基于穿墙雷达对目标成像的研究
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穿墙雷达在隐蔽目标探测中的应用研究当我们面对一些隐蔽目标时,我们需要一种工具能够帮助我们去探测它们,这时候,穿墙雷达就能展现出它的独特作用。
今天,我们将深入研究穿墙雷达在隐蔽目标探测中的应用。
什么是穿墙雷达?穿墙雷达,顾名思义,是一种能够穿过障碍物的雷达设备。
它可以通过墙壁、地面、建筑物等障碍物来进行探测,将这些目标的图像传送回来。
穿墙雷达的工作原理与一般雷达类似,但是它使用的是毫米波,比较适合穿过建筑物、混凝土墙壁、岩石等非金属材料。
穿墙雷达的工作原理使用穿墙雷达进行目标探测,需要首先对障碍物的材质和物理结构有一定了解。
因为不同的材料和结构会对雷达信号的传播造成不同的干扰,我们需要了解这些干扰对信号的影响,以便更准确地探测目标。
一般情况下,穿墙雷达会向目标发出一个高频脉冲信号,当它穿过障碍物并遇到目标时,会产生反射信号,然后再由接收器接收回来。
通过测量反射信号的时间延迟和强度,我们能够非常准确地了解目标物体的位置、大小和形状等信息。
穿墙雷达的应用穿墙雷达的应用范围非常广泛,包括搜索和救援、安全监控、军事侦察等。
在搜索和救援中,穿墙雷达可以帮助救援人员快速发现被埋在废墟下的人员;在安全监控中,它可以用于监测墙壁上的管道、电缆等问题;在军事侦察中,穿墙雷达可以用于监测建筑物内部的活动情况。
穿墙雷达的优缺点穿墙雷达虽然有很多优点,但是也有一些缺点。
首先,穿墙雷达的探测能力非常强,可以探测到非常小,非常深的目标,这对于一些救援和军事应用非常有用。
其次,穿墙雷达的使用非常方便,操作简单,即使在没有光线的环境下也可以使用。
但是,穿墙雷达的信号传输很容易受到干扰,因此需要一定的技术支持。
另外,穿墙雷达的成本很高,对于普通使用者来说,价格比较昂贵,不太适合个人使用。
结语穿墙雷达在隐蔽目标探测中的应用前景非常广阔,尤其是在紧急救援和战争中的应用,可以帮助救援人员和军队快速准确地获取目标信息,是一种非常有用的工具。
基于穿墙雷达对目标成像研究在20世纪90年,美国军队将隔墙探测技术作为新《联合城区作战条令》重点研究的三大关键技术之一,并作为美国国防部先进研究项目局的重要研究项目之一,而超宽带穿墙雷达特性优良,因此被广泛的应用于军事领域。
穿墙雷达是利用电磁波的穿透能力,发射电磁波穿透非金属建筑材料,并分析接收天线收到的回波信号,对墙后或封闭环境中的隐藏目标进行成像。
由于超宽带穿墙雷达能够实现墙后隐藏目标的定位和探测,在反恐斗争中,可以实时地了解恐怖分子的分布情况以及人员的精确定位,这可以有效的提高营救人质的几率;在城市巷战中,利用超宽带穿墙雷达可以快速的探测隐藏在建筑物内的敌军分布,以便我军做出正确的部署;在各种灾难救援中,超宽带穿墙雷达还能够探测人的心跳、呼吸等微弱信号,从而能够使救援队伍能够快速、准确的进行救援工作。
因此在穿墙雷达目标定位和成像方面所做的研究对丰富该领域具有积极的意义。
超宽带信号具有一个很大的带宽,而雷达信号的距离分辨率为/(2)R c B∆=,它与信号带宽成反比,因此可以得出超宽带雷达信号具有很高的距离分辨率,这对目标的识别、检测和成像具有非常重大的意义,正因为此近年来超宽带雷达一直是该领域的研究热点。
除了具有高距离分辨率以外,超宽带雷达还具有如下一些优势:一、超宽带雷达信号具有强的穿透能力,能够探测非金属室内环境中的隐藏目标和地下介质中的物质,因此近几年被广泛的应用于室内感知和探地雷达相关领域。
二、超宽带雷达信号抗干扰能力强,具有比较好的隐蔽性。
一方面它具有极低的能量密度,如果要对其进行干扰,必须要加大干扰信号的带宽,但是这会导致干扰信号的功率谱密度降低,从而使干扰效果降低;另一方面超宽带雷达信号与传统的窄带雷达信号之间具有很小的干扰,很难被侦查,因此被广泛的应用在军事领域。
三、超宽带雷达具有对目标的感知能力。
在雷达所接收到的超宽带反射信号中,不仅包含了目标的位置信息,还包含了目标的形状和电特性参数等信息,从而通过一些信号处理技术,可以从超宽带回波信号中反演出目标的位置、形状以及电特性参数等信息。
穿墙雷达三维成像方法研究
穿墙雷达三维成像技术能获取封闭场景内部三维目标信息,相比传统二维成像能得到更多维度的信息,可极大提高穿墙雷达在反恐、救援、巷战等应用中的探测精度,满足多样化的探测需求,具有重要的应用前景,是目前国内外研究的热点问题。
本文主要针对穿墙雷达三维成像方法开展研究工作,主要研究内容包括:1、根据典型封闭空间结构特征,分析了电磁波在封闭空间中透射、反射、折射等传播规律,建立了目标和各类多径的三维电磁传播模型,根据多径假目标分布的空间和对应的墙体对其进行分类,并对模型进行仿真验证。
2、分析了前墙对穿墙雷达三维成像的影响,改进了基于最小延时法的前墙延时补偿方法,针对穿墙雷达实际探测过程中墙体参数未知的问题,研究了K阶积分聚焦法、高阶统计量聚焦法、最优聚焦时间法三种自聚焦成像方法,可以消除前墙延时对成像影响,同时对墙体参数进行估计,分析了三类方法的性能、特点及其适合的应用场景,最后对以上方法进行了仿真验证。
3、针对封闭空间的多径假目标干扰问题,设计了相关匹配的三维多径抑制算法,详细分析了算法流程,通过仿真验证该算法可以有效抑制多径假目标,经对比验证算法在低性噪比情况下依然适用,且能提高低信噪比图像的质量;针对穿墙雷达成像中单程多径的特点,设计了单程多径联合抑制算法,在二维成像的基础上进行仿真和实测验证,并将该算法扩展至三维成像系统,通过仿真验证其在三维成像系统中的有效性。
本文针对穿墙雷达三维成像技术,在建模、成像、前墙补偿、多径抑制等四个方面展开研究,仿真与实验验证了上述模型与方法的有效性,对三维成像技术的发展具有重要意义,也为后续研究工作奠定了基础。
基于时间反转的穿墙雷达成像技术研究
时间反转是通过在时域将回波信号进行逆序操作(频域上相当于共轭操作),而后再次辐射到探测区域从而实现选择性聚焦的一种技术,由于其良好的自适应空时聚焦能力而被引入到电磁探测领域并应用于雷达目标成像,相比于传统的雷达成像方法,能够实现目标的精确定位并具有较高的成像分辨率,因此有着极大的研究价值。
本文基于时间反转技术,主要研究了该技术在穿墙雷达成像的中的应用。
(1)基于时间反转技术的基本理论,通过对波动方程、Bom散射及时间反转镜等原理的分析,论证了时间反转技术的抗多径和空时聚焦特性。
此外,推导并仿真了时间反转镜成像法及基于子空间技术的时间反转成像算法,并重点分析了不同算法在成像分辨率上的性能.(2)研究了ESPRIT算法在时间反转雷达成像中的应用。
针对现有的基于信号子空间的时间反转方法成像分辨率不高,且TR-ESPRIT算法回波获取复杂等问题,考虑到基于频率采样的时间反转方法在回波采集与处理上的优势,本文提出了该方法与ESPRIT技术相结合的时间反转
FF-ESPRIT算法,解决了上述方法的缺陷。
并通过实验验证了所提算法在一定噪声条件下仍具有优良成像分辨率的特性。
(3)研究了时间反转技术在穿墙雷达成像中的应用。
首先给出了分层介质格林函数的推导与验证,这对于时间反转技术实现穿墙雷达目标精确定位具有重要的意义:其次通过使用时间窗和空间窗解决了时间反转穿墙雷达杂波抑制问题;最后将基于频率采样的时间反转FF-MUSIC算法引入到穿墙雷达成像中,通过与传统的后向投影算法以及基于同步的时间反
转算法进行仿真对比,表明此算法对穿墙雷达成像具有更高的分辨率。
穿墙成像雷达杂波抑制方法研究穿墙雷达(Through-the-wall-radar,TWR)成像在各个领域的广泛应用,使TWR系统朝着多通道、多极化、多波段和高分辨率方向发展。
随着TWR系统数据采集量海量增加,国内外学者提出将压缩感知理论应用于TWR成像,但在强杂波环境下,压缩感知TWR成像算法的性能会急剧下降。
另外,如何有效去除墙体内部钢筋的反射波,进一步提高TWR系统对墙后目标的成像和识别能力,成为亟需解决的问题。
本论文针对上述两个问题展开了深入的研究。
基于压缩感知理论的TWR稀疏微波成像技术,利用探测场景具有稀疏性这一先验信息,可以大幅度降低回波信号的采样率,减小系统的数据采集量,实现对探测目标的准确高分辨率成像。
但是在实际测量过程中由于墙体反射波的存在压缩感知TWR成像性能急剧下降。
针对上述问题,本文在TWR成像过程中针对墙杂波与成像空间分别具有低秩性和稀疏性的特点,提出一种基于低秩稀疏约束的TWR成像算法。
所提成像算法通过奇异值软阈值法和<sub>1</sub>l范数最小化技术进行迭代求解低秩稀疏约束优化问题,实现在墙体强反射波存在的探测环境中基于压缩感知框架对墙后隐蔽目标的准确成像重建。
仿真与实验数据处理结果验证了所提成像算法的有效性和准确性。
传统的TWR杂波抑制方法包括背景对消法、均值法和子空间投影法等,但是这些杂波抑制方法往往只适用于对均匀墙体引入的杂波抑制。
在TWR探测过程中墙体内部有钢筋的存在,传统杂波抑制方法不能去除墙体内部钢筋引入的杂波。
针对上述问题,本文考虑到墙内钢筋的反射波信号的低秩性与墙后目标回波的稀疏性,提出一种基于低秩稀疏表示的TWR杂波抑制算法。
该算法通过求解核范数与<sub>1</sub>l范数相结合的优化问题从而实现对墙体内部钢筋的反射波有效抑制。
