项目名称: 超宽带虚拟孔径雷达隐蔽目标成像研究

项目编号: No.61271441

项目类型: 面上项目

立项/批准年度: 2013

项目学科: 无线电电子学、电信技术

项目作者: 金添

作者单位: 中国人民解放军国防科学技术大学

项目金额: 76万元

中文摘要: 超宽带技术和雷达成像技术相结合能够获得隐蔽目标的高分辨图像,不仅可以用于反恐等非战争军事行动,还可以用于战场侦查与监视,具有极高的民用和军用价值。目前,雷达成像通常采用合成孔径技术,对于隐蔽目标成像探测而言,存在成像模式单一和成像质量不高两个突出问题。采用基于多输入多输出(MIMO)原理的虚拟孔径技术能够解决合成孔径技术面临的上述问题。本项目首先从超宽带技术和虚拟孔径技术着手研究隐蔽目标成像问题,建立超宽带虚拟孔径成像模型,优化超宽带MIMO阵列配置方式,然后研究超宽带虚拟孔径穿透成像算法,补偿电磁波在多层介质传播中的折射和色散对隐蔽目标成像的影响,最后通过仿真和实测数据处理验证和完善阵列配置方法和穿透成像算法,争取从测量条件和数据处理两个方面回答"如何获取高质量的隐蔽目标雷达图像"的科学问题,为提高隐蔽目标探测性能奠定基础,推动超宽带虚拟孔径成像系统实用化进程。

中文关键词: 超宽带;虚拟孔径;穿透成像;阵列配置;参数估计

英文摘要: The combination of ultrawideband technology and radar imaging technology can obtain the high-resolution image of concealed target, which can be used in not only non-war military operations, i.e. anti-terrorism, but also reconnaissance and surveillance of battle fields, and thus have valuable civil and military applications. Nowadays, the synthetic aperture technology is usually adopted in radar imaging, which has two prominent problems of singleness of imaging mode and poor quality of imagery for concealed target imaging and detection. The virtual aperture technology, based on the multiple-input multiple-output (MIMO) theory, can solve the aforementioned problems of the synthetic aperture technology. Fistly, in this proposal the imaging problems of concealed target are studied from the ultrawideband technology and the virtual aperture technology, where the ultrawideband virtual apertur imagng model is built and the configuration of ultrawideband MIMO array is optimized. Secondly, the ultrawideband virtual aperture penetrating imaging algorithm is studied, which compensates the influence of refraction and dispersion of electromagnetic wave on concealed target imaging. Finally, simulation and real data are used to validate and improve the optimization method of array configuration and the penetrating imaging algor

英文关键词: Ultrawidband;Virtual aperture;Penetrating imaging;Array configuration;Parameter estimation

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

专知会员服务
27+阅读 · 2021年9月6日
专知会员服务
22+阅读 · 2021年8月22日
专知会员服务
83+阅读 · 2021年8月8日
专知会员服务
62+阅读 · 2021年5月3日
专知会员服务
65+阅读 · 2021年3月23日
专知会员服务
38+阅读 · 2021年2月8日
专知会员服务
17+阅读 · 2020年12月23日
小目标检测技术研究综述
专知会员服务
114+阅读 · 2020年12月7日
图像分割在医学影像中的应用
极市平台
2+阅读 · 2022年2月16日
光学遥感图像目标检测算法综述
专知
7+阅读 · 2021年3月23日
一文搞懂反向传播
机器学习与推荐算法
16+阅读 · 2020年3月12日
自动驾驶车载激光雷达技术现状分析
智能交通技术
16+阅读 · 2019年4月9日
已删除
黑白之道
19+阅读 · 2018年12月23日
红外弱小目标处理研究获进展
中科院之声
17+阅读 · 2017年11月19日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月19日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月19日
Arxiv
14+阅读 · 2020年10月26日
Anomalous Instance Detection in Deep Learning: A Survey
小贴士
相关VIP内容
专知会员服务
27+阅读 · 2021年9月6日
专知会员服务
22+阅读 · 2021年8月22日
专知会员服务
83+阅读 · 2021年8月8日
专知会员服务
62+阅读 · 2021年5月3日
专知会员服务
65+阅读 · 2021年3月23日
专知会员服务
38+阅读 · 2021年2月8日
专知会员服务
17+阅读 · 2020年12月23日
小目标检测技术研究综述
专知会员服务
114+阅读 · 2020年12月7日
相关资讯
图像分割在医学影像中的应用
极市平台
2+阅读 · 2022年2月16日
光学遥感图像目标检测算法综述
专知
7+阅读 · 2021年3月23日
一文搞懂反向传播
机器学习与推荐算法
16+阅读 · 2020年3月12日
自动驾驶车载激光雷达技术现状分析
智能交通技术
16+阅读 · 2019年4月9日
已删除
黑白之道
19+阅读 · 2018年12月23日
红外弱小目标处理研究获进展
中科院之声
17+阅读 · 2017年11月19日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员