近年來,全球安全形勢日趨惡劣,傳統(tǒng)安檢手段在該形勢下有些力不從心。高分辨雷達(dá)憑借其安全、隱蔽、可靠的成像探測能力成為了安檢領(lǐng)域的新手段、新趨勢。特別是高分辨雷達(dá)的精細(xì)成像技術(shù),利用大轉(zhuǎn)角、多視角等方式獲取具有目標(biāo)豐富細(xì)節(jié)的精細(xì)圖像,可大大降低后期圖像解譯難度,更適用于安檢成像應(yīng)用。但現(xiàn)有高分辨雷達(dá)精細(xì)成像系統(tǒng)造價(jià)昂貴、成像模式單一、檢測目標(biāo)數(shù)量有限,難以滿足高通量人員密集區(qū)域快速安檢篩查需求�；诖�,本文針對高分辨雷達(dá)精細(xì)成像問題,分別從節(jié)省雷達(dá)資源開銷、提升成像算法實(shí)時(shí)性及非合作成像模式等方面開展了研究,主要工作及貢獻(xiàn)包括以下幾個(gè)方面:1.針對電子掃描雷達(dá)精細(xì)成像系統(tǒng)天線資源開銷龐大的問題,開展了十字交叉陣列的高分辨精細(xì)成像方法研究,設(shè)計(jì)了十字交叉陣列雷達(dá)成像系統(tǒng)模式,利用相互垂直的接收、發(fā)送線形陣列構(gòu)建實(shí)孔徑獲取目標(biāo)二維散射信息。同時(shí),基于雷達(dá)系統(tǒng)成像幾何模型提出了波數(shù)域快速成像算法及波數(shù)域近似誤差矯正算法。前者利用波數(shù)域近似關(guān)系從距離公式中移除徑向距離項(xiàng),再利用二維快速逆傅里葉變換(Two-Dimensional Inverse Fast Fourier Transform,2D...

【文章頁數(shù)】：134 頁

【學(xué)位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究工作的背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 高分辨雷達(dá)精細(xì)成像系統(tǒng)及工作模式研究現(xiàn)狀
        1.2.2 高分辨雷達(dá)精細(xì)成像算法研究現(xiàn)狀
        1.2.3 非合作式高分辨雷達(dá)精細(xì)成像方法研究現(xiàn)狀
    1.3 論文的主要內(nèi)容和章節(jié)安排
第二章 十字交叉陣列雷達(dá)的高分辨精細(xì)成像方法研究
    2.1 引言
    2.2 雷達(dá)系統(tǒng)及信號模型
        2.2.1 雷達(dá)系統(tǒng)及采樣模式
        2.2.2 信號回波模型
    2.3 十字交叉陣列雷達(dá)成像算法研究
        2.3.1 波數(shù)域快速成像算法
        2.3.2 算法誤差分析與矯正
        2.3.3 分辨率分析
    2.4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與分析
        2.4.1 點(diǎn)目標(biāo)仿真實(shí)驗(yàn)與分析
        2.4.2 面目標(biāo)仿真實(shí)驗(yàn)與分析
    2.5 本章小結(jié)
第三章 基于場景分割的多目標(biāo)CSAR精細(xì)成像方法研究
    3.1 引言
    3.2 成像模式及信號模型
        3.2.1 成像幾何模型
        3.2.2 信號回波模型
        3.2.3 系統(tǒng)采樣率分析
    3.3 高分辨雷達(dá)場景分割方法
        3.3.1 基于雷達(dá)回波的目標(biāo)檢測與定位
        3.3.2 場景分割與坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換
    3.4 基于場景分割的波數(shù)域成像算法
        3.4.1 算法理論與推導(dǎo)
        3.4.2 分辨率分析
        3.4.3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與分析
    3.5 基于場景分割的子場景E-PFA算法
        3.5.1 算法理論及推導(dǎo)
        3.5.2 算法誤差分析
        3.5.3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與分析
    3.6 本章小結(jié)
第四章 運(yùn)動人體目標(biāo)SAR精細(xì)成像系統(tǒng)模型設(shè)計(jì)
    4.1 引言
    4.2 人體運(yùn)動及SAR回波模型
        4.2.1 人體運(yùn)動模型
        4.2.2 運(yùn)動人體回波模型
        4.2.3 運(yùn)動目標(biāo)SAR采樣率分析
    4.3 運(yùn)動人體目標(biāo)SAR精細(xì)成像系統(tǒng)參數(shù)
        4.3.1 基于BP算法的動目標(biāo)SAR成像響應(yīng)
        4.3.2 運(yùn)動人體目標(biāo)SAR成像系統(tǒng)參數(shù)設(shè)計(jì)
    4.4 運(yùn)動人體目標(biāo)SAR成像主多普勒頻移粗矯正
    4.5 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與分析
        4.5.1 基于BP算法的動目標(biāo)成像響應(yīng)實(shí)驗(yàn)
        4.5.2 運(yùn)動人體SAR成像響應(yīng)與系統(tǒng)參數(shù)實(shí)驗(yàn)分析
        4.5.3 運(yùn)動人體主多普勒頻移矯正實(shí)驗(yàn)
    4.6 本章小結(jié)
第五章 運(yùn)動人體目標(biāo)SAR精細(xì)成像算法研究
    5.1 引言
    5.2 運(yùn)動人體目標(biāo)回波相位分析
    5.3 運(yùn)動人體目標(biāo)精細(xì)成像算法
        5.3.1 運(yùn)動人體目標(biāo)波數(shù)域成像原理
        5.3.2 相位誤差補(bǔ)償原理
        5.3.3 基于FrFT的人體運(yùn)動目標(biāo)補(bǔ)償相位估計(jì)
    5.4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與分析
        5.4.1 仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與分析
        5.4.2 實(shí)測實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與分析
    5.5 本章小結(jié)
第六章 全文總結(jié)與展望
    6.1 全文工作總結(jié)
    6.2 后續(xù)工作展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀博士學(xué)位期間取得的成果



本文編號：3859319