基于深度学习的穿墙雷达目标检测算法研究基于深度学习的穿墙雷达目标检测算法研究摘要:近年来,随着物联网、智能家居等应用的快速发展,穿墙雷达技术作为一种无需直接观测目标就能探测其存在的技术逐渐受到关注。
穿墙雷达目标检测算法是实现该技术的关键,传统的方法会受到室内环境复杂性的限制而无法准确探测目标,因此本文基于深度学习的方法对穿墙雷达目标检测进行研究。
1. 引言穿墙雷达技术是一种基于无线电波传播特性的技术,其原理是通过墙壁、建筑等障碍物反射的信号进行目标探测。
与其他传感器相比,穿墙雷达可以实现无需直接观测目标就能探测到其存在,并且不受天气、光线等因素的影响,因此在安全监控、救援等领域具有广泛的应用前景。
2. 研究现状目前,对于穿墙雷达目标检测,传统的方法主要依靠信号处理和特征提取,如波束成像、时频分析等。
然而,由于室内环境的复杂性,这些方法容易受到多径效应、噪声等因素的干扰,导致无法准确检测目标。
因此,寻求一种更有效的目标检测方法势在必行。
3. 深度学习在穿墙雷达目标检测中的应用深度学习作为一种具有强大学习能力的机器学习方法,近年来在图像处理、语音识别等领域取得了显著的成果。
利用深度学习进行穿墙雷达目标检测,可以通过大量的数据进行训练,提取目标的更高级特征,从而提高目标检测的准确率。
在深度学习中,卷积神经网络(CNN)是广泛应用于图像处理领域的一种网络结构。
基于CNN的目标检测算法首先将输入的雷达反射信号转化为图像形式,然后利用卷积层、池化层进行特征提取,最后通过全连接层进行分类和定位。
此外,为了进一步提高检测效果,可以使用目标跟踪算法对目标进行连续追踪,从而减小误检概率。
4. 实验设计与结果分析本文实验使用了某型号的穿墙雷达数据集,包含不同类型、尺寸的目标。
首先,将原始数据集进行预处理,包括信号滤波、噪声去除等。
然后,使用深度学习框架搭建目标检测模型,并使用训练集对模型进行训练。
最后,使用测试集对模型进行测试,评估算法的性能。
穿墙雷达扩展目标自聚焦稀疏成像方法晋良念;戴耀辉;刘庆华【摘要】实际场景中穿墙雷达成像的墙体参数大多是未知的,采用现有的穿墙稀疏成像算法会出现目标位置偏移和图像模糊,提出一种基于结构化贝叶斯压缩感知的自聚焦稀疏成像方法.该方法首先把墙体厚度和介电常数视为字典的参数,建立了参数化字典稀疏表示模型,并且充分考虑扩展目标像素间的结构信息,然后对未知墙体参数的字典矩阵在墙体参数上进行一阶泰勒级数展开,采用变分法进行分层交替迭代优化相应的隐变量和参数.仿真和实验结果表明,该方法通过修正墙体参数偏差,有效消除了目标位置偏移和图像模糊,实现了未知墙体参数下的高分辨自聚焦成像.%The actual scene wall parameters are mostly unknown in through-the-wall radar imaging (TWRI),but the existing through-the-wall sparse imaging algorithms will appear an offset of the target po-sition and blurred image.In this paper,an autofocusing sparse imaging method based on structured Bayesian compressed sensing is proposed.The wall thickness and dielectric constant are regarded as the parameters of the dictionary,and a sparse representation model of the parameterized dictionary is established,and it takes full account of the structural information between the extended target pixels.Subsequently,the first-order Taylor series expansion is implemented for the parameterized dictionary matrix in the unknown wall parameters,and the latent variables and parameters can be used to optimize by the hierarchical alternating variation inference method.The simulation and experimental results show that the proposed method can ef-fectively eliminate the offset of thetarget position and the blur of the image by modifying the wall parame-ters,and obtain the high resolution autofocusing image under unknown wall parameters.