分布式多通道雷达成像技术

分布式多频带雷达数据融合目标高分辨分析方法
王剑
【期刊名称】《现代防御技术》
【年(卷),期】2007(035)006
【摘要】宽带雷达接收的目标散射回波提供了目标散射点的散射类型及距离高分辨.由于条件限制,很难获得宽带及超宽带回波数据.采用状态空间法融合不同频带下的雷达回波数据得到目标高分辨分析.仿真证明,该方法能够有效地利用多部不同频带雷达的回波来获得目标的散射特征,明显优于同条件下单部雷达所得到的结果.该方法提供了一种以多部窄带雷达等效获得宽带、超宽带雷达的可行方法.
【总页数】5页(P102-105,138)
【作者】王剑
【作者单位】中国空间技术研究院,卫星应用系统部,北京,100086
【正文语种】中文
【中图分类】TN957;TP391.9
【相关文献】
1.高距离分辨像雷达目标识别 [J], 闫锦;黄培康
2.高距离分辨率雷达目标检测研究现状与进展 [J], 简涛;何友;苏峰;曲长文;顾新锋
3.高距离分辨率雷达的低空目标高度估计方法 [J], 马剑英;张林让;张媛
4.基于特征模板的高距离分辨率雷达像自动目标识别 [J], 刘家学;高倩;吴仁彪
5.雷达高距离分辨率一维像目标识别 [J], 郭尊华;李达;张伯彦
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第3卷第1期雷达学报Vol. 3No. 1 2014年2月Journal of Radars Feb. 2014MIMO-SAR技术发展概况及应用浅析周 伟*① 刘永祥①黎 湘①凌永顺②①(国防科技大学电子科学与工程学院长沙 410073)②(电子工程学院合肥 230037)摘要：多发多收合成孔径雷达(MIMO-SAR)是近年来提出并备受关注的一种新型雷达成像模式，通过多天线同时发射、多天线同时接收的工作方式能够获得远多于实际天线数目的等效观测通道，为解决常规SAR面临的方位向高分辨率与宽测绘带指标相互矛盾、弱小慢速运动目标难以检测等难题提供了更为有效的技术途径。

该文围绕MIMO-SAR成像技术及其应用展开论述，从距离分辨率增强、3维下视成像、高分辨率宽测绘带成像以及动目标检测等方面综述了MIMO-SAR的研究状况，分析了系统的体制优势和不足，进而归纳了MIMO-SAR研究中的若干关键技术问题，最后对其应用前景进行了展望。

关键词：合成孔径雷达；MIMO雷达；高分辨率宽测绘带(HRWS)成像；运动目标检测(GMTI)中图分类号：TN958 文献标识码：A 文章编号：2095-283X(2014)01-0010-09 DOI: 10.3724/SP.J.1300.2013.13074Brief Analysis on the Development and Application of Multi-InputMulti-Output Synthetic Aperture RadarZhou Wei① Liu Yong-xiang①Li Xiang① Ling Yong-shun②①(School of Electronic Science and Engineering, National University of Defense Technology, Changsha 410073, China)②(Electronic Engineering Institute, Hefei 230037, China)Abstract: Recently, a novel conception of Synthetic Aperture Radar (SAR) based on Multi-Input Multi-Output (MIMO) technology draws much attention for its potential advantages. MIMO-SAR could obtain much more equivalent channels than the number of the physical array elements by simultaneously utilizing multiple antennas at transmission and reception. These additional channels are demonstrated to be useful for the application of High-Resolution Wide-Swath (HRWS) imaging and slowly moving target indication. In this paper, a detailed discussion on the conception and connotation of MIMO-SAR is made firstly, and then the investigation states of MIMO-SAR, such as high range resolution SAR imaging, three-dimensional down-looking SAR imaging, HRWS imaging and Ground Moving Target Indication (GMTI), are discussed. Base on the discussion mentioned above, the advantages and disadvantages of MIMO-SAR system are analyzed, and the key technical issues in MIMO-SAR are summarized. At last, the prospects of MIMO-SAR application are pointed out.Key words: Synthetic Aperture Radar (SAR); Multi-Input Multi-Output (MIMO) radar; High-Resolution Wide- Swath (HRWS) imaging; Ground Moving Target Indication (GMTI)1 引言合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)能够不受自然条件限制，对感兴趣的目标区域实行全天候、全天时地侦查监视，在国土测量、海洋监视、资源勘探、地形测绘、灾情普查、城市规划以及军事侦察等领域发挥着重要作用[1]。

