来源 | 雷达学报
智库 | 云脑智库(CloudBrain-TT)
云圈 | 进“云脑智库微信群”,请加微信:15881101905,备注您的研究方向
2021年10月23-24、30-31日，第一届雷达学报博士论坛成功举办！
空军工程大学冯为可10月24日在雷达感知技术分论坛做了题为《MIMO雷达空中目标智能认知稀疏高分辨成像方法》的学术报告。
对空中目标成像是当今雷达技术的重要研究方向之一，其中MIMO雷达具有单快拍成像、无需复杂运动补偿等优势，已成为对空中目标成像的一种重要技术手段。然而，MIMO雷达成像在现实中受到诸多因素的限制：1）阵列孔径受物理空间限制难以有效扩展；2）系统收发通道构建成本较为高昂；3）人为或无意干扰严重影响成像性能。为了在复杂环境及有限条件下提高MIMO雷达对空中目标的成像性能，基于压缩感知理论、认知雷达技术和深度神经网络方法，构建了MIMO雷达智能认知稀疏高分辨成像的处理框架，包括：1）认知阵元和子脉冲（频率）选择--依据目标图像信息，基于最小均方误差准则进行最优稀疏采样，选择具有最佳聚焦性能的阵元和子脉冲（频率）；2）干扰频谱检测与预测--利用恒虚警检测技术完成干扰频点检测，基于改进卷积递归神经网络时频序列预测方法，完成干扰频谱预测；3）快速稀疏高分辨成像--基于张量压缩感知和降维稀疏重构技术，快速获得空中目标的高分辨图像。基于仿真和实测数据，在不同采样率、信噪比和干信比条件下，验证了所提处理框架和方法的有效性。结果表明，所提方法相比现有典型方法可以获得更好的目标成像结果，能够在复杂干扰环境下降低MIMO雷达的系统构建成本，提高成像分辨率。所提处理框架和方法利用多种先进理论和方法实现，为MIMO雷达探测空中目标提供了新的思路，在军事和民用领域具有一定的应用前景。基于智能学习理论，有望进一步完善所提方法，提高MIMO雷达的成像性能。本报告PPT共15张。
博士简介
冯为可(1992-)，空军工程大学信息与导航学院博士后、防空反导学院讲师，研究方向为雷达信号处理。主持国家自然科学基金青年基金项目、陕西省高校科协青年人才托举计划项目等。在IEEE TAES、IEEE TGRS、IEEE TIM等期刊发表SCI论文30余篇，授权国家发明专利5项，出版专著2部。获陕西省科技工作者创新创业大赛二等奖、IEEE地球科学与遥感协会日本分会青年研究员奖等。
－ The End －
声明：欢迎转发本号原创内容，转载和摘编需经本号授权并标注原作者和信息来源为云脑智库。本公众号目前所载内容为本公众号原创、网络转载或根据非密公开性信息资料编辑整理，相关内容仅供参考及学习交流使用。由于部分文字、图片等来源于互联网，无法核实真实出处，如涉及相关争议，请跟我们联系。我们致力于保护作者知识产权或作品版权，本公众号所载内容的知识产权或作品版权归原作者所有。本公众号拥有对此声明的最终解释权。
投稿/招聘/推广/合作/入群/赞助 请加微信：15881101905，备注关键词
微群关键词：天线、射频微波、雷达通信电子战、芯片半导体、信号处理、软件无线电、测试制造、相控阵、EDA仿真、通导遥、学术前沿、知识服务、合作投资.
“阅读是一种习惯，分享是一种美德，我们是一群专业、有态度的知识传播者.”
↓↓↓ 戳“阅读原文”，加入“知识星球”，发现更多精彩内容.
分享💬 点赞👍 在看❤️@以“三连”行动支持优质内容！