【期刊名称】《雷达科学与技术》【年(卷),期】2017(015)006【总页数】8页(P585-592)【关键词】穿墙稀疏成像;贝叶斯压缩感知;自聚焦;参数化字典【作者】晋良念;戴耀辉;刘庆华【作者单位】广西无线宽带通信与信号处理重点实验室,广西桂林 541004;桂林电子科技大学信息与通信学院,广西桂林 541004;桂林电子科技大学信息与通信学院,广西桂林 541004;桂林电子科技大学信息与通信学院,广西桂林 541004【正文语种】中文【中图分类】TN9570 引言穿墙雷达成像(Through-the-Wall Radar Imaging,TWRI)是一种能够使用电磁波的传播特性获取墙后场景信息,对墙后隐藏目标进行检测、识别、成像的新型技术,在军事和民用方面具有广阔的应用前景[1-2]。
穿墙雷达成像技术研究探讨摘要:目前,穿墙雷达系统的发展朝着小型化、低成本化不断发展,在对墙后人体目标生命特征提取、运动行为监测、动作姿态识别等应用领域取得了长足进步,而相应的雷达成像算法技术也更加的智能化、精确化。
从目前的成像算法来看,主要是分为二维成像和三维成像两大体制,在这两大体制中应用算法的原理基本相同,只是在数据的获取和处理上稍有区别。
本文将着重针对二维体制的成像算法进行介绍和对比,以期望对下步的研究提供新思路。
关键词:雷达;穿墙探测;成像算法;二维成像;引言近年来,穿墙雷达成像(TWRI)的研究领域侧重于对不透明障碍物(如墙壁)后静止和运动目标的感知和成像。
随着二十多年来的不断发展,穿墙雷达在理论、技术、生产等方面都得到了大幅度的发展,在成像分辨率、精确度等性能上都有了大幅度的提升。
近年来,穿墙雷达技术在社会各领域的中的应用更加广泛,利用其具有生命体探测、运动目标识别、场景成像等功能,在抢险救援、安检执法、反恐维稳、智能家居等众多领域中都被广泛应用。
本文将从成像中常用的不同算法入手,通过对比不同算法成像后的优缺点,以期望为下步的研究工作提供新的思路。
一、穿墙雷达二维空间成像算法目前的穿墙雷达的成像体制在一维、二维、三维中都有所应用,但一维成像提供信息较少,在实际应用中不常使用,二维场景成像能提供距离向、方位向上的目标信息,现阶段的相关的成像算法有很多,本文将挑选几个具有代表性的进行阐述。
1.1 基于边界逆散射理论成像方法早期的电磁逆散射成像方法基本都是在频域上对数据进行分析处理,这类方法原理简单、数据处理方便,但是需要的数据量大、高频含量不明显、提高成像分辨率困难。
主要算法有波恩近似迭代算法(BIM)变型波恩迭代算法(DBIM)、局部形状函数算法(LSF)[1]。
BIM和DBIM算法是为解决电介质和导电射体的非线性逆散射问题提出的。
高质量的重构图像在带宽处于1.5至2.0GHZ区域间可以得到。
Journal of Computer Applications计算机应用,2018, 38(2): 528 -532,609ISSN 1001-9081CODEN JYIIDU2018-02-10文章编号:1001-9081(2018)02-0528-05DOI:10.11772/j.issn. 1001-9081.2017071787基于改进Cam shift的穿墙雷达运动人体目标成像跟踪算法李松林\贾勇”,郭勇\钟晓玲\崔国龙2(1.成都理工大学信息科学与技术学院,成都610059; 2.电子科技大学电子工程学院,成都611731)(*通信作者电子邮箱 jiayong_cdut@ hotmail. com)摘要:针对穿墙雷达运动人体目标图像“闪烁”与“抖动”的特点,提出基于改进Camshift的穿墙雷达运动人体目标成像跟踪算法。
首先,针对形成的连续多帧穿墙雷达图像以及对应的颜色概率分布图,引入目标预测过程以确定图像中运动目标搜索波门,消除波门外的杂波干扰;然后,利用颜色概率分布图,在波门内自适应迭代调整目标搜索窗尺度,匹配形状与大小变化的目标图像以提取目标位置;最后,对提取的目标位置进行a-y8滤波,形成连续平滑的目标运动跟踪航迹,实现基于穿墙雷达成像的建筑物内运动人体稳定航迹跟踪。
