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
PentestGPT:一款由ChatGPT驱动的强大渗透测试工具
查看>>
PEP 8016 获胜,成为新的 Python 社区治理方案
查看>>
PEPM Cookie 远程代码执行漏洞复现(XVE-2024-16919)
查看>>
Percona Server 5.6 安装TokuDB
查看>>
percona-xtrabackup 备份
查看>>
ROS中机器人的强化学习路径规划器
查看>>
Perl的基本語法
查看>>
perl输出中文有乱码
查看>>
Permission denied (publickey,gssapi-keyex,gssapi-with-mic,password). 大数据ssh权限问题 hadoop起不来 hadoopssh错
查看>>
PermissionError:Python 中的 [Errno 13]
查看>>
PermissionError:[Errno 13] 权限被拒绝:‘/manage.py‘
查看>>
Permutation
查看>>
PE文件,节头有感IMAGE_SECTION_HEADER
查看>>
PE知识复习之PE的导入表
查看>>
PGOS:今天动手给电脑装青苹果Win7 X64位系统
查看>>
PgSQL · 特性分析 · PG主备流复制机制
查看>>
phoenix连接hbase报错Can not resolve hadoop120, please check your network_记录026---大数据工作笔记0187
查看>>
PHP
查看>>
Regular Expression Notes
查看>>
PHP $FILES error码对应错误信息
查看>>