基于模1优化的MIMO雷达三维成像技术研究

多输入多输出雷达(MIMO)使用阵列信号发射独立或正交信号，利用阵列天线接收，在接收端同时完成发射和接收波束形成,具有较好的隐蔽和反侦察特性。MIMO 雷达形成虚拟阵元,增加了信号处理的自由度,即增加了对目标的空间分辨能力。MIMO 雷达的天线阵本身形成实孔径和虚孔径，目标相对天线阵的运动形成逆合成孔径，本项目研究把这三种孔径有机结合，对目标进行三维成像。这样，第一，缩短对目标的照射时间,使对目标的转动规律能用低阶多项式近似,便于信号分析，实现对机动目标成像，第二，得到目标散射点的真实三维坐标信息,进行三维成像。目标由强散射点组成，回波信号为稀疏信号。本项目研究利用模1优化（压缩感知思想）恢复稀疏信号。目标三维信息的提取,有利于对目标进行分类、识别。

本项目对基于稀疏信号恢复算法的MIMO雷达三维成像技术进行研究。主要包括两部分内容，（1）MIMO雷达数学模型建立，相位补偿原理，包络对齐，运动补偿及距离旁瓣抑制技术。（2）稀疏信号恢复算法研究。. 对于第一部分内容，我们提出利用空间上的某参考点同时对多天线数据进行相位补偿。补偿后单站MIMO雷达形成虚拟孔径，利用简单的波束形成（空间FFT）技术在横向上分离各散射点。. 由于利用单快拍数据即可形成三维像，对多快拍数据，包络对齐实际上是单快拍三维像的对齐。由于单快拍三维像在横向上可能存在折叠，我们提出横向循环相关算法来进行三维像对齐。由于利用单快拍数据已经对目标进行三维成像，更容易找到孤立散射点。我们利用孤立散射点对目标进行运动补偿。运动补偿后，利用某些强散射点已经估计出的空间位置和多快拍数据得到的多普勒信息，估计目标的转动信息。进而对多快拍数据相干叠加来提高信噪比，提高三维像的质量。. 由于MIMO雷达的码不可能真正正交，从而高距离旁瓣不可避免，进而影响不同发射天线信号分离的程度及相位补偿。但由于目标一般为孤立目标，我们通过设计零相关窗码，使得各码的相关性在目标区域为0，从而极大降低旁瓣的大小, 提高信噪比。. 双站雷达是一种特殊的MIMO雷达，我们通过分析发现双站雷达ISAR像发生畸变的原因是多普勒梯度方向和距离方向不垂直。我们提出利用干涉技术来矫正畸变的双站ISAR像。. 稀疏信号恢复算法研究是本项目的一个重要的研究内容。虽然已经有很多算法提出，但信号分离的效果并不是很好。我们提出通过建立L1模和L0 模之间的同伦，得到近似L0模优化的稀疏解。具体算法利用最速下降法和信号子空间投影来实现。为了提高算法的稳健性，提出了对角加载技术和奇异值分解技术。实测数据成像结果表明本稀疏信号恢复算法性能在较高信噪比情况下优于光滑模0 ，Cosamp, L1-Ls, OMP, L1-Magic等算法。. 在本项目的支持下，项目组共发表论文12篇，在外审稿2篇。其中在IEEE Trans. on Geoscience and Remote Sensing 上发表3篇。SCI检索4篇，EI检索9篇。