多输入多输出(MIM0)穿墙雷达实验结果显示,与传统Camshift和Meanshift算法相比,改进后算法的跟踪航迹误差分别降低了 40. 99%和43. 09% ,获得了更加准确和平滑的目标运动航迹。
关键词:穿墙雷达成像;多输入多输出阵列;Camshift算法;运动目标;跟踪成像中图分类号:TP391.4;TN957.52文献标志码:AMoving target tracking algorithm based onimproved Camshift for through-wall-radar imagingLI Songlin1, JIA Yong1, GUO Yong1, ZHONG Xiaoling1, CUI Guolong2(1. College o f Inform ation Science and Technology, Chengdu University o f Technology, Chengdu Sichuan 610059, China;2. School o f Electronic Engineering, University o f Electronic Science and Technology o f China, Chengdu Sichuan 611731, China)Abstract:In view of the characteristics of flicker and jitter in the moving target imaging of the through-wall-radar,the moving target tracking algorithm based on improved Camshift for through-wall-radar imaging was proposed.With respect to the continuous multi-frame images formed by through-wall-radar and the corresponding distribution maps of color probability,the target prediction process was firstly introduced to determine the wave gate for target searching in the image,removing clutter interference outside the wave gate.Then in order to effectively extract target location,by utilizing the distribution map of color probability,the iterative adjusting strategy for the scale of target searching window was designed to adaptively match the target image with changing shape and size.Finally,a contiguous and smoothing trajectory of target moving was obtained by performing a-/3filtering on the extracted multi-frame target locations.Experimental results of Multi-Input Multi-Output(MIMO)through-wall-radar show that compared with the traditional Camshift and Meanshift algorithms,the tracking error of the improved algorithm is reduced by40. 99%and43. 09%respectively,achieving a more accurate and smooth moving targettrajectory.Key words:through-wall-radar imaging;Multi-Input Multi-Output(MIMO)array;Camshift algorithm;moving target;tracking and imaging〇引言建筑物内运动人体跟踪是目前穿墙雷达领域的研究热点之一[1_3],目前穿墙雷达运动人体跟踪的实现方法主要有:基于单发双收阵列的检测定位跟踪方法[4_5]和基于多输人多输出(Multi-Input Multi-Output,MIMO)阵列的目标成像跟踪方法[6_7]。
