基于U-Net的涡旋电磁波雷达成像方法

基于轨道角动量模态变量与目标方位角变量的近似对偶关系,涡旋电磁波雷达可以实现对静止目标的二维高分辨成像,然而目标回波中的贝塞尔函数项会严重影响方位角向聚焦性能。现有基于逆投影算法的贝塞尔函数补偿方法计算量很大,难以实际应用。针对上述问题,提出一种利用U-Net卷积神经网络抑制贝塞尔函数影响、实现涡旋电磁波雷达高分辨成像的方法。首先,根据雷达目标散射分布的稀疏特性对U-Net网络进行改进,然后对目标回波信号进行二维快速傅里叶变换预处理得到目标散焦图像,将其作为改进U-Net网络的输入,并将目标理想电磁散射模型作为网络输出对网络进行监督训练。最后,基于未知目标回波信号,将预处理后的目标散焦图像输入到训练完备的网络模型中,即可得到聚焦良好的高分辨成像结果。仿真实验证明,该成像方法能够有效提高目标成像聚焦性能,且该网络模型在噪声存在的情况下仍具有较好的泛化能力。

单频涡旋电磁波雷达旋转目标微动参数提取方法

与传统平面电磁波雷达相比,涡旋电磁波雷达回波中蕴含更多的目标微动信息,综合利用线多普勒效应和角多普勒效应可获得更为准确的目标微动参数。现有线多普勒信号和角多普勒信号分离方法大多利用图像域方法对时频图像进行处理,此类方法的性能受限于时频分辨率,且需解决复杂的时频曲线分离问题。为解决上述问题,提出了一种能够适用于角多普勒较小、旋转中心未知场景下的角多普勒信号分离方法。首先分析了单频涡旋电磁波雷达中旋转目标的多普勒效应;然后利用线多普勒获得旋转目标的径向微动参数,构造参考信号补偿涡旋电磁回波,利用滤波方法获得了较为纯净的角多普勒信号;最后基于压缩感知算法和旋转目标角多普勒的性质,准确获得了旋转目标的各项微动参数。仿真验证了所提方法的正确性和鲁棒性,并分析了所提方法的性能。

涡旋电磁波雷达平动旋转目标三维微动参数提取方法

与传统平面电磁波雷达相比,涡旋电磁波雷达能同时观测到目标投影到雷达径向和垂直于径向平面的微动分量,可为目标识别提供更多信息。当前关于涡旋电磁波雷达微多普勒效应的研究尚处于起步阶段,初步实现了对旋转目标的三维微动参数的提取,但均未考虑目标平动的影响。因此,该文研究了涡旋电磁波雷达中平动旋转目标的微多普勒效应,推导了平动旋转目标的角多普勒性质,提出了基于1/4微动周期多普勒频移曲线的三维微动参数提取方法,获得了目标旋转频率、旋转半径、旋转矢量和平动速度矢量等参数。仿真验证了角多普勒性质的正确性和参数提取方法的有效性。

基于涡旋电磁波雷达回波时频图像的动态手势识别

现有基于雷达的动态手势识别技术,通过分析传统电磁波回波中的多普勒效应获取目标特征,并利用深度学习模型获得分类结果。涡旋电磁波的波前相位呈螺旋状,其回波中含有线多普勒和角多普勒,蕴含更多的目标信息。基于涡旋电磁波的独特性质,提出了一种基于涡旋电磁波雷达回波时频图像的动态手势识别方法,将涡旋电磁回波时频图作为特征,输入到深度学习模型中,取得了较好的识别结果。

基于单频涡旋电磁波雷达的人体目标步态精细识别

现有基于传统平面电磁波雷达的人体目标识别技术能够实现对步态差异较大的人体目标的分类识别,但在步态精细识别方面面临较大困难。将涡旋电磁波雷达应用于人体步态识别中,尝试通过发射携带有轨道角动量的单频涡旋电磁波来增加雷达回波中的目标信息量,以提高人体步态精细识别能力。首先建立了人体目标的涡旋电磁波雷达回波模型,并仿真生成了3种步态下的回波数据集;然后通过将回波变换到基频,获得目标线多普勒和角多普勒混合信息并用时频图表征,最终将时频图输入到卷积神经网络模型中获得分类结果。仿真实验表明:相比于传统平面电磁波雷达,使用涡旋电磁波可以提升人体步态精细识别能力。

基于涡旋电磁波雷达的人体目标步态精细识别

基于雷达的人体目标识别技术在诸多领域有着重要的应用。涡旋电磁波中携带有轨道角动量,在运动目标回波中会引起线多普勒和角多普勒效应,可为识别提供更丰富的信息。但与线多普勒相比,角多普勒较微弱,二者难以被分离。使用多发多收模型产生线性调频涡旋电磁波,通过双模态回波干涉抑制线多普勒。利用短时傅里叶变换,获得双模态回波的线多普勒和角多普勒时频图,将时频图的幅度值输入到双通道卷积神经网络模型中,获得分类结果。仿真实验结果表明,将线多普勒和角多普勒分离,同时输入到分类模型中可以提升人体步态精细识别能力。

涡旋电磁波雷达成像分辨力研究

相位波前受轨道角动量调制的涡旋电磁波,在雷达前视成像领域得到广泛关注和研究。基于涡旋电磁波雷达成像原理和方法,该文重点对方位分辨力展开研究。首先,分析了贝塞尔幅度项对方位分辨性能的影响,结果表明,在贝塞尔幅度窗影响下,涡旋电磁波雷达方位分辨性能由有效OAM模态范围决定。其次,提出了一种有效OAM模态范围计算方法,并分别对方位角分辨率、空间分辨率以及超实孔径雷达分辨率进行了表征。最后,仿真分析了方位基本分辨性能随不同影响因素的变化规律,改变波长孔径比、成像俯仰角,能增大有效OAM模态范围,提升方位分辨性能。拟合得到了有效OAM模态范围、超实孔径雷达分辨率关于波长孔径比和成像俯仰角的近似表达式,为涡旋电磁波雷达参数设计与优化提供参考。