超宽带步进变频连续波雷达近场成像算法

计算机工程与应用 ›› 2012, Vol. 48 ›› Issue (35): 97-100.

• 数据库、信号与信息处理 • 上一篇下一篇

超宽带步进变频连续波雷达近场成像算法

李邦宇，许会

沈阳工业大学信息科学与工程学院，沈阳 110870

出版日期:2012-12-11 发布日期:2012-12-21

Near field imaging algorithm for UWB stepped frequency radar

LI Bangyu, XU Hui

School of Information Science & Engineering, Shenyang University of Technology, Shenyang 110870, China

Online:2012-12-11 Published:2012-12-21

摘要/Abstract

摘要： 为了实现超宽带步进变频连续波雷达近场区高分辨率快速成像，提高成像的分辨率，根据步进变频连续波信号发射与传播的特点，采用角谱分析方法，通过对电磁波波动方程进行推导，提出一种适用于超宽带步进变频连续波雷达的成像算法，该算法省去了匹配滤波过程，成像准确。采用HFSS三维电磁场仿真软件进行建模仿真，在仿真结果中采集数据验证成像算法的可行性。结果表明，成像图像中目标能量集中，分辨率高，对于采用的频率范围0.5~1.5 GHz，带宽为1 GHz的发射信号，理论分辨率为0.15 m，实际得到的分辨率约为0.2 m。

关键词: 超宽带, 步进变频, 雷达, 近场, 成像算法

Abstract: For achieving fast imaging for ultra-wideband step frequency continuous wave radar in near-field, and improving the imaging resolution, a imaging algorithm is proposed for ultrawideband step frequency continuous wave radar. This imaging algorithm derives the electromagnetic wave equation according to the transmission and propagation characteristics of step frequency continuous-wave signal, which is used angular spectrum analysis method. The algorithm eliminates the need of matched filtering process, and is accurate for imaging. Three-dimensional electromagnetic simulation software of HFSS is applied for modeling and simulation. It collects data in the simulation results for verifying the feasibility of imaging algorithm. The results show that the target energy is concentrated in imaging figure, and has high resolution. Theoretical resolution of imaging is 0.15 m, and actual resolution obtained is 0.2m for the frequency range of 0.5~1.5 GHz and 1 GHz bandwidth of the transmitted signal.

Key words: Ultra Wide Band（UWB）, stepped frequency, radar, near field, imaging algorithm

李邦宇，许会. 超宽带步进变频连续波雷达近场成像算法[J]. 计算机工程与应用, 2012, 48(35): 97-100.

LI Bangyu, XU Hui. Near field imaging algorithm for UWB stepped frequency radar[J]. Computer Engineering and Applications, 2012, 48(35): 97-100.

[1]	麻哲旭，杨峰，乔旭. 铁路路基病害智能检测方法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(9): 272-278.
[2]	李中道，刘元盛，常飞翔，张军，路铭. 室内环境下UWB与LiDAR融合定位算法研究[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(6): 260-266.
[3]	李俊侠，张秦，郑桂妹. 超宽带雷达人体姿态识别综述[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(3): 14-23.
[4]	刘竞升，伍星，王洪刚，李姜楠. 改进FCOS的二阶段SAR舰船检测算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(24): 144-151.
[5]	李高源，王晋宇，张长弓，冯博迪，高宇歌，杨海涛. SAR图像仿真方法研究综述[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(15): 62-72.
[6]	张珊珊，赵建华. 基于IALM的穿墙雷达成像算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(11): 77-83.
[7]	陈承隆，邱志成，杜启亮，田联房，林斌，李淼. 基于Netvlad神经网络的室内机器人全局重定位方法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(9): 175-182.
[8]	范文兵，孙志远. 基于小波域广义高斯分布的SAR图像分割算法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(5): 222-226.
[9]	曹晓航，汪立新，束学渊. 基于小波不变矩的雷达辐射源信号识别[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(19): 269-272.
[10]	李艳俊，汪书北，杨晓桐，曹贻森. 基于移动端的轻量级NFC安全认证方案[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(16): 84-89.
[11]	钱满，张向阳，李仁昌. 改进卷积神经网络SAR图像去噪算法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(14): 176-182.
[12]	吴旗，郭宇，黄少华，葛妍娇，张蓉. 面向离散制造车间实时定位的UWB部署优化方法[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(9): 203-210.
[13]	李墨羽，焦瑞莉，朱云龙，吴世玉. GNSS-R SAR地面目标建模与成像[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(23): 265-270.
[14]	张雅雯，胡士强. 低空目标的雷达/可见光协同监视跟踪方法研究[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(6): 234-240.
[15]	刘青，李景文. 地球同步轨道SAR快速BP成像算法[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(6): 241-246.

超宽带步进变频连续波雷达近场成像算法

Near field imaging algorithm for UWB stepped frequency radar

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics