论文提出基于空频分解信号子空间向量的时间反演成像新方法。利用天线阵列采集的散射场数据建立空频矩阵,奇异值分解该矩阵得到信号子空间向量,以此实现对目标的选择性成像。基于完全散射场数据的成像伪谱包含多个子向量贡献,相当于多...论文提出基于空频分解信号子空间向量的时间反演成像新方法。利用天线阵列采集的散射场数据建立空频矩阵,奇异值分解该矩阵得到信号子空间向量,以此实现对目标的选择性成像。基于完全散射场数据的成像伪谱包含多个子向量贡献,相当于多次成像叠加,具有统计特性。新方法既避免了传统的空空分解时间反演算法产生的随机相位的影响,又具有较好的抗干扰性能,即使叠加信噪比10 d B的高斯白噪声,也能实现对多个目标的准确成像。展开更多
文摘论文提出基于空频分解信号子空间向量的时间反演成像新方法。利用天线阵列采集的散射场数据建立空频矩阵,奇异值分解该矩阵得到信号子空间向量,以此实现对目标的选择性成像。基于完全散射场数据的成像伪谱包含多个子向量贡献,相当于多次成像叠加,具有统计特性。新方法既避免了传统的空空分解时间反演算法产生的随机相位的影响,又具有较好的抗干扰性能,即使叠加信噪比10 d B的高斯白噪声,也能实现对多个目标的准确成像。