多通道波速指向高分辨SAR和动目标成像技术多通道波速指向高分辨SAR和动目标成像技术随着雷达技术的发展，合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）成像技术得到了广泛的应用，并在军事、民用和科研领域发挥着重要的作用。

多通道波速指向高分辨SAR和动目标成像技术是SAR技术的一种重要发展方向，它能够提供更高的成像分辨率和更好的动目标检测能力。

传统的SAR系统通常采用单通道的接收机结构，即只有一个天线接收到回波信号。

这种单通道接收机结构虽然可以得到一幅较为清晰的SAR图像，但其分辨率受限于天线孔径大小，直接影响到图像细节的展示和目标检测的能力。

为了克服这一限制，研究人员提出了多通道接收机结构，通过同时接收多路回波信号来提高成像分辨率。

多通道SAR系统的核心思想是利用多通道的波速差异来获取图像的高频信息。

在传统SAR系统中，由于接收机只有一个通道，波速的测量只能通过复杂的算法或附加设备来实现。

而在多通道SAR系统中，每个天线接收到的波速与波矢之间存在一定的差异，通过对多通道信号的整合和处理，可以直接计算出波速的差异。

这些波速差异包含了图像的高频信息，可以用来增强图像细节和增加分辨率。

多通道波速指向高分辨SAR技术的一个重要应用是对动目标的成像和检测。

在传统的SAR系统中，由于目标的运动速度引起了多普勒效应，会导致图像模糊和目标形变等问题。

而多通道波速指向技术可以有效地解决这些问题。

通过利用多通道接收机结构，可以获得更多的回波信息，进而准确地测量出目标的运动速度和方向。

根据目标的运动特征，可以对其进行成像和检测，实现对动目标的有效跟踪和监测。

除了在SAR成像领域的应用，多通道波速指向技术还可以在其他领域发挥重要作用。

例如，在地球科学领域，通过多通道SAR系统可以实现对地表形变和地震活动的监测。

在军事领域，多通道SAR系统可以用于对目标的实时监测和情报获取。

此外，多通道波速指向技术还可以应用于航天、气象和环境监测等领域。

高分辨宽测绘带多通道SAR和动目标成像理论与方法高分辨宽测绘带多通道SAR和动目标成像理论与方法一、引言在遥感技术的发展过程中，合成孔径雷达（SAR）成像技术凭借其对地球的观测能力、无视日夜、云雾等自然干扰因素的优势，逐渐成为了一种重要的遥感数据获取手段。

