光学稀疏孔径成像复合孔径阵列结构研究

对环型、Y型和Golay6等典型的光学稀疏孔径成像系统,给出了最大和最小填充因子,结果表明,最大填充因子只与子孔径的数目有关.提出一种建立在典型光学稀疏孔径阵型基础上的复合孔径阵列结构,给出了3种不同复合孔径阵列结构形式,在填充因子相同的情况下,用计算机仿真子孔径间距变化、子阵列旋转对调制传递函数(MTF)的影响,并对系统模拟成像及噪后的图像进行重构,使用相关系数对图像质量进行评价.结果表明,这种复合孔径阵列结构通过复制子阵列能够扩大系统的口径,而且具有易于加工、装调方便的特点.     

雷达成像中稀疏孔径外推新算法

该文提出一种由稀疏孔径数据外推全孔径估计算法,这种算法对于稀疏孔径存在大的空缺的情况,可以利用已知稀疏孔径用参数化方法得到准确的稀疏孔径频域能量分布估计,把稀疏孔径功率谱估计作为先验信息,以最小加权范数为约束进行外推估计空缺孔径,得到完整孔径估计。该算法可有效应用于合成孔径雷达稀疏孔径成像,仿真与实际数据处理结果证实算法的有效性。     

稀疏孔径系统的成像和图像复原

介绍复合三子镜和Golay6稀疏孔径系统的结构和调制传递函数(MTF),给出复合三子镜的MTF解析表达式,分析和比较两种稀疏孔径系统的MTF分布,并计算它们在不同填充因子下对应的最大截止频率和等效直径,并对复合三子镜和Golay6稀疏孔径系统进行模拟成像。MTF分析和模拟成像结果表明:稀疏孔径系统由于通光面积减少,在截止频率区域内MTF明显下降,图像清晰度下降。因此,图像复原是稀疏孔径系统的关键环节。进一步阐述Wiener滤波图像复原的原理,并给出应用修正Wiener滤波技术进行加噪图像复原的结果。     

基于稀疏综合孔径天线的艇载成像雷达研究

 基于稀疏综合孔径天线概念,研究了平流层飞艇载对地观测成像雷达系统中的重要问题.提出了稀疏阵时分多相位中心孔径综合方法,该方法使得综合后的相位中心在数量上和分布情况上与满阵天线相同,从而避免了稀疏阵旁瓣较高的问题;利用模拟退火算法对阵列进行了优化,以使实际使用的阵元最少;为提高系统作用距离,采用多频正交信号形成多发多收的工作模式,通过频率拼接提高距离分辨率;由于综合孔径天线阵列长度远小于场景宽度,系统采用了子孔径成像方法,并将曲线拟合和自聚焦处理相结合,解决了存在阵列形变误差时的精确成像问题.仿真结果表明了本文方法的有效性.     

逆合成孔径成像激光雷达低信噪比稀疏多孔径成像方法研究

受目标非合作特性的影响,逆合成孔径成像激光雷达(ISAIL)回波存在缺失;同时受大气衰减和自然背景光等因素的影响,ISAIL回波信号信噪比较低,因此,常规的稀疏多孔径成像方法不再适用。针对上述问题,该文提出了一种结合压缩感知(CS)和权矩阵的稀疏多孔径成像方法。首先,通过基于CS的稀疏多孔径成像方法对原始数据处理,得到目标像的支撑域;然后,据此建立权矩阵,优化采用CS重构时的代价函数,对稀疏多孔径ISAIL原始数据进行成像处理,利用不完整的回波信号获得高分辨目标像。此算法具有较好的抗噪能力。采用室内ISAIL系统实测数据验证了算法的有效性。     

稀疏阵列微波暗室成像实验研究

为了在实际条件下验证稀疏阵列孔径综合方法可以避免稀疏阵旁瓣较高的问题,以及基于压缩感知理论的成像算法可以对具有稀疏特性的目标进行重建,开展了微波暗室实验。针对实验中的阵列误差,给出了具体的校正方法。通过实验数据处理证明了阵列误差校正方法、稀疏阵列孔径综合方法以及基于压缩感知理论成像算法的正确性和有效性。     

两种稀疏孔径光学成像的图像恢复算法研究

根据稀疏孔径光学系统成像的图像恢复模型,分析维纳滤波和最小二乘方滤波图像恢复算法的适用条件.针对存在噪声干扰的稀疏孔径光学系统,维纳滤波的理论推导能够达到最优.通过实验对比,指出噪声功率谱未知情况,最小二乘方滤波的恢复结果优于维纳滤波结果.     

