本文關(guān)鍵詞： 穿墻雷達(dá) 認(rèn)知成像 環(huán)境參數(shù)估計(jì) 波形調(diào)整 鬼影抑制　出處：《國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)》2014年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：穿墻雷達(dá)能夠穿透墻壁等障礙物探測(cè)墻后的隱蔽目標(biāo)。由于墻體的存在,墻后動(dòng)目標(biāo)面臨低信雜比、低信噪比以及鬼影干擾等問(wèn)題,傳統(tǒng)穿墻成像處理方法難以取得理想效果。本文針對(duì)基于步進(jìn)頻超寬帶信號(hào)體制的多發(fā)射多接收穿墻雷達(dá)提出了認(rèn)知成像處理方法,在傳統(tǒng)方法基礎(chǔ)上引入環(huán)境感知和波形調(diào)整兩個(gè)認(rèn)知處理環(huán)節(jié),校正了傳統(tǒng)成像處理結(jié)果中墻后目標(biāo)的位置偏移和散焦,提高了墻后目標(biāo)的信雜比,抑制了鬼影干擾。本文主要工作如下:1、針對(duì)傳統(tǒng)成像探測(cè)方法存在目標(biāo)定位誤差、圖像散焦及鬼影干擾等問(wèn)題,提出了基于認(rèn)知雷達(dá)理論的穿墻雷達(dá)認(rèn)知成像處理框架。2、建立了擴(kuò)展穿墻成像模型和相應(yīng)的環(huán)境參數(shù)估計(jì)方法,考慮了天線陣列與墻面非嚴(yán)格平行的情況,為提高墻后目標(biāo)成像質(zhì)量提供支撐。3、提出了基于擴(kuò)展穿墻成像模型的穿墻成像算法,能夠獲得墻體坐標(biāo)系下定位精度高、聚焦質(zhì)量好的雷達(dá)圖像。4、基于信雜比曲線建立了穿墻雷達(dá)發(fā)射波形調(diào)整方法,給出基于目標(biāo)狀態(tài)檢測(cè)的信雜比曲線估計(jì)方法,實(shí)現(xiàn)了優(yōu)化信雜比和成像效果的兼顧。本文提出的穿墻雷達(dá)認(rèn)知成像處理框架及其環(huán)境感知和波形調(diào)整方法均利用仿真和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了其有效性,為認(rèn)知成像技術(shù)的實(shí)用化奠定了基礎(chǔ)。
[Abstract]:Radar can penetrate walls and other obstacles detecting concealed targets behind the wall. The wall, wall after moving target under low SNR, low SNR and ghost interference, traditional wall imaging processing method is difficult to obtain satisfactory results. In this paper through multi receiver multi transmitting UWB stepped frequency signal system based on the proposed cognitive radar imaging processing method, the introduction of environmental perception and waveform based on traditional method to adjust the two cognitive processing link, correcting the position offset after the wall target processing results in traditional imaging and defocus, improve the wall target SNR, suppress ghost interference. The main work is as follows: 1, aiming at the target location error detection method of traditional imaging, image defocusing and ghost interference, is proposed for cognitive.2 radar imaging of cognitive processing framework based on the theory of radar, the establishment of The extended wall imaging model and the corresponding environmental parameter estimation method, considering the non strict parallel antenna array and the wall, to provide target imaging to improve the quality of the wall supporting.3, proposed the twi algorithm extended through wall imaging based on model, can obtain the precision positioning wall coordinates, radar image focusing.4 good quality the SNR curve established a method of adjusting waveform emission through wall radar based on target detection method based on SNR curve estimation method, realize the optimization of both SNR and imaging results. The cognitive framework and through wall radar imaging environment perception and waveform adjustment method by simulation and experimental data to verify its validity, laid the foundation for cognitive imaging applications.

【學(xué)位授予單位】：國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TN957.52

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本文編號(hào)：1531285