结合TV约束的穿墙雷达扩展目标成像方法张燕;晋良念【摘要】在穿过周期性空心墙体的雷达成像中,当成像区域存在扩展目标时,会有数量较多且呈现区域性分布的散射点,从而导致空间的稀疏性较差,如果仍然采用传统稀疏成像方法,往往得不到理想的结果,为此提出一种TV约束下的扩展目标稀疏成像方法.该方法首先将空心墙体等效为三层均匀介质模型,基于贝叶斯准则,采用“Integrate-out”方法充分利用目标的先验信息实现目标函数的无参数化,最后利用交替循环迭代法进行循环优化.仿真和实验结果表明,该方法不仅可以对扩展目标进行高分辨成像,还可以有效消除图像中的杂波,并且大大减小了计算量.%In the through periodic cinderblock wall radar imaging,when there is an extended target at the back of the wall,the spatial sparsity is not very effective because a lot of point scatterers present regional distribution.If the traditional sparse imaging method is still adopted,the inferior results are often obtained.Therefore,an extended target sparse imaging method with total variation constraints is proposed.First,the cinderblock wall is considered to be equivalent to a three-layer homogeneousmodel.Then,the parameter-free objective function is achieved through the method of "integrate-out" based on Bayesian criteria to make full use of the prior information of targets.Finally,the alternating cycle method is used to optimize the objective function.Simulation and experiment results show that the proposed method not only achieves high resolution imagery of the extended target,but also eliminates the clutter are effectively.Also,the calculation amount is reduced greatly.【期刊名称】《雷达科学与技术》【年(卷),期】2017(015)003【总页数】7页(P229-235)【关键词】稀疏成像;周期性空心墙;扩展目标;全变分法;交替循环法【作者】张燕;晋良念【作者单位】桂林电子科技大学信息与通信学院,广西桂林541004;桂林电子科技大学信息与通信学院,广西桂林541004;广西无线宽带通信与信号处理重点实验室,广西桂林541004【正文语种】中文【中图分类】TN957.520 引言超宽带(Ultra Wideband,UWB)穿墙雷达成像(Through-the-Wall Radar Imaging,TWRI)是一种通过电磁波对隐藏目标进行检测、定位、成像和特征提取的技术,在人质救援、建筑物布局检测、隐藏目标探测等领域具有广泛的应用前景[1]。
基于穿墙雷达对目标成像研究在20世纪90年,美国军队将隔墙探测技术作为新《联合城区作战条令》重点研究的三大关键技术之一,并作为美国国防部先进研究项目局的重要研究项目之一,而超宽带穿墙雷达特性优良,因此被广泛的应用于军事领域。
穿墙雷达是利用电磁波的穿透能力,发射电磁波穿透非金属建筑材料,并分析接收天线收到的回波信号,对墙后或封闭环境中的隐藏目标进行成像。
由于超宽带穿墙雷达能够实现墙后隐藏目标的定位和探测,在反恐斗争中,可以实时地了解恐怖分子的分布情况以及人员的精确定位,这可以有效的提高营救人质的几率;在城市巷战中,利用超宽带穿墙雷达可以快速的探测隐藏在建筑物内的敌军分布,以便我军做出正确的部署;在各种灾难救援中,超宽带穿墙雷达还能够探测人的心跳、呼吸等微弱信号,从而能够使救援队伍能够快速、准确的进行救援工作。
