當(dāng)今世界,雖然大多數(shù)國家和地區(qū)都遠(yuǎn)離戰(zhàn)爭,但是恐怖襲擊卻離大家并不遙遠(yuǎn)。在人員密集場所進(jìn)行人體安檢成為遏制恐怖主義事件發(fā)生的重要方法。毫米波成像技術(shù)由于具有許多優(yōu)點(diǎn),逐漸成為安檢領(lǐng)域重要發(fā)展和研究的技術(shù)。但是傳統(tǒng)的主動(dòng)毫米波成像系統(tǒng)陣列非常密集,數(shù)據(jù)采集量很大,系統(tǒng)復(fù)雜度和成本高,因此降低陣元數(shù)量和數(shù)據(jù)采集量具有重要意義。本文對基于壓縮感知(Compressive Sensing,CS)的毫米波成像技術(shù)進(jìn)行了研究,并將其與稀疏陣列設(shè)計(jì)相結(jié)合。本文的主要研究內(nèi)容包括:介紹了單頻毫米波全息成像技術(shù),推導(dǎo)了二維毫米波精確全息重建公式,給出了圖像評價(jià)指標(biāo),探討了成像系統(tǒng)的采樣間隔、采樣范圍和分辨率,并進(jìn)行了仿真驗(yàn)證。推導(dǎo)了2種基于CS的毫米波成像模型,即基于反向傳播(Back Propagation,BP)算法的CS模型和基于傅里葉變換的CS模型,并采用基于全變分正則化的毫米波圖像重建算法進(jìn)行仿真,分析了不同模型的成像差異以及網(wǎng)格劃分大小對基于BP算法的CS模型成像性能的影響。本文針對二維毫米波成像提出了4種不同的稀疏采樣矩陣并對其成像性能進(jìn)行了仿真分析。本文給出了寬帶毫米波全息成像的系統(tǒng)模型...

【文章頁數(shù)】：82 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

本文編號(hào)：3876977