本文選題：雷達(dá)成像 + 時(shí)分MIMO雷達(dá)��； 參考：《電子與信息學(xué)報(bào)》2016年05期

【摘要】：基于時(shí)分多輸入多輸出(MIMO)的地基雷達(dá)成像有許多很好的應(yīng)用價(jià)值,比如替代合成孔徑雷達(dá)成像在山體滑坡監(jiān)測(cè)方面的應(yīng)用。針對(duì)基于時(shí)分MIMO的地基雷達(dá)高效高分辨率成像,該文提出一種基于逆傅里葉變換脈沖壓縮和波束形成的成像算法。雷達(dá)通過步進(jìn)頻連續(xù)波技術(shù)獲得高距離向分辨率,利用MIMO技術(shù)獲得高方位向分辨率。通過逆傅里葉變換法實(shí)現(xiàn)雷達(dá)數(shù)據(jù)距離向壓縮,采用波束形成算法實(shí)現(xiàn)雷達(dá)數(shù)據(jù)方位向壓縮。同時(shí)該算法還針對(duì)MIMO天線陣列所引起的回波信號(hào)相位不連續(xù)問題進(jìn)行了適當(dāng)?shù)男Ｕ?在保持算法高效性的同時(shí)提高了成像質(zhì)量。根據(jù)真實(shí)的山體滑坡監(jiān)測(cè)成像場(chǎng)景參數(shù),通過數(shù)值仿真驗(yàn)證了該成像算法的可行性,應(yīng)用在山體滑坡監(jiān)測(cè)上理論效果良好。
[Abstract]:The ground radar imaging based on time division multiple input multiple output (MIMOO) has many good application value, such as the application of substitute synthetic aperture radar imaging in landslide monitoring.In this paper, an imaging algorithm based on inverse Fourier transform pulse compression and beamforming is proposed for high resolution imaging of ground-based radar based on time-division MIMO.Radar obtains high range resolution by step frequency continuous wave technique and high azimuth resolution by MIMO technology.The range compression of radar data is realized by inverse Fourier transform, and the azimuth compression of radar data is realized by beamforming algorithm.At the same time, the MIMO antenna array caused by the echo signal phase discontinuity problem is corrected properly, while keeping the high efficiency of the algorithm and improving the imaging quality.The feasibility of the imaging algorithm is verified by numerical simulation according to the real imaging scene parameters of landslide monitoring, and the theoretical effect of the algorithm is good.
【作者單位】： 廣西無(wú)線寬帶通信與信號(hào)處理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(桂林電子科技大學(xué));桂林電子科技大學(xué)信息與通信學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61561010) 廣西自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2013GXNSFAA019323) 廣西科學(xué)研究與技術(shù)開發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目(桂科攻14122006-6) 廣西教育廳科研立項(xiàng)項(xiàng)目(KY2015LX096) 廣西無(wú)線寬帶通信與信號(hào)處理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主任基金項(xiàng)目(GXKL061506)~~
【分類號(hào)】：TN957.52

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1740425