随着对地观测数据的需求越来越多样化，SAR技术也在不断创新与进步。

本文将介绍一种新的SAR成像理论——高分辨宽测绘带多通道SAR和动目标成像理论，并探讨其方法。

二、高分辨宽测绘带多通道SAR成像理论传统SAR成像技术在实际应用中存在分辨率不高、测绘带窄、成像模糊等问题。

针对这些不足，高分辨宽测绘带多通道SAR成像理论应运而生。

该理论通过综合使用多个频带的SAR数据，提高分辨率和测绘带宽度，达到更精细、全面的地物观测效果。

1. 多通道SAR原理多通道SAR成像技术是指在一个SAR系统中，使用多个SAR器件获取不同频率的SAR数据。

利用这些频率之间的相位差异，我们可以利用合适的图像处理算法，实现高分辨率的成像。

2. 高分辨宽测绘带SAR成像理论高分辨宽测绘带SAR成像理论是基于多通道SAR原理的进一步拓展。

通过利用多通道SAR数据，系统通过对多通道数据进行融合和处理，将不同频率的数据进行拼接，提高地物辨识度，同时实现更大范围的测绘带宽度。

三、动目标成像理论动目标成像是指对运动目标进行成像和跟踪的技术。

传统的SAR技术在成像静止目标时表现良好，但对于运动目标的成像存在较大挑战。

针对这一问题，动目标成像理论应运而生。

传统的SAR成像技术使用的是静态目标模型，只能得到目标的静态位置和形状信息。

而动目标成像理论则引入了目标的运动特性，通过对目标运动进行建模和预测，实现对运动目标的成像和跟踪。

四、高分辨宽测绘带多通道SAR和动目标成像方法在高分辨宽测绘带多通道SAR和动目标成像方法中，首先需要获取多通道SAR数据，并将其进行预处理。

然后，通过合适的算法对多通道SAR数据进行融合，实现高分辨率和宽测绘带成像。

雷达目标成像雷达目标成像是一种利用雷达技术对目标进行探测和成像的方法。

雷达是一种主动传感器，能够通过向目标发射电磁波，并接收目标返回的波信号，从而获取目标的位置、速度、形状等信息。

雷达目标成像可以分为合成孔径雷达成像和实时雷达成像两种方式。

合成孔径雷达成像是利用多次雷达回波数据进行综合处理，从而达到高分辨率的效果。

实时雷达成像则是通过实时采集目标的回波信号，并进行处理和显示，以获得目标的实时成像图像。

在雷达目标成像中，主要涉及到以下几个关键技术：1. 雷达波束控制：为了获得目标的回波信号，雷达需要将发射能量以波束的形式聚焦在目标上，并接收目标返回的波束信号。

波束控制可以通过机械方式或电子方式实现，以实现目标的高分辨率成像。

2. 雷达信号处理：雷达目标成像需要对接收到的回波信号进行处理，以提取目标的信息。

信号处理主要包括波形压缩、时域滤波、频域变换等技术，可以提高目标成像的分辨率和信噪比。

3. 反演算法：反演算法是雷达目标成像的核心技术，通过对接收到的回波信号进行数学建模和计算，以获得目标的位置、速度、形状等信息。

常用的反演算法包括二维傅里叶变换（FFT）、距离迭代算法（IRA）、最小二乘法（LS）等。

雷达目标成像的应用非常广泛，主要包括以下几个方面：1. 军事领域：雷达目标成像在军事领域中主要用于目标探测和识别。

通过雷达目标成像，可以识别出目标的类型、大小、运动方向等信息，从而为军事作战提供重要支持。

2. 气象领域：雷达目标成像在气象领域中主要用于天气预测和监测。

通过雷达目标成像，可以观测到大气中的云层、降雨区域等信息，从而为天气预测和气象监测提供基础数据。

3. 航空航天领域：雷达目标成像在航空航天领域中主要用于飞行器的导航和着陆。

通过雷达目标成像，可以获得飞行器附近的地形、障碍物等信息，从而提高飞行器的安全性和精准度。

雷达目标成像技术的发展，为我们对目标的探测和识别提供了强大的工具。

随着雷达技术的不断进步，雷达目标成像的分辨率和精度将会得到更大的提高，为各个领域的应用带来更多的可能性。

多通道探地雷达成像技术分析摘要：文章介绍了一种多通道探地雷达成像的关键技术和方法，结合数据处理和数字成像技术，利用Visual C++编写了多通道雷达数据处理软件，可以同时显示1～5个剖面，并可以根据需要动态增减，成图效果较好，为该类探地雷达数据的自主处理分析提供了高效工具。

关键词：探地雷达；多通道；图像探地雷达（Ground Penetrating Radar）是利用地下介质的不连续性来探测目标的有效工具,主要由主机、控制单元、发射天线、接收天线等部件组成。

发射机向地下发送脉冲形式的电磁波,电磁波在传播中当遇到存在电性差异的目标体时便发生反射，然后由接收机接收，主机可以将其以图像的方式显示出来。

多通道雷达设置了多个发射阵元和相应的接收阵元，形成了多个输入输出通道，提高了雷达的检测和跟踪性能。

相应的，在计算机上使用配套的数据处理软件，用数据处理和数字成像技术，对采集到的数据进行读取和成图，对图像进行处理分析，便可得出地下介质分布情况。

1多通道探地雷达剖面布局针对同一条公路不同位置（暂且定位3个位置：中间和左右两侧），设计3个剖面区域和一个解释区域，在屏幕的右侧创建一个垂直滚动条来控制显示区域，其布局如图1所示。

其中，3个剖面区域分别显示三个位置的时间剖面或频率剖面，解释区域用于病害解释结果；右侧垂直滚动条是对所有剖面共同控制结果，同时每个剖面都有自己的横向滚动条来控制里程及标记的显示。

