CN113567940B - 基于长时间积累的宽带雷达系统通道误差估计方法、计算机装置和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于长时间积累的宽带雷达系统通道误差估计方法、计算机装置和存储介质，包括获取宽带雷达系统的标校卫星数据，对标校卫星数据进行补偿和长时间积累后，进行恒虚警率检测获得标校卫星数据所在的多普勒单元，对标校卫星数据进行插值获得插值序列，确定通道误差相位曲线和通道误差增益曲线，根据通道误差相位曲线和通道误差增益曲线确定通道误差校正系数等步骤。本发明基于长时间积累的宽带雷达系统通道误差估计方法精确度高，对算力的要求低，相较于基于图像自聚焦准则的校正方法等相关技术，更有利于实时宽带雷达信号处理。本发明可广泛应用于宽带雷达成像技术领域。
Description
技术领域
本发明涉及宽带雷达成像技术领域，尤其是一种基于长时间积累的宽带雷达系统通道误差估计方法、计算机装置和存储介质。
背景技术
逆合成孔径雷达系统的距离分辨率Rr与系统带宽B之间的关系为Rr＝C/2B，其中C为光速，所以高分辨率的逆合成孔径雷达系统需要很大的带宽。随着对空间目标探测和识别的需求日益增长，以及所探测空间目标的日益小型化，对逆合成孔径雷达系统的分辨率的要求也随之提高。大带宽的逆合成孔径雷达系统目前已广泛应用于空间目标探测识别领域。
逆合成孔径雷达系统工作过程中会引入通道误差，而通道误差会严重降低逆合成孔径雷达系统最后的成像质量。一般来说，通道误差与雷达系统中发射机和接收机的硬件以及大气折射有关，为了提高最终成像质量，必须准确估计通道误差，并且根据通道误差做出补偿而精确的通道误差估计是实现宽带雷达成像系统通道误差补偿的关键条件。
在低带宽成像雷达系统中，通常可以通过周期性地采集标校卫星的数据来估计通道误差。但是对于大带宽成像雷达而言，采集到的单个标校卫星回波已不能全面反应雷达系统的通道特性，也就是应用于低带宽成像雷达系统的通道误差估计方法不能应用于大带宽成像雷达系统。而一些针对大带宽成像雷达系统的通道误差估计方法，例如基于图像自聚焦准则的通道误差估计方法会带来实时性差的问题。例如，基于图像自聚焦准则的通道误差估计方法，这个方法基于成像回波数据的特性，对于不同幅的成像数据需要重新计算补偿系数，从而导致过高的计算复杂度，计算耗时较长，难以在采集原始数据后立马进行实时处理并显示结果，并不适合于实时成像处理系统。
名词解释：
逆合成孔径雷达(ISAR，Inverse synthetic aperture radar)：逆合成孔径雷达是合成孔径雷达发展过程中的一个重要分支。逆合成孔径雷达能够对远距离目标进行高分辨率成像。
线性调频信号(LFMS，Linear Frequency Modulated Signal)：线性调频信号是频率随时间线性变化的一种信号形式，本发明中的线性调频信号以脉冲信号的形式给出。
去斜处理(Deramp processing)：采用与发射信号相同的宽带信号作为参考信号，进行延时后与回波信号进行相乘，抵消回波信号的二次相位成分，实现线性调频信号到点频信号的转换。
发明内容
针对上述至少一个技术问题，本发明的目的在于提供一种基于长时间积累的宽带雷达系统通道误差估计方法、计算机装置和存储介质。
一方面，本发明实施例包括一种基于长时间积累的宽带雷达系统通道误差估计方法，包括：
获取宽带雷达系统的标校卫星数据；
对所述标校卫星数据进行高速运动补偿、去斜置补偿、平动补偿和长时间积累，获得Range-Doppler平面；
对所述的Range-Doppler平面进行恒虚警率检测，获得所述标校卫星数据所在的多普勒单元；
根据所述多普勒单元提取相应标校卫星数据，对所述提取的标校卫星数据进行插值，获得插值序列；
根据所述插值序列确定通道误差相位曲线和通道误差增益曲线；
根据所述通道误差相位曲线和所述通道误差增益曲线，确定通道误差校正系数。
进一步地，基于长时间积累的宽带雷达系统通道误差估计方法还包括：
根据所述通道误差校正系数，对所述宽带雷达系统进行通道误差补偿。
进一步地，所述获取宽带雷达系统的标校卫星数据，包括：
通过所述宽带雷达系统稳定跟踪标校卫星，接收所述标校卫星的宽带回波；
对所述回波进行去斜处理，采集所述标校卫星数据并存储于服务器。
进一步地，所述对所述标校卫星数据进行高速运动补偿、去斜置补偿、平动补偿和长时间积累，包括：
对所述标校卫星数据依次进行高速运动补偿、去斜置补偿和平动补偿；
