导体目标的超宽带微波成像研究

导体目标的超宽带微波成像研究

论文摘要

导体目标的超宽带微波成像,在军事、民用中,有着重要的应用价值。在隐身材料广泛采用的情况下,以往的窄带雷达其性能受到非常大的影响。而隐身材料很难做到在宽的频率范围内有着同样好的吸收性能,那么使用超宽带脉冲信号,对目标进行探测,可以有效地实现反隐身。在民用勘测中,使用单站雷达对目标进行探测,有易于安装、机动灵活、便于运输等优点,因此单站成像是微波成像实际实现中非常有价值的方式。本文中,提出了基于优化算法的超宽带脉冲单站微波成像方法,来实现对导体目标的成像。有以下几个特点:1.对散射场仅需要后向散射方向的信号,探测雷达仅需一部,单发单收即可进行成像。2.使用优化方法时,通过对散射信号和探测信号的处理,可以实现对目标尺寸的预估计,并以此来实现对未知目标尺寸的范围设置,使得成像方法进入实用成为可能。3.对超宽带信号有效频带内各个频率都进行匹配,能够充分利用超宽带信息。并且给出目标正面相对吻合的像。微波成像是逆散射问题,对于散射与逆散射,可使用相同的积分方程来描述入射场、散射场以及目标形状参数之间的关系。两者存在的一个重要的区别,在已知目标形状等参数时可以直接计算散射场,但无法直接由散射场获得目标形状等信息。当积分方程不进行任何近似时,使用优化算法求解是实现微波成像的有效方法。在使用优化算法进行时域超宽带脉冲单站微波成像时,需要解决如下问题:1.确定单站雷达获得的超宽带信息与目标形状或电磁参数之间的关系。2.目标形状尺寸预计的问题。3.形状描述函数的选择与推广。4.时域算法中网格的尺寸和数目的确定以及成像计算量的控制。5.优化算法有效性和适应性的问题。论文第2章详细论述了描述散射关系的积分方程的数值离散模型,并讨论了在不同情况下,成像的简化处理。在时域情况下,分析了通过散射场与入射场处理所获得的信息与目标形状之间的关系,建立了与频域下数值离散结果相一致的模型并给出求解时的差异。当目标周长与入射波波长接近时,详细描述了波长与周长之间差异所造成的回波幅度的不同,给出了目标周长的估计方法,以此作为目标形状尺寸估计的基础。综合以上分析,建立了时域超宽带脉冲单站成像的数学模型及计算机实现流程,并且尽可能地减少了不同模块间的关联及耦合,以便于进一步优化。第3章详细分析了优化算法,讨论了传统优化算法的优缺点及随机优化方法。对随机优化算法,从总体上分析了算法的类型与性能的关系,并对性能测试,给出了明确的标准。在解空间边界越界时,给出不同优化阶段的处理方案。最后测试不同的算法,并按照测试标准,给出详细结果。由于优化算法与待求解问题之间无耦合关系,其结论可以直接引入到成像中。第4章论述目标尺寸的估计,讨论在二维和三维情况下,目标形状函数的确定。由于目标尺寸参数的范围设置与尺寸估计及形状函数相关,在分析了确定的形状函数情况下,参数的范围可由估计值定量确定。第5章描述时域成像的实施中最重要的环节,即时域算法中计算区域网格数量和网格尺寸的确定以及优化算法的在成像问题上的改进。在以第4章内容为基础,给出极限情况下计算区域的大小。网格尺寸按照估计尺寸与成像的精度比例关系,可自动确定。由此,确定了数值计算的整个空间。在成像计算中成像精度可按照需求进行调整,入射时间序列按照实际探测信号的带宽和成像精度自动重新生成,成像计算量也同时确定。在无任何目标尺寸先验知识情况下,可以自动进行成像设置并在成像时间和精度之间进行调节。由于形状函数的系数对应着时域算法中的目标轮廓,中间涉及到数值的离散化,通常优化算法实数编码的高精度在此并无意义。并且在工程设计中,不稳定解是需要过滤掉的。因此,设定精度的整数编码优化算法,可以有效地解决这些问题。在不降低成像质量的前提下,可以提高搜索效率。另外,对时域算法,远场计算需要通过封闭面的二次计算获得。