工具栏的按钮操作以及窗口的滚动都将通过MFC的消息响应机制来实现。

每个剖面中都有时间深度、里程以及标记、剖面区域显示雷达剖面、钻孔信息和异常信息以及单曲线、振幅谱和深度速度谱等信息。

剖面道数可以进行实时压缩显示控制。

2多通道探地雷达图像显示多个剖面的显示利用Microsoft公司开发的Visual C++强大的绘图功能来完成。

绘图时采用256色阶，色阶可以进行调节对比度和强度等信息。

显示模式分为彩色、变面积、曲线三种方式。

第４６卷　第５期２０２４年５月系统工程与电子技术ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＶｏｌ．４６　Ｎｏ．５Ｍａｙ ２０２４文章编号：１００１ ５０６Ｘ（２０２４）０５ １５７３ １０　网址：ｗｗｗ．ｓｙｓ ｅｌｅ．ｃｏｍ收稿日期：２０２２０９１４；修回日期：２０２２１１２１；网络优先出版日期：２０２２１２２９。

网络优先出版地址：ｈｔｔｐｓ：∥ｋｎｓ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ｋｃｍｓ／ｄｅｔａｉｌ∥１１．２４２２．ＴＮ．２０２２１２２９．１８５２．０１２．ｈｔｍｌ基金项目：国家自然科学基金（６１８７１３８６，６２０３５０１４，６１９２１００１）资助课题 通讯作者．引用格式：王元昊，王宏强，刘兴华，等．分布式相参雷达相参效率及相参景深研究［Ｊ］．系统工程与电子技术，２０２４，４６（５）：１５７３ １５８２．犚犲犳犲狉犲狀犮犲犳狅狉犿犪狋：ＷＡＮＧＹＨ，ＷＡＮＧＨＱ，ＬＩＵＸＨ，ｅｔａｌ．Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｃｏｈｅｒｅｎｔｓｙｎｔｈｅｓｉｓｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙａｎｄｃｏｈｅｒｅｎｔｄｅｐｔｈｏｆｆｉｅｌｄｏｆｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｃｏｈｅｒｅｎｔａｐｅｒｔｕｒｅｒａｄａｒ［Ｊ］．ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，２０２４，４６（５）：１５７３ １５８２．分布式相参雷达相参效率及相参景深研究王元昊１，王宏强１， ，刘兴华２，３，曾 １，杨　琪１（１．国防科技大学电子科学学院，湖南长沙４１００７３；２．军事科学院军事科学信息研究中心，北京１００１４２；３．电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室，河南洛阳４７１００３） 摘　要：分布式相参雷达（ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｃｏｈｅｒｅｎｔａｐｅｒｔｕｒｅｒａｄａｒ，ＤＣＡＲ）所发射信号仅能在感兴趣点处完全相参叠加，在一定发射相参效率约束下，因相参位置失配会出现能量弥散现象。

对此，定义“相参景深”用以描述该能量弥散现象，并给出相参景深形成原因，指出其有界性和周期性特征，分析其影响因素，以具象化和定量化的方式揭示发射相参效率空间分布规律，可有效支撑ＤＣＡＲ发射信号参数和阵列构型选择等工程实践。

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MIMO雷达研究综述MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）雷达技术是一种利用多个发射天线和多个接收天线进行雷达探测的技术。