因此在穿墙雷达目标定位和成像方面所做的研究对丰富该领域具有积极的意义。
超宽带信号具有一个很大的带宽,而雷达信号的距离分辨率为/(2)R c B∆=,它与信号带宽成反比,因此可以得出超宽带雷达信号具有很高的距离分辨率,这对目标的识别、检测和成像具有非常重大的意义,正因为此近年来超宽带雷达一直是该领域的研究热点。
除了具有高距离分辨率以外,超宽带雷达还具有如下一些优势:一、超宽带雷达信号具有强的穿透能力,能够探测非金属室内环境中的隐藏目标和地下介质中的物质,因此近几年被广泛的应用于室内感知和探地雷达相关领域。
二、超宽带雷达信号抗干扰能力强,具有比较好的隐蔽性。
一方面它具有极低的能量密度,如果要对其进行干扰,必须要加大干扰信号的带宽,但是这会导致干扰信号的功率谱密度降低,从而使干扰效果降低;另一方面超宽带雷达信号与传统的窄带雷达信号之间具有很小的干扰,很难被侦查,因此被广泛的应用在军事领域。
三、超宽带雷达具有对目标的感知能力。
在雷达所接收到的超宽带反射信号中,不仅包含了目标的位置信息,还包含了目标的形状和电特性参数等信息,从而通过一些信号处理技术,可以从超宽带回波信号中反演出目标的位置、形状以及电特性参数等信息。
四、超宽带雷达具有超近程探测能力。
传统的窄带雷达由于发射信号的带宽比较窄,在探测进程目标时会存在盲区,而超宽带雷达的最小探测距离与它的距离分辨率相匹配,这一特点使其具有超近程探测能力。
由于超宽带雷达具有传统窄带雷达所无法比拟的优点,因此开展先进的超宽带雷达研究无论是在军事还是对社会的发展都具有重要的意义。
本文中研究的超宽带雷达主要为穿墙雷达。
穿墙雷达是利用电磁波的穿透性,发射电磁波并接收分析天线收到的回波信号,对墙后或封闭环境中的隐藏目标进行成像。
一般情况下,总场矢量tot ()E r 可以看成是入射电场矢量()inc E r 和散射电场矢量()s E r 之和,即tot ()()()inc s E r E r E r =+ (1)由电磁场理论可知,空间任意一点的入射电场()inc E r 都满足波动方程:2(())()0inc s inc E r k E r ∇⨯∇⨯-= (2)可得到各向同性均匀介质中的散射电场矢量()s E r 所满足的方程:2(())()0s s s E r k E r ∇⨯∇⨯-= (3)而对于散射体V '内的总场矢量()tot E r '满足:2(())()()0tot tot E r k r E r '''∇⨯∇⨯-= (4)其中()k r '为散射体内的波数。
可以得到散射体内的散射电场矢量()s E r '满足如下的方程:222(())()(())()s s s s tot E r k E r k r k E r ''''∇⨯∇⨯-=- (5)在这引入一个等效电流源()eq J r ',其表达式为:1220()()(())()eq s tot J r j k r k E r ωμ-'''=- (6)把方程(6)代入(5)中,可以得到20(())()()s s s eq E r k E r j J r ωμ'''∇⨯∇⨯-=- (7)在天线辐射和散射问题中,为了方便求解有源存在时的电磁场解,通常会引入并矢格林函数(,)G r r ',因为格林函数是一个点源响应的描述,可以用来表示源分布的场,因此格林函数满足如下的方程:2((,))(,)()s G r r k G r r I r r δ'''∇⨯∇⨯-=- (8)其中I 表示单位并矢,()r r δ'-为冲击函数,表示在源点r '处具有单位强度的电流源。
可得22()(,)(())()s s tot V E r G r r k r k E r dr '''''=⋅-⎰ (9)对于上式中的22()s k r k '-可以做如下的定义:22222222()()()(1)(1)sss s s s k r r k r k k k k ωμεωμε'''-=-=- (10) 本文中所研究的背景和散射体的磁导率均假设为空气中的磁导率,即0s μμμ==,那么方程可以进一步简化为2222()()(1)()s s s sr k r k k k r εχε'''-=-= (11) 其中()r χ'称为对比度函数。
可以得到散射场矢量与对比度函数之间的积分表达式:2()(,)()()s s tot V E r k G r r E r r dr χ'''''=⋅⎰ (12)再由公式(2.17)可以得到总场矢量的积分表达式:2()()(,)()()tot inc s tot V E r E r k G r r E r r dr χ'''''=+⋅⎰ (13)在介质的电磁波散射模型中存在两种问题:正散射问题和逆散射问题。