对经过高速运动补偿、去斜置补偿和平动补偿的所述标校卫星数据在慢时间维加汉明窗，在慢时间维进行快速傅里叶变换完成长时间积累，获得Range-Doppler平面。
进一步地，所述对经过补偿和长时间积累的所述标校卫星数据在Range-Doppler平面进行恒虚警率检测，包括：
在Range-Doppler平面上，对经过补偿和长时间积累的所述标校卫星数据进行目标检测，获取标校卫星所在多普勒单元。
进一步地，所述根据所述多普勒单元对所述标校卫星数据进行插值，获得插值序列，包括：
提取所述多普勒单元的序列数据获得第一序列；
对所述第一序列进行快速傅里叶变换，获得第二序列；
从所述第二序列提取目标区域，获得第三序列；
对所述第三序列补零后进行快速逆傅里叶变换，获得所述插值序列。
进一步地，所述根据所述插值序列确定通道误差相位曲线和通道误差增益曲线，包括：
根据插值后的序列，对序列的相位曲线进行最小二乘法拟合，再将拟合曲线与实际相位曲线相减，确定所述通道误差相位曲线。根据插值后序列，获得其幅值曲线，即确定所述通道误差增益曲线。
进一步地，所述根据所述通道误差相位曲线和所述通道误差增益曲线，确定通道误差校正系数，包括：
根据C[n]＝1/(g[n]*exp(jθ[n]))确定所述通道误差校正系数；其中，θ[n]为所述通道误差相位曲线，g[n]为所述通道误差增益曲线。
另一方面，本发明实施例还包括一种计算机装置，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储至少一个程序，所述处理器用于加载所述至少一个程序以执行实施例中的基于长时间积累的宽带雷达系统通道误差估计方法。
另一方面，本发明实施例还包括一种存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，所述处理器可执行的程序在由处理器执行时用于执行实施例中的基于长时间积累的宽带雷达系统通道误差估计方法。
本发明的有益效果是：实施例中的基于长时间积累的宽带雷达系统通道误差估计方法精确度高，对算力的要求低，有利于实时处理宽带雷达信号。
附图说明
图1为实施例中基于长时间积累的宽带雷达系统通道误差估计方法的流程图；
图2为实施例中所得到的宽带成像雷达系统通道误差增益曲线的示意图；
图3为实施例中所得到的宽带成像雷达系统通道误差相位曲线的示意图。
具体实施方式
本实施例中，参照图1，基于长时间积累的宽带雷达系统通道误差估计方法包括以下步骤：
S1.获取宽带雷达系统的标校卫星数据；
S2.对标校卫星数据进行高速运动补偿、去斜置补偿、平动补偿和长时间积累；
S3.对经过补偿和长时间积累的标校卫星数据在Range-Doppler平面进行恒虚警率检测，提取标校卫星所在的多普勒单元；
S4.对提取后标校卫星数据进行插值，获得插值序列；
S5.根据插值序列确定通道误差相位曲线和通道误差增益曲线；
S6.根据通道误差相位曲线和通道误差增益曲线，确定通道误差校正系数。
在执行步骤S1时，具体可以执行以下步骤：
S101.通过宽带雷达系统稳定跟踪标校卫星，接收标校卫星发出的回波；
S102.对回波数据进行去斜处理，获得标校卫星数据并存储。
步骤S101中，宽带雷达系统向标校卫星发射窄带回波，从而稳定跟踪标校卫星，宽带雷达系统所获得的宽带回波表示为s(t)。步骤S102中，对回波s(t)进行去斜处理(Derampprocessing)，也就是采用与发射信号相同的宽带信号作为参考信号，进行延时后与回波信号进行相乘，抵消回波信号的二次相位成分，实现线性调频信号到点频信号的转换。
在进行去斜处理时，使用z(t)作为去斜参考信号，通过公式d(τ)＝s(τ+Δ0)·Z(τ+Δ0)进行计算，其中，τ＝t-Δ0,所得到的去斜后信号d(τ)为采集的标校卫星数据。
在执行步骤S2时，具体可以执行以下步骤：
S201.对标校卫星数据依次进行高速运动补偿、去斜置补偿和平动补偿；
S202.对经过高速运动补偿、去斜置补偿和平动补偿的标校卫星数据在慢时间维加汉明窗，在慢时间维进行快速傅里叶变换。
步骤S201中，可以将标校卫星视为点目标模型，这样，宽带雷达系统接收的标校卫星回波d(τ)可表示为：
d(τ)＝A0exp(j∠d(τ))；
其中，B为带宽，T为脉冲宽度，v为目标速度，r为目标距离。
在执行步骤S201进行高速运动补偿时，可以根据构造高速补偿项。假设雷达本身保持静止，经过化简，得到高速运动补偿项为：
根据高速运动补偿项，对目标完成高速运动补偿。经过高速运动补偿后的标校卫星数据da(τ)可以表示为：
da(τ)＝sd(τ)*d(τ)
