資料介紹
針對汽車?yán)走_(dá)方位角分辨率受方位向天線長度限制的問題, 該文提出一種基于多波束實(shí)孔徑雷達(dá)圖像融合來提升汽車?yán)走_(dá)方位角分辨率的成像方法。該方法首先利用相控陣天線波束電掃描來獲取前視實(shí)孔徑雷達(dá)圖像, 然后根據(jù)汽車?yán)走_(dá)成像幾何關(guān)系通過多張多角度實(shí)孔徑雷達(dá)圖像相參累加來提升雷達(dá)方位角分辨率。計(jì)算機(jī)仿真結(jié)果驗(yàn)證了該方法在提升汽車?yán)走_(dá)方位角分辨率的有效性。
無人駕駛技術(shù)通過車載傳感系統(tǒng)感知道路環(huán)境, 自動控制車輛的轉(zhuǎn)向和速度, 從而使車輛能夠安全、可靠地在道路上行駛。前視微波成像雷達(dá)是車載傳感系統(tǒng)的重要組成部分。與超聲波、 攝像頭、激光雷達(dá)相比, 微波雷達(dá)不僅具有高距離分辨率、高角度分辨率、 高速度分辨率, 還具有不受惡劣天氣及極端光線影響的優(yōu)勢 。微波前視成像雷達(dá)距離向通過寬帶信號脈沖壓縮技術(shù)來獲取高距離分辨率, 方位向通過實(shí)孔徑成像或數(shù)字陣列合成處理來獲取較高的方位分辨率。
1. 低成本微波成像雷達(dá)實(shí)現(xiàn)有難度
受雷達(dá)角分辨瑞利限的約束, 要提高雷達(dá)方位角分辨率就需要提高雷達(dá)工作頻率和雷達(dá)方位孔徑天線長度, 這些給低成本微波成像雷達(dá)的實(shí)現(xiàn)帶來了較大的工程實(shí)現(xiàn)難度 。數(shù)字陣列超分辨處理技術(shù)也能夠提升雷達(dá)方位角分辨率, 但陣列超分辨處理技術(shù)運(yùn)算量大一般難以滿足汽車?yán)走_(dá)實(shí)時(shí)性的要求。針對汽車?yán)走_(dá)方位角分辨率受方位向天線長度限制的問題, 本文提出一種基于多波束實(shí)孔徑雷達(dá)圖像融合來提升汽車?yán)走_(dá)方位角分辨率的成像方法, 本方法通過多波束實(shí)孔徑雷達(dá)圖像相參合成來提升雷達(dá)方位分辨率。從本質(zhì)上講, 本文方法利用合成孔徑技術(shù)提升了雷達(dá)方位角分辨率。相比于傳統(tǒng)合成孔徑處理, 本文方法的處理可以在實(shí)孔徑雷達(dá)圖像域進(jìn)行, 而且雷達(dá)數(shù)據(jù)合成不受單個雷達(dá)指向波束條件約束。因此, 本文方法更加有利于提升雷達(dá)的方位角分辨率。本文首先介紹了提升汽車?yán)走_(dá)方位角分辨率的成像方式和雷達(dá)回波信號模型;然后根據(jù)汽車?yán)走_(dá)成像方式和信號模型, 提出了一種提升汽車?yán)走_(dá)方位角分辨率的成像方法;最后通過計(jì)算機(jī)仿真驗(yàn)證了本文所提方法的準(zhǔn)確性。
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