与传统的单发单收雷达相比，MIMO雷达具有更高的分辨率、更好的信号强度和抗干扰能力。

近年来，MIMO雷达已经受到了广泛的关注，并在不同领域展示了巨大的潜力。

本文将对MIMO雷达的研究进展进行综述。

MIMO雷达的关键思想是通过多个发射天线同时发送不同的信号，利用接收天线接收并分析接收信号的相位和幅值来获取目标的位置和速度信息。

通过增加发射和接收天线的数量，MIMO雷达能够形成具有多个维度的波束，从而提高目标检测和跟踪的准确性和可靠性。

另外，MIMO雷达还可以在同一频带上同时实现几个不同的功能，如目标检测、目标分类和目标探测等。

在MIMO雷达的研究中，信号处理是一个关键的方面。

由于MIMO雷达采用了多个发射和接收天线，传感器之间的互相干扰成为了一个主要挑战。

因此，研究人员提出了许多方法来减小互相干扰，如自适应波束形成、空间分集和空间编码等。

此外，研究人员还通过优化发射波形的设计来提高雷达系统的性能。

例如，采用多载波调制技术可以提高信噪比和频谱利用率。

除了信号处理外，MIMO雷达在目标跟踪和成像方面也有了重要的进展。

通过利用多个发射和接收天线的观测数据，可以实现更高精度的目标跟踪和成像。

研究人员提出了许多基于MIMO雷达的目标跟踪算法，如最大似然估计、粒子滤波和卡尔曼滤波。

此外，MIMO雷达还可以通过多个方向的观测数据来重建目标的图像，从而实现高分辨率的目标成像。

此外，MIMO雷达还具有其他应用方面的潜力。

例如，MIMO雷达可以用于无人机的自主导航和避障，通过实时探测和跟踪周围的目标和障碍物来指导无人机的飞行路径。

此外，MIMO雷达还可以用于无线通信系统中的频谱感知和分布式多用户检测等领域。

综上所述，MIMO雷达作为一种新兴的雷达技术，在目标检测和跟踪、成像以及其他领域已经取得了重要的进展。

基于分布式压缩感知的全极化雷达超分辨成像吴敏;张磊;邢孟道;段佳;徐刚【期刊名称】《电波科学学报》【年(卷),期】2015(0)1【摘要】基于分布式压缩感知理论,提出了一种全极化逆合成孔径雷达超分辨成像算法,联合各极化通道进行超分辨处理.首先,建立全极化信号模型及超分辨字典,利用各极化通道信号的联合稀疏性将全极化超分辨成像建模为最小L2,1范数的优化问题,运用一种快速算法求解该优化问题.由于利用联合稀疏约束,多极化通道联合成像相比于单通道成像能够获得更好的超分辨性能和噪声抑制能力,最终有效提高图像极化融合的效果.同时,采用快速傅里叶变换操作提升了算法的运算效率.基于backhoe的仿真数据实验验证了该算法的优越性.【总页数】8页(P29-36)【作者】吴敏;张磊;邢孟道;段佳;徐刚【作者单位】西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,陕西西安710071;西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,陕西西安710071;西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,陕西西安710071;西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,陕西西安710071;西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,陕西西安710071【正文语种】中文【中图分类】TN957.52【相关文献】1.基于二维CP-GTD模型的全极化ISAR超分辨成像 [J], 代大海;王雪松;肖顺平2.全极化频谱外推的合成孔径雷达成像分辨率增强方法 [J], 黄大荣;张磊;郭新荣;邢孟道;保铮3.基于联合稀疏性的高分辨全极化雷达成像研究 [J], 邱伟;赵宏钟;周剑雄;付强4.基于TPF-ESPRIT的雷达超分辨成像方法研究 [J], 马传令;朱玉鹏;付耀文5.基于正则化的雷达前视超分辨成像算法工程应用分析 [J], 王子曦因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

分布式无源雷达接收机配置优化及其成像技术公富康;张顺生【摘要】由于其较低的成像成本和较强的鲁棒性,使得利用多发射机和多接收机对目标进行有效观测的分布式无源雷达成为雷达技术研究的热门领域.本文在分布式雷达稀疏成像模型基础上,提出一种分布式无源雷达成像接收机配置优化方法,以成像分辨率最高为优化目标函数,针对不同发射机布局采用遗传算法计算出最优接收机布局.同时针对正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)算法在低信噪比下成像精度较低,信号估计不准确的情况,推导出用协方差稀疏表示接收信号,利用稀疏贝叶斯学习(Sparse Bayesian Learning,SBL)进行信号重构的成像算法,并通过仿真实验对成像性能的改善进行了验证.【期刊名称】《信号处理》【年(卷),期】2018(034)011【总页数】6页(P1339-1344)【关键词】分布式无源雷达;布局优化;协方差稀疏表示;稀疏贝叶斯学习【作者】公富康;张顺生【作者单位】电子科技大学电子科学技术研究院,四川成都611731;电子科技大学电子科学技术研究院,四川成都611731【正文语种】中文【中图分类】TN9581 引言利用多个发射机和多个接收机同时进行目标观测的分布式无源雷达成像系统,相比于传统收发一体的单站雷达能够获取更多的目标信息,具有更好的成像性能,因而成为雷达成像的一个热门研究领域。

在分布式无源雷达成像系统中,由于接收到的是空间频率非均匀分布的空间信号,致使基于传统的SAR/ISAR算法并不能取得良好的成像效果[1]。

研究表明,可以利用目标回波空间频谱和目标散射点之间的傅里叶变换关系实现分布式无源雷达成像[2]。

在实际的成像系统中,成本的制约使得难以构造数量众多的发射机和接收机来满足目标网格空间划分,考虑到接收信号空间谱和目标散射点的稀疏特性,基于压缩感知的成像技术会具有更好的性能。