本文提出基于信号抽样的快速近-远场转换,该方法与时域算法计算的问题、坐标系无关,是一种通用的快速转换,在多站散射计算、天线设计中的效果明显。第6章综述全文,实现超宽带脉冲单站微波成像。给出二维和三维的不同精度的成像结果,讨论成像实验。在特殊场合下,快速成像的结果和分析。综合各环节的改进,超宽带脉冲单站微波成像,可有效地实现目标像的反演。单站微波成像,使成像要求降到最低程度,更利于本方法的实际应用。优化方法的改进,使成像速度更快,在同样的时间内,成像效果更好。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第1章 绪论
  • 1.1 微波成像的背景与意义
  • 1.2 微波成像的研究现状
  • 1.3 本文的工作与创新
  • 第2章 微波成像的数学描述
  • 2.1 积分方程
  • 2.1.1 面积分方程
  • 2.1.2 体积分方程
  • 2.2 积分方程的求解
  • 2.2.1 数值计算的求解条件
  • 2.2.2 数值计算的求解
  • 2.2.3 方程的解法
  • 2.3 时域方程与频域方程的关系
  • 2.3.1 方程的关系
  • 2.3.2 成像的时频分析
  • 2.3.3 时域结果换算到频域的条件
  • 2.4 时域成像方法
  • 2.4.1 方法流程
  • 2.4.2 目标特征
  • 2.4.3 方法的改进
  • 2.5 小结
  • 第3章 优化算法的性能分析
  • 3.1 优化问题的解析方法
  • 3.1.1 问题的数学描述特性
  • 3.1.2 数值实现方法
  • 3.1.3 各种数值算法的性能分析
  • 3.1.4 全局最优的解析方法
  • 3.1.5 解析方法优缺点简述
  • 3.2 随机优化方法
  • 3.2.1 随机优化方法简述
  • 3.2.2 随机优化算法的数学描述
  • 3.2.3 随机优化算法的越界处理和终止条件
  • 3.2.4 收敛性判断
  • 3.2.5 随机优化算法的性能
  • 3.3 小结
  • 第4章 目标尺寸估计与形状描述函数
  • 4.1 目标的频率响应
  • 4.1.1 形状对RCS的影响与长度估计(二维)
  • 4.1.2 形状对RCS的影响与长度估计(三维)
  • 4.2 形状函数
  • 4.2.1 二维形状函数
  • 4.2.2 三维形状函数
  • 4.3 小结
  • 第5章 算法的设置与改进
  • 5.1 FDTD的设置
  • 5.1.1 空间与时间步长设置
  • 5.1.2 边界设置
  • 5.2 FDTD的自适应设置
  • 5.2.1 空间区域网格数目设置
  • 5.2.2 入射波的重构
  • 5.2.3 自适应网格
  • 5.3 FDTD的通用快速近远场转换
  • 5.3.1 快速近远场转换原理
  • 5.3.2 快速近远场转换算例
  • 5.4 成像中优化算法编码的改进
  • 5.5 小结
  • 第6章 超宽带脉冲单站微波成像结果及分析
  • 6.1 成像信息模型
  • 6.1.1 信息转换过程
  • 6.1.2 成像过程的伪码形式
  • 6.1.3 微波成像软件介绍
  • 6.2 成像结果
  • 6.2.1 二维成像结果
  • 6.2.2 三维成像结果
  • 6.3 成像实验
  • 6.4 小结
  • 结论
  • 致谢
  • 参考文献
  • 攻读博士学位期间发表的论文和科研成果
  • 攻读博士学位期间参加的科研项目
  • 相关论文文献

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