接着，使用πμβ2(Δ0-Δ)2项作为斜置相位，对标校卫星数据进行去斜置补偿。去斜置补偿作用于标校卫星数据da(τ)的频域，所以应当将完成高速运动补偿的标校卫星数据da(τ)经过快速傅里叶变化转换到频域，再进行去斜置补偿。
接着，使用作为平动补偿项，对经过高速运动补偿和去斜置补偿的标校卫星数据进行平动补偿。本实施例中所使用的平动补偿项是由包络对齐得出的，而距离包络对齐后剩余的误差，可由多普勒中心跟踪法进行补偿。对于完成上述补偿后的回波，其残留的误差便是系统通道误差。
由于不影响理解，为了方便，仍可将经过高速运动补偿、去斜置补偿以及平动补偿后的标校卫星回波记为d(τ)。
步骤S202中，对经过高速运动补偿、去斜置补偿和平动补偿的标校卫星数据d(τ)，在慢时间维加汉明窗，在慢时间维进行快速傅里叶变换，从而实现对标校卫星数据d(τ)的长时间积累。
在执行步骤S3时，具体可以在Range-Doppler平面上，对经过补偿和长时间积累的标校卫星数据进行CFAR检测，即恒虚警率检测。根据恒虚警率检测的结果是获得标校卫星数据所在的多普勒单元。
在执行步骤S4时，具体可以执行以下步骤：
S401.提取多普勒单元，获得第一序列；
S403.对第一序列进行快速傅里叶变换，获得第二序列；
S404.从第二序列提取目标区域，获得第三序列；
S405.对第三序列补零后进行快速逆傅里叶变换，获得插值序列。
步骤S401中，将标校卫星数据所在的多普勒单元从积累后的Range-Doppler平面提取出来。
步骤S403中，其中设定原始数据采样点数为N，在快时间域对第一序列x[n]进行N点快速傅里叶变换，获得第二序列X[k]，此时得到目标的一维距离像。
步骤S404中，提取一维距离像即第二序列X[k]的目标区域，获得第三序列X′[k]。
步骤S405中，对第三序列X′[k]补零后进行N点快速逆傅里叶变换，获得插值序列x’[n]。
执行步骤S401-S405后，所获得的插值序列x’[n]可以表示为：
x’[n]＝A[n]*exp(jθactual[n])。
执行步骤S5时，根据插值序列x’[n]中的幅值系数A[n]，可以直接确定通道误差增益曲线g[n]为g[n]＝A[n]。对插值序列x’[n]中的相位曲线θactual[n]进行最小二乘法拟合，获得理想的相位曲线θideal[n]，然后通过θ[n]＝θactual[n]-θideal[n]确定通道误差相位曲线θ[n]。
执行步骤S6时，可以通过公式据C[n]＝1/(g[n]*exp(jθ[n]))，根据通道误差相位曲线θ[n]和通道误差增益曲线g[n]计算出通道误差校正系数C[n]。
在计算出通道误差校正系数C[n]之后，可以将通道误差校正系数C[n]作为对宽带雷达成像系统进行通道误差的精确估计，从而根据通道误差校正系数C[n]，对宽带雷达系统进行通道误差补偿。
使用计算机运行程序，执行步骤S1-S5，所得到的一条宽带成像雷达系统通道误差增益曲线如图2所示，所得到的一条宽带成像雷达系统通道误差相位曲线如图3所示。从图2和图3可知，所获得的通道误差增益曲线和通道误差相位曲线具有较高的回波信号信噪比，这是通过长时间积累获得的，因此可以推定在步骤S1-S5的基础上执行步骤S6所获得的通道误差校正系数，能够精确地反映宽带雷达成像系统的通道误差，有利于根据通道误差校正系数对雷达系统进行通道误差补偿。
为了便于理解本发明实施例中的基于长时间积累的宽带雷达系统通道误差估计方法的原理，可以先了解现有技术的不足。对于宽带成像雷达系统，雷达信号处理通常可以分为两个部分：实时信号处理和事后信号处理。具体来说，实时信号处理包括脉冲压缩，目标检测与跟踪，实时成像等。其中实时成像技术能较为准时的提供目标的形态，为之后的目标识别提供更多的判据。然而，实时成像技术对处理算法的实时性提出了极高的要求，这样很多事后成像的算法并不能应用于实时成像之中。相较于实时成像技术，事后信号处理中的成像部分并不受时间的约束，从而能够应用复杂度更高的算法，从而获取更佳的目标图像，对目标的细节能进一步分析。在宽带成像雷达系统中，根据不同的处理方式，将采集后的宽带信号分为两种，去斜信号和直采信号。其中针对去斜信号，如果要获得目标较好的目标图像，需要满足以下两个条件。首先，去斜波形应当匹配目标的中心。但实际上，目标的中心往往是未知的以及目标的机动，从而导致脉冲间存在距离走动和相位误差。这些影响必须在多普勒处理和成像之前进行补偿。其次，通常假设去斜参考信号的波形是发射波形的理想复刻，即一个与发射信号相似的LFM信号。但在实际中，由于产生的去斜参考信号并不是理想的，从而会引入失真，导致最终图像的散焦。因此，这一部分的失真也应该在成像之前得到补偿。
