一种微波关联成像的新方法

将强度关联量子成像理论引入到雷达成像技术中,提出了一种全新的微波关联成像方法。向目标发射多个幅度、相位可控的单元信号,同时记录各个信号的状态并结合距离信息制作＂成像底版＂,通过对回波信号和＂成像底版＂的关联结果进行数理统计后可实现雷达高分辨成像。

基于残差网络的微波关联成像目标重构方法

微波关联成像将量子强度关联成像的思想扩展到微波领域,不仅很好地解决了传统雷达无法进行高分辨凝视成像以及复杂的运动补偿等问题,还具有分辨率高、抗干扰能力强等特点,受到广泛关注。针对微波关联成像传统重构算法在低采样数条件下重构质量差问题,将残差网络和卷积神经网络应用于微波关联成像重构中,提出一种基于残差网络的微波关联成像方法,以雷达接收机回波数据作为网络的输入,依次通过训练好的特征提取网络和图像增强网络,进行高质量图像反演,并将文中算法与伪逆算法和压缩感知算法进行仿真对比分析。仿真结果表明:在相同采样率下,文中算法成像质量均高于其他算法。同时,在不牺牲图像质量的条件下,单张图像重构执行程序所耗时间约为0.06 s,提高了图像重建的速度,对工程应用有重要意义。

一种新的分布式卫星凝视成像方法

针对传统基于微波手段的空间对地观测主要方法——星载合成孔径雷达(SAR)体制受限于目标与雷达的相对运动问题,结合由量子关联成像发展而来的微波关联成像技术,提出了一种新的通过多颗分布式卫星实现凝视成像方法。首先,在微波关联成像的基础之上,建立一维微波关联成像的信号模型。然后,在极坐标系下,通过一维微波关联成像实现对回波半径向的"聚焦",得到单部雷达对目标的距离环图像。其次,通过N颗分布式星载雷达得到距离环方程组,联立方程组解算目标位置信息,实现二维分辨能力;确定位置信息之后,进一步通过距离环幅度方程组解算目标幅度信息。最后,通过对稀疏场景进行仿真、成像处理,验证了该方法的有效性。

基于空间分布熵的随机辐射源布局优化

针对微波凝视关联成像中,随机辐射源布局优化以随机辐射场矩阵的有效秩最大化为准则时面临目标函数计算复杂、效率太低的问题,提出了一种基于空间分布熵的布局优化方法。首先,构建了一种以空间分布熵来定量表征随机辐射源布局随机性的方法,并通过仿真分析验证了随机辐射源的空间分布熵与随机辐射场矩阵的有效秩之间的总体正相关性;然后,采用遗传算法以空间分布熵最大化为准则对随机辐射源布局进行了优化;最后,通过成像仿真验证了随机辐射源布局优化能有效提高微波凝视关联成像性能。