《基于稀疏理论的MIMO雷达运动目标三维成像》求取 ⇩

第1章绪论1

1.1 运动目标三维成像基本方法2

1.2 MIMO雷达成像技术4

1.3 基于稀疏性的微波成像技术7

1.4 本书内容结构8

第2章MIMO雷达成像基本原理10

2.1 MIMO雷达空时采样等效原理10

2.2MIMO雷达成像模型13

2.2.1 阵列结构14

2.2.2 信号模型14

2.3影响成像性能的主要因素17

2.3.1 发射波形正交性17

2.3.2 阵列结构21

2.3.3 目标相对雷达的视角24

2.3.4 目标参数估计精度27

2.4基于稀疏理论的MIMO雷达成像30

2.4.1 运动目标雷达图像的稀疏性31

2.4.2 压缩感知成像理论32

2.4.3 矩阵填充成像理论34

第3章均匀阵列MIMO雷达的超分辨三维成像37

3.1基于压缩感知的MIMO雷达波形分离37

3.1.1 CS波形分离方法38

3.1.2 仿真分析39

3.2基于压缩感知的二维方位向超分辨成像47

3.2.1 CS超分辨成像方法47

3.2.2 CS基失配问题及对二维方位向超分辨成像的影响48

3.3基于KCS的超分辨成像52

3.3.1 KCS超分辨成像方法52

3.3.2 一种降维KCS超分辨成像方法53

3.3.3 仿真分析56

第4章稀布阵列MIMO雷达三维成像65

4.1成像模型65

4.1.1 阵列模型65

4.1.2 信号模型66

4.2基于联合稀疏性的行/列稀布阵三维成像67

4.2.1 分维压缩模型67

4.2.2 分维压缩原理68

4.2.3 成像方法流程70

4.2.4 仿真分析71

4.3基于矩阵填充的随机稀布阵三维成像77

4.3.1 基于结构化MC的MIMO雷达成像方法77

4.3.2 仿真分析79

第5章双基结构 MIMO雷达三维成像84

5.1成像模型84

5.1.1 双基成像模型Ⅰ84

5.1.2 双基成像模型Ⅱ87

5.1.3 仿真分析90

5.2超分辨三维成像92

5.2.1 1D-SL0算法92

5.2.2 MD-SL0算法93

5.2.3 基于MD-SL0的超分辨三维成像方法95

5.2.4 仿真分析97

5.3稀布阵列三维成像100

5.3.1 稀布阵列成像模型100

5.3.2 基于MC的稀布阵列三维成像方法101

5.3.3 仿真分析103

第6章基于多快拍图像相干融合的MIMO雷达三维成像105

6.1 多快拍MIMO雷达信号模型105

6.2越距离单元徙动校正107

6.2.1 MTRC现象分析108

6.2.2 MTRC校正方法108

6.2.3 MTRC对CS波形分离方法的影响110

6.2.4 仿真分析111

6.3多快拍三维图像相干融合115

6.3.1 包络对齐与相位校正115

6.3.2 合成转速估计118

6.3.3 相干融合119

6.3.4 仿真分析120

6.4双基MIMO雷达多快拍三维成像125

6.4.1 双基合成转速估计125

6.4.2 仿真分析127

第7章总结与展望129

7.1 总结129

7.2 展望130

参考文献133

附录145

附录APCM信号相位编码值145

附录B 单基成像模型斜视条件下非正交基证明146

附录C双基成像模型下线性无关向量组证明146

附录C1 双基成像模型Ⅰ线性无关向量组证明146

附录C2 双基成像模型Ⅱ线性无关向量组证明146