微小光学与异形孔径微透镜阵列研究

讨论了微小光学的发展和异形孔径(正方形和六角形)微透镜阵列的制作。自聚焦透镜的制作加速了微小光学的产生,微透镜阵列器件的应用,促使微小光学迅猛发展,异形孔径微透镜阵列的研制,开创了微小光学新的研究领域。重点对异形自聚焦透镜和异形孔径微透镜阵列的理论和实验研究工作进行讨论,给出了有益的结果。     

基于稀疏贝叶斯学习的超材料孔径计算微波成像系统离网格成像方法

基于超材料孔径的计算微波成像可以看作微波压缩感知成像。这种成像方式的成像效果受网格失配误差的严重影响。该文针对超材料孔径计算微波成像系统对2维场景的重构过程进行分析,构建了一种基于Sinc插值函数的2维离网格(Off-grid)观测模型,并在此基础上提出一种基于稀疏贝叶斯学习的Sinc插值离网格成像方法(OGSISBL)。在期望最大化算法的框架下,恢复散射体回波的幅值和位置,同时校准网格失配误差。通过对超材料孔径计算微波成像系统的仿真数据进行成像处理验证所提算法的性能,结果表明所提算法具有很强的鲁棒性。     

Sparse, Active Aperture Imaging

We describe an approach to radar imaging of an isolated, rotating target using coherent, sparse, or highly thinned arrays of transmit/receive elements. The array elements are assumed to be randomly positioned and accurately surveyed after placement. Further, the isolated target is assumed to occupy a limited angular sector such that there is no source of backscatter beyond the sector occupied by the target. Estimates of the resolution and image quality are provided when the array elements are widely separated and operate with coherent, multiple-input multiple-output (MIMO) signaling and inverse synthetic aperture radar (ISAR) processing at each MIMO element pair. The sparse array operation can provide superior resolution when compared to the ISAR processing and accurate estimation of scattering properties with a modest number of sparse array elements. The performance of a model-based estimator to physical optics like scattering with MIMO signaling is described. Several important issues relating to feasibility remain to be investigated. These include establishing coherence and timing among the widely separated array elements, adaptive beamforming and processing requirements and coherence of the scattering phenomena with the widely separated MIMO elements.      

光学合成孔径成像原理及图像复原技术

根据光学合成孔径系统成像原理,利用傅立叶光学理论得出了合成孔径系统的点扩散函数（PSF）和光学传递函数（OTF）,从这两个参数分析了合成孔径成像系统的性能;给出了使用维纳滤波算法进行图像复原的方法。分析和实验结果表明,用光学合成孔径系统和图像复原技术完全可以达到单个大孔径的成像观测效果。     

一种稀疏孔径下大尺寸目标的ISAR 成像方法

针对稀疏孔径下的大尺寸目标ISAR 成像,该文提出了一种新的成像方法,该方法在距离频域进行方位向压缩,避免了散射点越距离单元徙动的影响|引入压缩感知替代FFT 对稀疏孔径数据进行方位压缩,通过构造随距离频率变化的基空间,消除了距离频率和方位时间之间的耦合,同时降低了方位向的峰值旁瓣比,获得了清晰的目标图像。计算机仿真结果验证了该算法的有效性。      

被动综合孔径成像中的光学处理技术

综合孔径技术已被广泛应用于被动式毫米波成像.由于成像系统的电路需要对天线收到的电信号进行长时间的处理以得到足够多的数据来重建图像,因此成像速度慢是这种方法的主要限制.通过电光幅度调制技术把毫米波调制到激光载波上,带有图像信息的光信号通过光纤传输后再经过透镜可以直接成像.本文从原理上比较了新的电光成像系统和原系统的异同,对于提出的新系统,采用10GHz的微波调制信号,载波波长为1550nm的激光进行一维点源成像仿真.成像结果说明了新的电光系统可以得到含有源辐射强度和方向信息的图像,但由于光纤间距远大于光波长,图像的角度范围大大缩小.仿真结果说明新的成像系统可以快速成像,并且通过增加孔径个数可以提高图像的分辨率.     

一种基于压缩感知的稀疏孔径SAR成像方法

 高分辨大场景合成孔径雷达(SAR)成像给数据存储和传输系统带来沉重负担.本文针对条带式SAR成像,提出一种基于压缩感知技术的稀疏孔径SAR成像方法.该方法沿方位向以部分子孔径采样的方式获取降采样的原始数据,然后在距离向采用传统匹配滤波方法实现脉冲压缩处理,在方位向则利用小波基作为场景散射系数的稀疏基,并通过求解最小l₁范数优化问题重构方位向散射系数.该方法在存在多普勒参数误差情况下,能够有效实现多普勒参数估计,具有良好稳健性.仿真和实测数据成像结果表明所提算法在方位向严重降采样条件下仍能够实现无模糊的SAR成像,具有较强的有效性与实用性.     

虚拟孔径天线配置及其成像性能研究

合成孔径雷达可以获取2维高分辨雷达图像,但只能工作在侧视模式,不能进行前视成像,也不能对静止和运动目标同时聚焦。针对上述雷达成像中的新问题,基于多发射多接收原理的虚拟孔径是一条有效的解决途径。该文研究了虚拟孔径成像中的天线配置及成像方法,比较了不同天线配置下的直线虚拟孔径成像性能。从理论上证明了两个发射单元分别置于接收线阵两端是一种有效的直线虚拟孔径天线配置方案,推导了这种天线配置下的成像分辨率解析表达式,并通过实测数据进行了验证。