文献[3]中指出接收信号的空间频率对成像结果有重要的影响,它们与信号频谱,发射机和接收机的位置直接相关,同时将互相关系数作为优化目标函数对固定发射机位置情况下的接收机布局进行优化,因此在本文第2部分讨论了采用成像分辨率作为优化目标函数,基于遗传算法配置接收机的位置以实现最佳成像问题。

摘要有大量的记载探地雷达的相关书籍和论文，我们可以对探地雷达的发展概况有一个大致的了解，不难看出探地雷达未来的发展方向。

多输入多输出（Multiple-Input and Multiple-Output，MIMO）雷达是在数字阵列雷达、多基雷达以及现代通信技术基础上发展起来的一种新体制雷达，具有显著的技术优势和巨大的发展潜力，逐渐成为下一代雷达的主要发展方向之一。

由于采用了波形分集技术，与传统相控阵雷达相比，MIMO雷达具备多项优点，如突破阵元间距半波长限制、提高角度分辨率、提高系统自由度等。

MIMO雷达在提高信号处理灵活性的同时，也由于其新体制特征及结构特点，带来了新的问题，如多通道积累检测问题，波形设计和阵列结构优化问题以及系统自由度过高导致的自适应算法性能下降等问题。

雷达成像方面有很多相关的软件，比如GprMax，一款基于FDTD（时域有限差分）的探地雷达仿真软件，其生成文件包括几何图和数据剖面图，这些生成文件是由MATLAB 读取的。

雷达成像最关键的部分就是成像的算法，通过对算法的不断研究和改进，提出了很多算法，有些算法可以相互结合，从而改善成像效果，基于不同的理论基础，这些算法又衍生出很多不同的算法，诸如RD-BP算法、TCC-BP算法等，针对不同的算法，借助MATLAB 对算法进行仿真，并得到仿真图像。

关键词：多输入多输出雷达；数字波束形成；反向投影算法；MATLABAbstractThere are a large number of records of books and papers related Ground Penetrating Radar (GPR).W e can have a general understanding of the development of GPR, it is not difficult to see the development direction of the GPR in the future.Multiple-input and multiple-output (MIMO) radar is a new mode of radar system developed on the basis of digital array radar, multistatic radar and modern communication techniques. Since its obvious technical advantages and huge development potential, MIMO radar will become one of the major directions of the radar system development in future.By using waveform diversity technique, Through proper improvements traditional array signal processing techniques can be applied to MIMO radar. Moreover, this new type of radar system offers a new paradigm for radar signal processing. the strong demands for waveform and array structure optimization, and a noticeable performance decline of adaptive algorithms for the excessive degree of freedom, etc.There are a lot of software related to radar imaging, such as GprMax, a Ground Penetrating Radar (GPR) simulation software based on FDTD (finite difference time domain). The generated files including geometric figure and data section are read by the MA TLAB..The most critical part of radar imaging is the imaging algorithm. Based on different theoretical basis, the algorithm derives a lot of different algorithms, such as RD-BP algorithm, the TCC-BP algorithm, etc. For different algorithms ,we can get the simulation images with the help of MA TLAB.Key words: MIMO radar, digital beamforming, back projection，MATLAB目录§1 绪论 (1)§1.1 探地雷达 (1)§1.1.1 基本原理 (1)§2 阵列成像算法概述 (2)§2.1 MIMO雷达基本原理 (2)§2.2 MIMO雷达基本模型 (3)§2.2.1 虚拟阵列 (3)§2.2.2 信号模型 (5)§3 探地雷达的正演 (6)§3.1 GPRMAX模拟探地雷达二维模型 (6)§4 数据处理 (7)§4.2 MIMO雷达波束形成技术 (7)§4.2.1 数字波束形成的原理 (7)§4.2.2 数字波束形成MATLAB仿真 (8)参考文献 (10)§1 绪论§1.1 探地雷达§1.1.1 基本原理探地雷达利用高频电磁波（1MHz～1GHz）以宽频带短脉冲的形式通过地面发射天线（T）将信号送入到地下，经地层界面或者目的体反射后再返回地面由接收天线（R）接受电磁波的反射信号，通过分析电磁波反射信号的振幅特征和时频特征来了解地层或者目的体的特征信息。