基于仿真样本迁移学习的穿墙雷达高分辨成像方法

针对带标注实测样本受限情况下的遮蔽多目标高分辨成像问题,提出一种基于迁移学习的穿墙雷达成像方法。首先,搭建生成对抗子网络实现带标签仿真数据到实测数据的迁移,解决带标签数据制作困难的问题;然后,联合使用注意力机制、自适应残差块及多尺度判别器提高图像迁移质量,引入结构一致性损失函数减小图像间的感知差异;最后,利用带标签数据训练穿墙雷达目标成像子网络,实现穿墙雷达多目标高分辨成像。实验结果表明,所提方法能有效缩小仿真图像和实测图像域间差异,实现穿墙雷达带标签伪实测图像生成,系统性解决了穿墙雷达遮蔽目标成像面临的旁/栅瓣鬼影干扰、目标图像散焦、多目标互扰等问题,在单、双和三目标场景下成像准确率分别达到98.24%,90.97%和55.17%,相比于传统CycleGAN方法,所提方法成像准确率分别提升了2.29%,40.28%和15.51%。

分布式穿墙成像雷达空间配准方法

分布式穿墙成像雷达利用多个穿墙雷达节点在多个视角对室内目标协同探测,可以有效弥补传统单视角穿墙探测的不足。提出了一种基于高斯混合模型的分布式穿墙成像雷达空间配准方法,根据各个节点探测结果中多目标位置关系求解雷达节点位置。首先将各个雷达节点的量测点集建模为高斯混合模型;然后将雷达节点配准问题转化为求解最优坐标变换参数的优化问题;最后采用粒子群优化求解,实现雷达节点空间配准。仿真与实测结果验证了该方法的有效性。

基于改进Camshift的穿墙雷达运动人体目标成像跟踪算法

针对穿墙雷达运动人体目标图像"闪烁"与"抖动"的特点,提出基于改进Camshift的穿墙雷达运动人体目标成像跟踪算法。首先,针对形成的连续多帧穿墙雷达图像以及对应的颜色概率分布图,引入目标预测过程以确定图像中运动目标搜索波门,消除波门外的杂波干扰;然后,利用颜色概率分布图,在波门内自适应迭代调整目标搜索窗尺度,匹配形状与大小变化的目标图像以提取目标位置;最后,对提取的目标位置进行α-β滤波,形成连续平滑的目标运动跟踪航迹,实现基于穿墙雷达成像的建筑物内运动人体稳定航迹跟踪。多输入多输出(MIMO)穿墙雷达实验结果显示,与传统Camshift和Meanshift算法相比,改进后算法的跟踪航迹误差分别降低了40.99%和43.09%,获得了更加准确和平滑的目标运动航迹。

超宽带穿墙雷达动目标跟踪成像算法研究

利用超宽带穿墙雷达探测跟踪墙后人体目标在城区巷战、反恐斗争和人质救援等领域的应用日益广泛。动目标检测与成像算法是穿墙雷达信号处理的两大关键部分,针对传统的动目标检测方法的不足,本文研究了一种提取动目标回波信息的自适应背景去除方法,并考虑到墙体影响,对传统的后向投影成像算法进行改进。利用FDTD数值仿真和外场实验验证了对隐藏在墙后运动目标跟踪成像,研究结果表明,本文算法对天线形式要求简单,准确度高,实时性好。

超宽带穿墙雷达天线阵列配置分析及运动人体跟踪成像算法

近场区域的非接触式穿墙条件下运动人体的实时跟踪成像探测是超宽带雷达在火灾救援、安全保卫、城市巷战以及人身安全等方面的一个重要应用。该文基于超宽带短脉冲穿墙雷达,推导分析一种MIMO阵列排列方式,并在修正的Kirchhoff算法基础上引出简单适用的成像步骤应用于慢速运动人体的跟踪探测中,给出5 Hz的图像更新速率从而实现实时成像。仿真结果验证了新的MIMO阵列排列方式的有效性,并为穿墙雷达系统研制提供了依据。实验结果说明该文提出的成像步骤具有可行性,能够有效地实现墙后运动人体的实时成像,跟踪滤波处理后,可以获得较为理想的目标运动轨迹。

一种快速超宽带穿墙雷达成像算法

超宽带穿墙雷达因为反恐、灾后救援等方面的迫切需要而成为近年来的一个研究重点。传统的超宽带成像算法在目标识别能力及计算效率上已不能满足其要求。基于逆边界散射变换的SEABED成像算法可以完成对目标边界快速成像,但是墙体的存在使其在穿墙雷达应用中受到限制。该文考虑到墙体的影响,在SEABED算法基础上提出一种新的适用于超宽带穿墙雷达的包络线算法,该算法通过计算从回波中提取的准波前所对应的曲线簇的包络线来完成目标边界成像。利用FDTD数值仿真实现了对隐藏在墙后目标的二维成像,验证了算法的有效性,并分析了墙壁对目标定位误差的影响。

