邓彬,,
王宏强,
秦玉亮,
庄钊文
国防科技大学电子科学学院 ? ?长沙 ? ?410073
基金项目:国家自然科学基金(61701513, 61571011)
详细信息
作者简介:蒋彦雯，女，国防科技大学电子科学学院博士生，从事太赫兹雷达成像、太赫兹雷达信号处理研究。E-mail: j1991yuwen@163.com
邓彬：邓 彬，男，国防科技大学电子科学学院副研究员，从事合成孔径雷达、太赫兹雷达成像等研究。E-mail: dengbin_nudt@163.com
王宏强，男，国防科技大学电子科学学院研究员，973技术首席，原863太赫兹专家，中国兵工学会太赫兹应用技术专业委员会委员，从事太赫兹雷达、雷达信号处理和自动目标识别等研究。E-mail: oliverwhq@tom.com
秦玉亮，男，国防科技大学电子科学学院副研究员，主要从事太赫兹雷达、雷达关联成像和电磁涡旋方面研究。E-mail: qinyuliang@nudt.edu.cn
庄钊文，男，国防科技大学教授，主要从事目标识别方面研究
通讯作者:邓彬 ?dengbin_nudt@163.com
中图分类号:TN95计量
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出版历程
收稿日期:2017-11-06
修回日期:2018-01-29
网络出版日期:2018-02-06
Improved Terahertz InISAR Imaging Method Based on Joint Processing of Dual-frequency Data
Jiang Yanwen,Deng Bin,,
Wang Hongqiang,
Qin Yuliang,
Zhuang Zhaowen
College of Electronic Science and Engineering, National University of Defense Technology, Changsha 410073, China
Funds:The National Natural Science Foundation of China (61701513, 61571011)
摘要
摘要:为提高太赫兹InISAR成像精度，该文提出了一种基于双频联合处理的成像方法。将雷达回波信号在快时间域分为两部分，分别按传统InISAR方法进行成像，再对两部分的成像结果进行比较分析，去除冗余点和坏点，得到最终的InISAR成像结果。针对飞机的散射点模型，给出了双频联合处理方法的InISAR成像结果，并仿真分析成像结果的均方根误差，结果表明，相比于传统InISAR成像方法，基于双频联合处理的InISAR成像方法在不同信噪比条件下均能有效提升成像精度。
关键词:太赫兹雷达/
干涉逆合成孔径雷达/
双频/
均方根误差/
信噪比
Abstract:To improve the imaging accuracy of Interferometry Inverse Synthetic Aperture Radar (InISAR), in this paper, we propose a novel method based on the joint processing of dual-frequency data. First, we divide the radar echo into two parts in the fast-time domain, then we apply the conventional InISAR method to each dataset. By comparing and analyzing the imaging results of the two parts, we can identify and remove redundant and bad pixels. Using the proposed joint processing method, we obtained the InISAR imaging results of a scatter model of an airplane and calculated the Root Mean Square Error (RMSE). The simulation results show that the proposed method can effectively improve imaging accuracy with different Signal-to-Noise Ratio (SNR).
Key words:Terahertz radar/
Interferometry Inverse Synthetic Aperture Radar (InISAR)/
Dual-frequency/
Root Mean Square Error (RMSE)/
Signal-to-Noise Ratios (SNR)
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