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基于车载毫米波雷达的近场SAR成像系统设计及算法研究
| 论文题名： | 基于车载毫米波雷达的近场SAR成像系统设计及算法研究 |
| 关键词： | 车载毫米波雷达;场SAR成像系统;自适应匹配追踪;隐马尔科夫场;模糊C均值 |
| 摘要： | 由于毫米波具有高穿透性、全天候性以及低辐射性等优势，使得毫米波成像在安检、侦察等领域发挥着重要的作用，因而毫米波成像技术具有重要的研究价值和广阔的应用前景。传统毫米波成像系统价格昂贵、难以普及商用，而随着车载毫米波雷达芯片的快速发展，使得低成本、低功耗的毫米波成像系统成为可能。本文基于车载毫米波雷达，以近场目标成像系统设计和算法研究为主要工作，设计并搭建了两套低成本的毫米波成像系统，并在其基础上开展了近场SAR成像算法相关的研究工作。本文的具体研究内容如下： 1.基于车载毫米波雷达，设计并搭建了满足平面扫描体制和圆迹扫描体制的低成本、低功耗毫米波成像系统；基于二维匹配滤波成像算法实现了平面扫描成像，基于后向投影（BP）成像算法实现了圆迹扫描成像，验证了车载毫米波雷达用于近场成像的可行性； 2.针对实测平台原始SAR图像中存在噪声、伪目标等情况，本文基于模糊C均值聚类方法研究了近场SAR图像分割算法，实现了对近场目标的快速分类；针对模糊C均值（FCM）图像分割算法对噪声敏感的问题，将隐马尔可夫场模型与模糊C均值聚类结合，研究了基于隐马尔科夫场-模糊C均值（HMRF-FCM）的近场SAR图像分割法，该算法对噪声严重的SAR图像仍然可以实现分割，相较于模糊C均值图像分割具有更好的抗噪能力，更适合近场SAR图像的分割处理； 3.针对均匀采样条件下，数据量繁杂、存储空间占用大等缺点，将压缩感知引入近场成像算法中，以减轻近场数据采集的压力；通过对非均匀采样条件得到的少量数据进行重构，使用重构数据进行成像，进而达到与均匀采样条件相当的成像效果；针对传统正交匹配追踪算法（OMP）需要预知稀疏度大小、且在稀疏度增大情况下重构失效的问题，提出了一种基于部分哈达玛矩阵的稀疏度自适应匹配追踪（PH-SAMP）算法，相比于传统的重构算法，具有更好的重构效果，并通过仿真和实测数据验证其优越性。 |
| 作者： | 王旺 |
| 专业： | 控制工程 |
| 导师： | 李新波 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 吉林大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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