一种有效的穿墙雷达成像杂波抑制算法

在穿墙雷达成像中,杂波对临近墙体目标的成像和检测造成严重的干扰。基于统计信号处理的杂波抑制算法近年来广泛应用于消除背景杂波,但这些算法带来的门限确定问题使其在实际应用中性能下降。考虑到实际应用环境的复杂性,提出一种有效的两阶段杂波抑制算法,该算法首先在SVD的基础上提出一种新的方法来确定奇异值的门限以抑制强杂波,然后对第一阶段的成像结果进行基于PCA的图像增强处理,抑制弱杂波和系统噪声,进一步突显目标信息。实验结果证明了提出的两阶段杂波抑制算法具有可行性,能够实现对临近墙体微弱目标的精确成像。

超宽带穿墙雷达成像技术研究

文中详细介绍了超宽带穿墙雷达试验系统及其数据处理技术。针对试验系统中基于延时-求和波束形成方法的传统超宽带成像算法目标分辨率低、容易产生误判的缺点,引入最小方差无畸变响应波束加权及相关因子加权,优化成像算法,并应用于墙后隐藏目标的检测、成像试验。外场试验表明,应用优化后的成像算法,系统能对未知场景中的目标给予准确定位,目标杂波比改善了9.41 dB。

步进变频穿墙成像雷达中反投影算法研究

反投影(back-projection,BP)算法具有很高的成像精度并容易进行各种形式的补偿,是广泛应用于穿墙、探地等领域的一种有效的时域成像算法。该文把时域反投影算法应用到步进变频穿墙雷达成像中,并根据墙壁的参数提出了用最短时间法对墙壁的影响进行补偿。通过对实测数据的处理可以看出,反投影算法在穿墙雷达中具有很好的成像精度,最短时间法也能很好地补偿墙壁对目标成像位置的影响。

组合字典下超宽带穿墙雷达自适应稀疏成像方法

针对现有超宽带穿墙雷达稀疏成像算法大多只采用点目标稀疏基表示模型和稀疏优化的正则化参数不能被自适应调整以及目标位置不在划分网格上带来虚假像的问题,该文提出一种基于贝叶斯证据框架的自适应稀疏成像方法。该方法首先利用组合字典独立稀疏表示场景中的点目标和扩展目标,然后在建立的偏离网格稀疏表示模型的基础上分层最大化各参数的似然函数,用第1层推理结合共轭梯度算法估计组合字典的各稀疏表示系数,用第2层推理估计正则化参数和目标的偏离网格量,最终通过迭代优化参数的设置得到问题的求解。仿真和实验结果表明,该方法不仅同时自适应增强穿墙场景中的点目标和扩展目标,还消除了偏离网格目标引起的虚假像。

时域波束形成在超宽带穿墙成像雷达中的应用

超宽带穿墙成像雷达作为一种能够隔墙探测和定位的新型雷达系统,在很多领域得到应用。该文提出利用时域波束形成对穿墙雷达进行成像的方法。电磁波穿墙传播时产生速度变化、衰减和折射等现象。该文在电磁波穿墙传播的折射模型上用解析的方法计算电磁波的传播时间,在时域波束形成成像算法中考虑了墙体对电磁波的影响,并用FDTD模拟对成像方法进行验证。最后定性分析了墙体厚度、介电常数估计误差对成像的影响。

超宽带穿墙雷达偏离网格目标稀疏成像方法

在超宽带穿墙雷达成像应用中,由于目标成像空间的稀疏性表示可以采用压缩感知在较少数据采集下获得高分辨、低旁瓣的成像结果。然而,这些稀疏成像方法要求真实目标必须位于预设的网格点上才能保证较好的成像质量,否则会出现严重的虚假目标像。本文提出一种基于修正贝叶斯压缩感知的偏离网格目标稀疏成像方法。该方法对偏离网格目标的感知矩阵在预设网格点进行一阶泰勒级数展开,把真实目标与网格点之间的偏移量视为稀疏贝叶斯模型的参数,然后通过构造的联合概率密度函数利用最大期望方法联合估计目标散射系数和偏移量,保证了目标真实像的准确恢复。仿真和实验结果表明,该方法通过校正目标偏离网格引起的模型误差有效改善了传统稀疏重建方法的成像质量。

UWB MIMO穿墙雷达的阵列设计和成像方法

利用多发多收(MIMO)方式对超宽带(UWB)穿墙成像雷达天线阵列进行稀疏化处理不失为一种很好的选择。该文从成像模型出发,分析了UWB MIMO天线阵的等效接收阵列问题,给出了基于空间卷积理论的UWBMIMO阵列设计方法,仿真验证了方法的有效性和在穿墙成像系统中应用的可行性。此外,提出了相干系数加权稳健Capon波束形成的自适应成像方法,理论分析和实验结果表明该方法能够获得较高的分辨率和图像信噪比。