本发明实施例中的基于长时间积累的宽带雷达系统通道误差估计方法，其原理是利用标校卫星数据作为校正信号，只需要对宽带成像雷达系统通道误差进行一次估计，就可以准确的得出宽带成像雷达系统的通道误差校正系数；在确定通道误差相位曲线和通道误差增益曲线时利用了插值技术，对于相同带宽下的不同波形模式，只需要一种波形模式下的标校卫星数据便可得出不同波形模式下的通道误差补偿系数；通过对标校卫星数据进行高速运动补偿和平动补偿，即使在标校卫星数据脉冲间存在距离走动和相位误差的情况下，也能实现有效的长时间积累；通过对标校卫星数据进行长时间积累，可以大幅提高标校卫星回波数据的信噪比，有利于精确地估计宽带雷达成像系统的通道误差。总结上述优点可知，本发明实施例中的基于长时间积累的宽带雷达系统通道误差估计方法精确度高，对算力的要求低，相较于基于图像自聚焦准则的校正方法等相关技术，更有利于实时宽带雷达信号处理。
可以通过编写执行本实施例中的基于长时间积累的宽带雷达系统通道误差估计方法的计算机程序，将该计算机程序写入至计算机装置或者存储介质中，当计算机程序被读取出来运行时，执行本实施例中的基于长时间积累的宽带雷达系统通道误差估计方法，从而实现与实施例中的防止疲劳驾驶的提醒系统相同的技术效果。
需要说明的是，如无特殊说明，当某一特征被称为“固定”、“连接”在另一个特征，它可以直接固定、连接在另一个特征上，也可以间接地固定、连接在另一个特征上。此外，本公开中所使用的上、下、左、右等描述仅仅是相对于附图中本公开各组成部分的相互位置关系来说的。在本公开中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。此外，除非另有定义，本实施例所使用的所有的技术和科学术语与本技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本实施例说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例，而不是为了限制本发明。本实施例所使用的术语“和/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的组合。
应当理解，尽管在本公开可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种元件，但这些元件不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的元件彼此区分开。例如，在不脱离本公开范围的情况下，第一元件也可以被称为第二元件，类似地，第二元件也可以被称为第一元件。本实施例所提供的任何以及所有实例或示例性语言(“例如”、“如”等)的使用仅意图更好地说明本发明的实施例，并且除非另外要求，否则不会对本发明的范围施加限制。
应当认识到，本发明的实施例可以由计算机硬件、硬件和软件的组合、或者通过存储在非暂时性计算机可读存储器中的计算机指令来实现或实施。所述方法可以使用标准编程技术-包括配置有计算机程序的非暂时性计算机可读存储介质在计算机程序中实现，其中如此配置的存储介质使得计算机以特定和预定义的方式操作——根据在具体实施例中描述的方法和附图。每个程序可以以高级过程或面向对象的编程语言来实现以与计算机系统通信。然而，若需要，该程序可以以汇编或机器语言实现。在任何情况下，该语言可以是编译或解释的语言。此外，为此目的该程序能够在编程的专用集成电路上运行。
此外，可按任何合适的顺序来执行本实施例描述的过程的操作，除非本实施例另外指示或以其他方式明显地与上下文矛盾。本实施例描述的过程(或变型和/或其组合)可在配置有可执行指令的一个或多个计算机系统的控制下执行，并且可作为共同地在一个或多个处理器上执行的代码(例如，可执行指令、一个或多个计算机程序或一个或多个应用)、由硬件或其组合来实现。所述计算机程序包括可由一个或多个处理器执行的多个指令。
进一步，所述方法可以在可操作地连接至合适的任何类型的计算平台中实现，包括但不限于个人电脑、迷你计算机、主框架、工作站、网络或分布式计算环境、单独的或集成的计算机平台、或者与带电粒子工具或其它成像装置通信等等。本发明的各方面可以以存储在非暂时性存储介质或设备上的机器可读代码来实现，无论是可移动的还是集成至计算平台，如硬盘、光学读取和/或写入存储介质、RAM、ROM等，使得其可由可编程计算机读取，当存储介质或设备由计算机读取时可用于配置和操作计算机以执行在此所描述的过程。此外，机器可读代码，或其部分可以通过有线或无线网络传输。当此类媒体包括结合微处理器或其他数据处理器实现上文所述步骤的指令或程序时，本实施例所述的发明包括这些和其他不同类型的非暂时性计算机可读存储介质。当根据本发明所述的方法和技术编程时，本发明还包括计算机本身。