针对正散射问题,是指在已知入射场矢量()inc E r 、背景介质参数以及目标参数的条件下,通过方程(13)来计算总场()tot E r 。
而所谓的逆散射问题是指已知入射场()inc E r 和散射场()s E r ,然后通过方程(12)来得到对比度函数()r χ'。
但是从公式(12)可见,散射场()s E r 是对比度函数()r χ'的非线性泛函,因为散射体内的总场()tot E r '包含散射体内的散射场()s E r '和入射场()inc E r '两个部分,而散射体内的散射场()s E r '是无法通过测量得到的,所以散射体内的总场()tot E r '是未知的,因此积分方程(12)是关于对比度函数()r χ'的非线性积分方程。
在理论上,该非线性积分方程能够精确地反演出散射体的位置、大小、形状以及电性能参数,但是其解通常是不适定的,而且求解这个非线性积分方程需要多次的迭代运算,运算量巨大,不能够达到实时处理的效果,在工程中没有实用价值。
因此,研究者们为了能够把这个非线性积分方程线性化,相继的提出了各种近似的计算。
近年来,一阶born 近似方法被广泛的应用于将非线性积分方程化简为线性积分方程中,但是它必须要有一个前提条件:目标的介电常数和背景介质的介电常数相差不大,即目标为弱散射体。
可得,在目标区域内的总场可以分解为入射场和散射场,即:tot ()()()inc s E r E r E r '''=+ (14)可得22()(,)()()(,)()()s s inc s s V V E r k G r r E r r dr k G r r E r r dr χχ''''''''''=⋅+⋅⎰⎰ (15)根据一阶born 近似的条件可知,()()s inc E r E r '',那么方程上式中的第二项积分相比于第一项积分可以忽略不计,其可以简化为:2()(,)()()s s inc V E r k G r r E r r dr χ'''''=⋅⎰ (16)入射场()inc E r '的表达式为:0()()(,)inc s E r ik I G r r ηω''= (17)其中0120ηπ=为自由空间中的波阻抗,()I ω表示电流源的频谱,把方程(17)代入(16)中可得30()()(,)(,)()s s V E r i k I G r r G r r r dr ηωχ'''''=⋅⎰ (18)又根据格林函数的互易性定理,(,)(,)G r r G r r ''=,则散射场矢量可以表示为320()()[(,)]()s s V E r i k I G r r r dr ηωχ''''=⋅⎰ (19)在积分方程中,格林函数都是至关重要的,只有给定了格林函数,我们才能够得到散射场或者是对比度函数。
穿墙雷达模型中格林函数计算由于墙体的存在,致使发射天线产生的电磁波在遇到目标之前需要穿过空气-墙体-空气三层介质,因此其格林函数的形式与探地雷达模型中的有所不同,其表达式为[57]:11exp(()())(,,)()4x l m z l m l m x x zik X x ik Z z iG R r dk T k k ωπ∞-∞-+-=⎰(20)其中()x T k 为三层介质的传输系数,表达式为:212212122(1)exp()()1exp(2)z z x z jk d jk d T k j k d -Γ-=-Γ (21) 121212()z zx z zk k k k k -Γ=+ (22)12z z k k == (23)其中12()x k Γ为空气到墙体的反射系数,d 为墙体的厚度,1k ,2k 分别为空气和均匀墙体中的波数,1z k 和2z k 分别为波数矢量1k 和2k 在z 轴方向的分量,x k 为波矢在x 轴方向的分量。
令:1()()x x zT k F k k =(24) 1()(-)(-)x x l m z l m k k X x k Z z Φ=+ (25)那么方程(20)可以变为:(,,)()exp(())4l m x x x i G R r dk F k i k ωπ∞-∞=Φ⎰(26)对于积分方程(26),本文同样采取驻相法来近似的求解,最后得到的表达式为:/400(,,)()exp((4i l m x x i G R r F k i k πω=Φ (27) 其中0()x k ''Φ为函数()x k Φ的二阶导数,通过方程(27)就可以近似的求解穿墙雷达模型中的格林函数。