博客
关于我
【雷达与对抗】【2015.05】MIMO雷达信号处理波形设计及其在合成孔径成像中的应用...
阅读量:219 次
发布时间:2019-02-28

本文共 700 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

多输入多输出(MIMO)雷达技术在合成孔径成像系统中展现出显著的潜力。本文为美国乔治亚理工学院的博士论文,共计149页。研究重点分析了MIMO雷达如何通过改进信号处理体系结构,提升合成孔径雷达(SAR)和合成孔径声纳(SAS)系统的图像质量和区域覆盖能力。MIMO技术不仅在接收端展现出多通道优势,还可以充分利用发射自由度,进一步增强系统性能。

然而,MIMO在实际应用中仍面临两个主要挑战:一是距离旁瓣性能的下降对图像质量的负面影响,二是如何有效缓解这一问题。为此,本文提出了一种新的失配滤波方法。为此,本文推导了抽样理论中的新结果,能够量化广义平稳随机过程在非均匀抽样时出现的混叠现象。这些结果不仅适用于重复采样场景,还被用于量化方位模糊对MIMO SAR/SAS图像对比度的影响。

本文的研究成果体现在以下几个方面:首先,通过MIMO雷达的信号处理体系结构,系统性地分析了其在SAR和SAS中的适用性;其次,深入探讨了MIMO技术在多通道合成孔径成像中的优势与局限性;最后,通过创新性的失配滤波方法和抽样理论的新成果,提出了有效解决MIMO系统中的混叠问题的方案。

文章结构安排如下:第1部分为引言,介绍研究背景和主要问题;第2部分详细阐述MIMO雷达的信号处理方法;第3部分重点分析MIMO在合成孔径成像中的应用;第4部分探讨MIMO雷达中的距离旁瓣控制技术;第5部分结合重复采样与多通道采样机制进行深入讨论;第6部分详细描述多通道SAR/SAS系统的混叠问题;最后,第7部分总结研究成果并提出未来发展方向。

附录A详细介绍了广义平稳随机过程的相关理论;附录B则探讨了重复采样信号的频谱特性。

转载地址:http://kymp.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
Python - 如何使这个不可腌制的对象可腌制?
查看>>
Python - 如何在 Windows 10 上完全卸载 Anaconda?
查看>>
python - 如何并行化python numpy中的总和计算?
查看>>
Python - 如何解析 xml 响应并将元素值存储在变量中?
查看>>
Python - 安装了扩展的远程 Webdriver
查看>>
python - 将字符串中的日期与今天的日期进行比较
查看>>
python - 数据描述符(class 内置 get/set/delete方法 )
查看>>
Python - 根据值绘制彩色网格
查看>>
Python - 正则表达式在括号之间获取数字
查看>>
Python - 正则表达式在括号之间获取数字
查看>>
Python - 正则表达式在括号之间获取数字
查看>>
Python - 类 __hash__ 方法和集合
查看>>
Python - 轻松将文本文件内容转换为字典值/键
查看>>
Python - 递归和列表
查看>>
Python 3 读取ini文件
查看>>
Python 3.0 使用 turtle.onclick
查看>>
Python 3.10 明年发布,看看都有哪些新特性?
查看>>
python 3.10上安装pyqt5
查看>>
Python 3.12 正式发布了!
查看>>
Python 3.2 中的蛮力脚本
查看>>