计算机程序能够应用于输入数据以执行本实施例所述的功能，从而转换输入数据以生成存储至非易失性存储器的输出数据。输出信息还可以应用于一个或多个输出设备如显示器。在本发明优选的实施例中，转换的数据表示物理和有形的对象，包括显示器上产生的物理和有形对象的特定视觉描绘。
以上所述，只是本发明的较佳实施例而已，本发明并不局限于上述实施方式，只要其以相同的手段达到本发明的技术效果，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。在本发明的保护范围内其技术方案和/或实施方式可以有各种不同的修改和变化。
Claims (7)
1.基于长时间积累的宽带雷达系统通道误差估计方法，其特征在于，包括：
获取宽带雷达系统的标校卫星数据；
对所述标校卫星数据进行高速运动补偿、去斜置补偿、平动补偿和长时间积累；
对经过补偿和长时间积累的所述标校卫星数据在Range-Doppler平面进行恒虚警率检测，提取所述标校卫星所在的多普勒单元；
对提取后的标校卫星数据进行插值，获得插值序列；
根据所述插值序列确定通道误差相位曲线和通道误差增益曲线；
根据所述通道误差相位曲线和所述通道误差增益曲线，确定通道误差校正系数；
所述对提取后的标校卫星数据进行插值，获得插值序列，包括：
提取所述多普勒单元的序列数据获得第一序列；
对所述第一序列进行快速傅里叶变换，获得第二序列；
从所述第二序列提取目标区域，获得第三序列；
对所述第三序列补零后进行快速逆傅里叶变换，获得所述插值序列；
所述根据所述插值序列确定通道误差相位曲线和通道误差增益曲线，包括：
根据插值后的序列，对序列的相位曲线进行最小二乘法拟合，再将拟合曲线与实际相位曲线相减，确定所述通道误差相位曲线；
根据插值后序列，获得其幅值曲线，即确定所述通道误差增益曲线；
所述根据所述通道误差相位曲线和所述通道误差增益曲线，确定通道误差校正系数，包括：
根据C[n]＝1/(g[n]*exp(jθ[n]))确定所述通道误差校正系数；其中，θ[n]为所述通道误差相位曲线，g[n]为所述通道误差增益曲线。
2.根据权利要求1所述的基于长时间积累的宽带雷达系统通道误差估计方法，其特征在于，还包括：
根据所述通道误差校正系数，对所述宽带雷达系统进行通道误差补偿。
3.根据权利要求1或2所述的基于长时间积累的宽带雷达系统通道误差估计方法，其特征在于，所述获取宽带雷达系统的标校卫星数据，包括：
通过所述宽带雷达系统稳定跟踪标校卫星，接收所述标校卫星的宽带回波；
对所述回波进行去斜处理，采集所述标校卫星数据并存储于服务器。
4.根据权利要求1或2所述的基于长时间积累的宽带雷达系统通道误差估计方法，其特征在于，所述对所述标校卫星数据进行高速运动补偿、去斜置补偿、平动补偿和长时间积累，包括：
对所述标校卫星数据依次进行高速运动补偿、去斜置补偿和平动补偿；
对经过高速运动补偿、去斜置补偿和平动补偿的所述标校卫星数据在慢时间维加汉明窗，然后沿慢时间维进行快速傅里叶变换，完成长时间积累，获得Range-Doppler平面。
5.根据权利要求4所述的基于长时间积累的宽带雷达系统通道误差估计方法，其特征在于，所述对经过补偿和长时间积累的所述标校卫星数据在Range-Doppler平面进行恒虚警率检测，包括：
在Range-Doppler平面上，对经过补偿和长时间积累的所述标校卫星数据进行目标检测，获取标校卫星所在多普勒单元。
6.一种计算机装置，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储至少一个程序，所述处理器用于加载所述至少一个程序以执行权利要求1-5任一项所述基于长时间积累的宽带雷达系统通道误差估计方法。
7.一种存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，其特征在于，所述处理器可执行的程序在由处理器执行时用于执行权利要求1-5任一项所述的基于长时间积累的宽带雷达系统通道误差估计方法。
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Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101738606A (zh) * | 2008-11-21 | 2010-06-16 | 清华大学 | 基于广义多普勒滤波器组的雷达目标相参积累检测方法 |
