的3-D结构。不过报告本身也指出这一技术严重依赖于反卷积模型、先验知识、传感器性能等因素，实现难度非常大。建筑物3-D结构反演虽然非常诱人，但对雷达系统、信号处理算法等的要求过高。实际上，建筑物的平面结构布局信息往往就能给予用户足够的帮助，与建筑物的3-D结构相比，获取建筑物的二维平面结构信息无疑更具性价比。因此，本文将穿墙探测中的背景信息主要定义为建筑物的二维平面结构信息，并将其简称为建筑物结构信息。2000年，美国斯坦福国际研究院（SRIInternational）DavidG.Falconer提出了建筑物平面雷达（FloorPlanRadar，FPR）的概念，设想采用机载SAR对目标建筑物进行绕飞，通过雷达成像技术获得建筑物内部的结构信息[66]。2004年，加拿大国防研发部（DefenceR&DCanada，DRDC）SylvainGauthier全面分析了单视角观测模式（雷达只对建筑物的某一固定方向进行探测）下，发射超宽带窄脉冲信号的穿墙雷达的探测性能，讨论了如何利用后向投影（BackProjection,BP）算法与波速补偿（墙体参数补偿）技术对原始回波进行静态映射（StaticMapping），从而获得场景的背景环境信息[11]。2007年，DRDC的WalidA.Chamma针对有限时域差分（DiniteDifferenceTimeDomain，FDTD）算法的三维建筑物模型仿真数据[67]，通过在指定高度进行二维雷达成像处理来获得室内结构的平面布局信息，证明采用MIMO穿墙雷达比单站雷达具有更“
嚼状锵低常琇amNguyen发现当系统以侧视SAR模式工作时，车辆会使外墙回波再次反射，从而形成多径效应，如图1.3(b)中黄色标注所示，多径效应与外墙像平行。采用单一扫描方向只能获得当前视线方向上的墙体布局，CalvinLe进一步利用SIRE沿着两个相互垂直墙体的扫描结果获得了完整的建筑物结构成像结果[73,74]。SIRE的实验结果表明，利用雷达成像技术可以获得非常有价值的建筑物结构信息。但也应注意到，建筑物结构成像结果中，墙后存在较大范围的拖尾，墙体自身也分裂成多个起伏的峰值。(a)SIRE雷达系统(b)建筑物结构成像图1.3SIRE雷达系统以及其获得建筑物结构成像结果[72]2009年，荷兰应用科学院（TNO）J.J.M.deWit等人报告了另一款叫做SAPPHIRE的建筑物3-D成像雷达[75,76]。与EdwardJ.Baranoski提出了基于模型的建筑物3-D结构反演技术不同，SAPPHIRE并不能得到精确的建筑物3-D结构，SAPPHIRE在方位向上采用SAR模式，在高度向上采用MIMO模式，从而获得低分辨的建筑物三维成像结果。2012年第9届欧洲雷达会议上，TNO的W.L.vanRossum报告了利用SAPPHIRE对室内场景进行稀疏成像的结果，指出精确稀疏重构面临的困难是建立冗余字典所需的代价过于高昂[77]。2009年，美国国家标准与技术研究院A.JudsonBraga等人设计出了一款装载在移动机器人身上的小型穿墙成像雷达，如图图1.4(a)所示，可以工作在室内环境中，以SAR模式实现高分辨静止场景成像[78]，类似的思路可以追溯到2000年DavidG.Falconer提出的机器人平台上的穿墙成像雷达[80]。2016年，美国密歇根大学BehzadYektakhah进一步扩展了这一方案，提出了全方向（All-Directions）建筑结构探测方法[79]，系统收发分置，发射单元固定，接收单元绕发射单元绕圈运动，探测圈外的建筑物布局，全向探测的好
【参考文献】：
期刊论文
[1]超宽带雷达建筑物结构稀疏成像[J]. 金添,宋勇平. 雷达学报. 2018(03)
[2]利用块间耦合稀疏贝叶斯学习的建筑物布局成像方法[J]. 晋良念,冯飞,刘庆华,欧阳缮. 电子与信息学报. 2018(04)
[3]合成宽带脉冲多普勒雷达[J]. 毛二可,范花玉. 系统工程与电子技术. 2016(12)
[4]一种步进频率信号认知雷达波形优化设计方法[J]. 陈春晖,张群,罗迎. 航空学报. 2016(07)
[5]基于压缩感知理论的雷达成像技术与应用研究进展[J]. 李少东,杨军,陈文峰,马晓岩. 电子与信息学报. 2016(02)
[6]穿墙雷达中基于最小生成树的建筑物内部结构重构技术[J]. 陈波,金添,陆必应,周智敏,吴文浩. 电子学报. 2015(09)
[7]超宽带MIMO穿墙雷达信道建模与运动目标成像[J]. 孙鑫,陆必应,张斓子,赵洋,周智敏. 电子与信息学报. 2014(08)
[8]稀疏微波成像研究进展(科普类)[J]. 吴一戎,洪文,张冰尘,蒋成龙,张柘,赵曜. 雷达学报. 2014(04)
[9]基于高阶模糊函数的连续波穿墙雷达目标定位方法[J]. 丁一鹏,汤井田. 中国有色金属学报. 2013(09)
[10]穿墙雷达多视角建筑布局成像[J]. 贾勇,孔令讲,马静,杨晓波. 电子与信息学报. 2013(05)
博士论文
[1]超宽带穿墙雷达人体目标定位及微动特征提取技术[D]. 邱磊.国防科技大学 2017
[2]穿墙雷达隐蔽目标成像跟踪方法研究[D]. 刘剑刚.电子科技大学 2017
[3]高分辨率SAR建筑目标三维重建技术研究[D]. 冯荻.中国科学技术大学 2016
[4]极化SAR射频干扰抑制与地物分类方法研究[D]. 陶明亮.西安电子科技大学 2016
[5]超宽带穿墙雷达成像方法与技术研究[D]. 孙鑫.国防科学技术大学 2015
[6]穿墙雷达成像处理技术研究[D]. 陈曦.中国科学技术大学 2015
[7]基于图理论的穿墙雷达建筑物布局重构技术研究[D]. 陈波.国防科学技术大学 2014
[8]超宽带合成孔径雷达浅埋目标特征获取技术研究[D]. 娄军.国防科学技术大学 2013
[9]利用稀疏信息的正则化雷达成像理论与方法研究[D]. 杨俊刚.国防科学技术大学 2013
硕士论文
[1]穿墙雷达三维成像方法研究[D]. 宋伊琳.电子科技大学 2018
[2]基于组稀疏压缩感知的穿墙雷达成像研究[D]. 蔡杰松.南京理工大学 2017
[3]L波段辐射计射频干扰的检测方法研究[D]. 胡志鹏.华中科技大学 2016
[4]基于视觉注意机制的穿墙成像雷达目标检测方法研究[D]. 许强.国防科学技术大学 2015
[5]穿墙雷达波形优化设计[D]. 薛淑娟.中国科学技术大学 2015
[6]语音增强中噪声估计的研究[D]. 熊晶.兰州交通大学 2015
[7]透视雷达建筑布局多视角成像算法研究[D]. 姚雪.电子科技大学 2015
[8]P波段星载SAR射频干扰抑制技术研究[D]. 赵腾飞.国防科学技术大学 2013
[9]穿墙成像雷达杂波抑制与目标检测技术研究[D]. 张斓子.国防科学技术大学 2013
[10]基于稀疏表示的射频干扰抑制技术研究[D]. 张军.国防科学技术大学 2012
本文编号：3630613
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