超宽带脉冲穿墙雷达互相关BP成像

根据超宽带脉冲穿墙雷达目标回波信号与发射信号具有较强相关性的特点,提出一种新的互相关后向投影(BP)成像算法,该算法将沿天线合成孔径方向各接收阵元的回波信号与发射信号先进行互相关,将获得的互相关信号再利用BP算法进行相干成像。与回波信号进行直接BP成像相比,该算法具有消除脉冲建立时间对回波延迟时间估计误差的影响,提高目标成像的位置精度;能有效抑制背景噪声,提高图像信噪比。利用时域有限差分(FDTD)方法对穿墙场景进行电磁仿真,通过对成像方法结果的比较,表明互相关BP成像算法在成像位置精度和图像信噪比方面明显优越于直接BP成像算法。

基于深度迭代网络的穿墙雷达成像方法

联合墙杂波抑制及图像重建迭代求解方法为当前较前沿的穿墙雷达成像(through-the-wall radar imaging,TWRI)算法,能够同时抑制墙体杂波和重构目标图像,但仍存在收敛速度慢、人工干预过多以及对初值的选取敏感等问题,难以快速精确地进行目标成像.针对上述问题,本文提出一种联合低秩与稀疏分解驱动的可学习深度迭代网络的TWRI方法.该方法利用穿墙雷达场景下墙体杂波的低秩特性以及待重建目标图像的稀疏特性,首先将穿墙雷达成像问题建模为联合低秩与稀疏分解的正则化优化问题,然后采用变分框架和轮换策略将优化问题转化成两个准线性优化子问题并推导其更新公式,最后将上述迭代更新公式映射到网络结构中,展开成深度迭代网络模型并采用端到端学习策略,形成融合物理模型的可学习深度迭代网络框架.仿真结果表明该方法能够有效抑制墙体杂波,相对于其他方法显著提高了目标成像精度和速度.

一种超宽带穿墙雷达的三维成像算法研究

提出了一种应用于超宽带穿墙雷达的三维成像算法。在研究后向投影算法原理的基础上,构建了电磁波穿透介质墙的数学模型,补偿了电磁波在墙体中传播的时间延迟,推导了基于偶极子近场辐射模型的穿墙改进后向投影算法,给出了算法的实现流程。利用FDTD得到采样数据,运用算法的具体流程实现对介质墙存在下的目标进行三维成像。验证了算法的有效性,分析了墙体和目标间耦合作用对成像效果的影响。

超宽带穿墙雷达三维快速成像算法

超宽带穿墙雷达是一种能够隔墙探测和定位的新型实时成像雷达系统,在城区巷战、反恐斗争和人质救援中应用非常广泛。穿墙雷达对成像的实时性要求非常高,传统的成像算法已不能满足计算时间上的要求。本文将基于逆边界散射变换的快速成像算法应用到穿墙雷达系统中,利用FDTD数值仿真验证了对隐藏在墙后目标的三维成像结果,并分析了墙壁对目标定位误差的影响。研究表明,与传统的后向投影成像算法相比,基于逆边界散射变换的成像算法计算效率高,实时性好,且能对目标边界形状清晰成像。

超宽带穿墙雷达成像技术研究现状

介绍了国内外超宽带穿墙雷达(Ultra Wide-Band Through the Wall Radar,UWB-TWI)装备研制现状,重点放在穿墙雷达成像算法上,包括逆散射成像算法、后向投影算法、时间反转镜方法、压缩感知成像方法等,以期为相关研究人员提供参考。

基于改进OMP的超宽带穿墙雷达稀疏成像方法

在超宽带穿墙雷达成像应用中,压缩感知理论应用可以获得高分辨率稀疏成像。但这必须建立在目标恰好落在预设网格点的前提条件下,一旦目标偏离预设网格点,目标像会发生偏移,甚至还会产生虚假像。本文提出一种基于梯度优化的贝叶斯假设检验正交匹配追踪(GBTOMP)稀疏成像方法。该方法以传统正交匹配追踪(OMP)为基础,从预设网格点空间位置出发,以梯度优化的最速上升方法搜索到目标真实空间位置,并由此修正模型中的感知矩阵,再利用修正后的感知矩阵恢复目标散射系数。考虑到正交匹配追踪会带来冗余下标,利用贝叶斯假设检验设置一个合适的门限去冗余以保证目标真实像的准确恢复。仿真和实验结果表明,该方法校正了目标偏离预设网格所带来的模型误差,稀疏成像效果明显改善。

一种穿墙雷达成像算法的快速实现方法

因涉及大量的数据处理,实时性成为制约穿墙雷达应用的主要问题。文中深入研究了Cordic算法,并对其进行了改进。将改进的Cordic算法与牛顿迭代法综合应用于系统中,提高目标定位过程中平方与开方的运算速度。仿真结果表明:优化后的成像算法可以有效保证成像精度,且实现效率提高了15.69%。