| CN103176172A (zh) * | 2013-02-06 | 2013-06-26 | 中国科学院电子学研究所 | 一种机载干涉sar基于同步内定标信号的相位测量补偿方法 |
| CN106526588A (zh) * | 2016-12-02 | 2017-03-22 | 上海无线电设备研究所 | 一种太赫兹主动成像雷达系统相位补偿方法 |
| CN108627831A (zh) * | 2018-05-11 | 2018-10-09 | 西安空间无线电技术研究所 | 一种超低信噪比中高轨卫星目标isar成像方法 |
| CN109085590A (zh) * | 2018-10-16 | 2018-12-25 | 中国人民解放军国防科技大学 | 基于arp分段相参积累宽带直采数据isar成像方法 |
| KR20200010816A (ko) * | 2018-07-23 | 2020-01-31 | 재단법인대구경북과학기술원 | 다중 채널 안테나를 위한 레이더 신호 처리 장치 및 방법 |
| CN110865347A (zh) * | 2019-11-25 | 2020-03-06 | 的卢技术有限公司 | 一种汽车毫米波雷达多接收通道校准方法及系统 |
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|---|---|---|---|---|
| US10989793B2 (en) * | 2017-12-01 | 2021-04-27 | Electromagnetic Systems, Inc. | Adaptive correction of radar channel-to-channel time-dependent errors |
-
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Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101738606A (zh) * | 2008-11-21 | 2010-06-16 | 清华大学 | 基于广义多普勒滤波器组的雷达目标相参积累检测方法 |
| CN103176172A (zh) * | 2013-02-06 | 2013-06-26 | 中国科学院电子学研究所 | 一种机载干涉sar基于同步内定标信号的相位测量补偿方法 |
| CN106526588A (zh) * | 2016-12-02 | 2017-03-22 | 上海无线电设备研究所 | 一种太赫兹主动成像雷达系统相位补偿方法 |
| CN108627831A (zh) * | 2018-05-11 | 2018-10-09 | 西安空间无线电技术研究所 | 一种超低信噪比中高轨卫星目标isar成像方法 |
| KR20200010816A (ko) * | 2018-07-23 | 2020-01-31 | 재단법인대구경북과학기술원 | 다중 채널 안테나를 위한 레이더 신호 처리 장치 및 방법 |
| CN109085590A (zh) * | 2018-10-16 | 2018-12-25 | 中国人民解放军国防科技大学 | 基于arp分段相参积累宽带直采数据isar成像方法 |
| CN110865347A (zh) * | 2019-11-25 | 2020-03-06 | 的卢技术有限公司 | 一种汽车毫米波雷达多接收通道校准方法及系统 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| Broadband Mismatch Calibration for Time-Interleaved ADC Based on Linear Frequency Modulated Signal;Xiangyu Peng等;《IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers》;第68卷(第9期);第3621-3630页 * |
| 一种宽带雷达系统通道误差校正方法;陈曙暄等;《系统工程与电子技术》;第32卷(第10期);第2067-2051页 * |
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