基於稀疏理論的MIMO雷達運動目標三維成像

基於稀疏理論的MIMO雷達運動目標三維成像

《基於稀疏理論的MIMO雷達運動目標三維成像》是2020年3月科學出版社出版的圖書,作者是胡曉偉、童寧寧、張永順。

基本介紹

  • 書名:基於稀疏理論的MIMO雷達運動目標三維成像
  • 作者:胡曉偉、童寧寧、張永順
  • 類別:電子與通信技術
  • 出版社:科學出版社
  • 出版時間:2020年3月
  • ISBN:9787030640734
圖書簡介,圖書目錄,

圖書簡介

多輸入多輸出(MIMO)雷達是一種新體制雷達,具有陣列擴展、回波信息自由度高等優點。稀疏理論是近年來提出的一種能夠以遠低於奈奎斯特採樣頻率高機率恢復原始信號的新理論。本書將MIMO雷達與稀疏理論相結合,探討針對複雜運動目標的短時(單快拍)成像問題。書中較為深人地論述基於稀疏理論的MIMO雷達成像基本理論和方法,重點介紹作者在該領域的最新研究成果。全書7章,內容包括:緒論、MIMO雷達成像基本原理、均勻陣列MIMO雷達的超分辨三維成像、稀布陣列MIMO雷達三維成像、雙基結構MIMO雷達三維成像、基於多快拍圖像相干融合的MIMO雷達三維成像以及總結與展望。

圖書目錄

前言
縮略詞對照表
第1章 緒論 1
1.1 運動目標三維成像基本方法 2
1.2 MIMO雷達成像技術 4
1.3 基於稀疏性的微波成像技術 7
1.4 本書內容結構 8
第2章 MIMO雷達成像基本原理 10
2.1 MIMO雷達空時採樣等效原理 10
2.2 MIMO雷達成像模型 13
2.2.1 陣列結構 14
2.2.2 信號模型 14
2.3 影響成像性能的主要因素 17
2.3.1 發射波形正交性 17
2.3.2 陣列結構 21
2.3.3 目標相對雷達的視角 24
2.3.4 目標參數估計精度 27
2.4 基於稀疏理論的MIMO雷達成像 30
2.4.1 運動目標雷達圖像的稀疏性 31
2.4.2 壓縮感知成像理論 32
2.4.3 矩陣填充成像理論 34
第3章 均勻陣列MIMO雷達的超分辨三維成像 37
3.1 基於壓縮感知的MIMO雷達波形分離 37
3.1.1 CS波形分離方法 38
3.1.2 仿真分析 39
3.2 基於壓縮感知的二維方位向超分辨成像 47
3.2.1 CS超分辨成像方法 47
3.2.2 CS基失配問題及對二維方位向超分辨成像的影響 48
3.3 基於KCS的超分辨成像 52
3.3.1 KCS超分辨成像方法 52
3.3.2 一種降維KCS超分辨成像方法 53
3.3.3 仿真分析 56
第4章 稀布陣列MIMO雷達三維成像 65
4.1 成像模型 65
4.1.1 陣列模型 65
4.1.2 信號模型 66
4.2 基於聯合稀疏性的行/列稀布陣三維成像 67
4.2.1 分維壓縮模型 67
4.2.2 分維壓縮原理 68
4.2.3 成像方法流程 70
4.2.4 仿真分析 71
4.3 基於矩陣填充的隨機稀布陣三維成像 77
4.3.1 基於結構化MC的MIMO雷達成像方法 77
4.3.2 仿真分析 79
第5章 雙基結構MIMO雷達三維成像 84
5.1 成像模型 84
5.1.1 雙基成像模型I 84
5.1.2 雙基成像模型II 87
5.1.3 仿真分析 90
5.2 超分辨三維成像 92
5.2.11 D-SL0算法 92
5.2.2 MD-SL0算法 93
5.2.3 基於MD-SL0的超分辨三維成像方法 95
5.2.4 仿真分析 97
5.3 稀布陣列三維成像 100
5.3.1 稀布陣列成像模型 100
5.3.2 基於MC的稀布陣列三維成像方法 101
5.3.3 仿真分析 103
第6章 基於多快拍圖像相干融合的MIMO雷達三維成像 105
6.1 多快拍MIMO雷達信號模型 105
6.2 越距離單元徙動校正 107
6.2.1 MTRC現象分析 108
6.2.2 MTRC校正方法 108
6.2.3 MTRC對CS波形分離方法的影響 110
6.2.4 仿真分析 111
6.3 多快拍三維圖像相干融合 115
6.3.1 包絡對齊與相位校正 115
6.3.2 合成轉速估計 118
6.3.3 相干融合 119
6.3.4 仿真分析 120
6.4 雙基MIMO雷達多快拍三維成像 125
6.4.1 雙基合成轉速估計 125
6.4.2 仿真分析 127
第7章 總結與展望 129
7.1 總結 129
7.2 展望 130
參考文獻 133
附錄 145
附錄A PCM信號相位編碼值 145
附錄B 單基成像模型斜視條件下非正交基證明 146
附錄C 雙基成像模型下線性無關向量組證明 146
附錄C1 雙基成像模型I線性無關向量組證明 146
附錄C2 雙基成像模型II線性無關向量組證明 146

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