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桂林全息成像算法

来源:http://guilin.yncgkj.net/news326172.html  发布时间:2020/2/27 3:00:00

近年来,近程目标的桂林全息成像已经成为了国内外研究的热点。通常,实现不失真的桂林全息成像要求天线阵列孔径大于目标平面尺寸。如果天线阵列孔径小于目标平面尺寸时,大于天线阵列孔径的目标像会卷绕进小于天线阵列孔径内的目标像中,引起孔径内目标像的失真。本文结合成像区域外推算法与波数域滤波算法来解决这个问题,实现局部三维桂林全息成像

全息成像技术是通过天线阵列中,各个天线阵元独立地发射电磁波并接收目标回波,利用回波信号的幅度和相对于发射信号的相位差信息,进行反演得到目标像的技术。三维全息成像技术是在获得目标平面图像的同时,利用宽带信号反演出距离信息,获得三维图像的技术。三维全息成像技术的原理如图1所示,天线阵列上的阵元独立发射电磁波并接收散射回波。假设f(x,y,z)为目标的反射率函数,它表示散射点的坐标(x,y,z)与该散射点的反射率f(x,y,z)的映射。目标的反射率函数就是全息成像技术反演出的目标像。

以步进频信号为例说明三维成像算法及卷绕问题。坐标为(X,Y)的天线阵元发射步进频率的电磁波,回波信号经过本地相参后得到只带有幅度和相位信息的信号,它是目标各个散射点的散射回波的叠加。在信号采集完成后,首先进行二维傅里叶变换将采集到的信号变换到波数域,然后进行相位补偿,补偿掉距离带来的相位影响。最后进行三维逆傅里叶变换完成目标聚焦获得目标的图像。采集的信号进行二维傅里叶变换后,波数域的波数间隔Δkx和Δky由天线阵面的长宽(dx和dy)决定。最后进行三维逆傅里叶变换时波数域信息的波数间隔就是二维傅里叶变换后的波数间隔Δkx和Δky,所以在进行三维逆傅里叶变换之后的反演范围(即成像区域)与天线阵面大小相等。超出成像区域的目标像会因为波数间隔Δkx和Δky太大(即波数域的31制导与引信  第37卷欠采样)导致反演出的空域信号形成卷绕。

本小节首先通过成像区域外推算法来解决卷绕问题,保证局部的全息成像结果不失真。成像区域外推算法的外推范围必须大于目标平面尺寸,会引入较大的运算量,不利于工程实现,可以利用波数域滤波算法保留略大于成像区域的目标回波,减小成像区域外推算法的外推范围,减少运算量。波数域滤波算法和成像区域外推算法相结合,就是局部三维全息成像算法。2.1成像区域外推算法全息成像过程中,天线阵列接收到的信号是天线波束覆盖范围内目标所有散射点的回波。它不仅包含了目标成像区域内部分的信号,而且包含了目标超出成像区域部分的信号。由于存在目标超出成像区域部分的信号,它的像会卷绕进成像区域内引起卷绕失真。因此,扩大成像区域(即反演范围)是防止卷绕现象的一个途径。成像区域外推算法是通过测量面补零的波数域插值方法来扩大反演范围,将测量面扩大到想要扩展的区域,然后使用全息成像算法处理插值后的信号,获得反演范围扩大后的图像,最后截取成像区域内的图像。

当目标平面尺寸远大于天线阵列孔径时,成像区域外推算法需要外推的区域会变得很大,傅里叶变换的规模也将变大,运算量会大量增加。所以,本文提出了波数域滤波算法来减少运算量。假设从目标点到天线点的单位向量为i,沿x,32第1期胡鑫,等:一种局部三维全息成像算法y,z轴分解为ix,iy,iz,那么天线阵元接收到的散射点回波的波数为ki,其x,y方向的波数分别为kx=kix,ky=kiy,各个天线阵元接收到的成像区域内目标散射点的回波波数不相同,但不超过一定范围。通过波数域滤波的方法滤除该范围外的信号,从而达到限制成像目标尺寸大小的目的。


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