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申请/专利权人：合肥工业大学
摘要：本发明公开了一种适用于稀疏MIMO阵列的三维毫米波成像方法，包括：将待测物体置于预定的成像范围内，稀疏MIMO毫米波阵列的发射天线发射步进跳变的毫米波信号，接收天线获得经物体反射的电磁波信号，作为回波信号数据S；通过对稀疏MIMO阵列使用等效相位中心近似，在获得的虚拟满阵上使用快速频域算法RMA，得到的图像作为初值X0，RMA得到的空间三维信息通过提取某对x，y下最大值对应的z值以构建观测矩阵Ψ，其中x、y、z对应三维坐标中x、y、z轴；在稀疏贝叶斯学习的框架中，引入l2范数构建基于最大后验法的最小化迭代模型，达到条件后停止迭代，获得的Xi矩阵化后取模即为重构图像。本发明能在保证较高时间计算效率的情况下获得高质量的优化图像。
主权项：1.一种适用于稀疏MIMO阵列的三维毫米波成像方法，其特征在于，所述方法步骤如下：S1：将待测物体置于预定的成像范围内，稀疏MIMO毫米波阵列的发射天线发射步进跳变的毫米波信号，接收天线获得经物体反射的电磁波信号，作为回波信号数据S，执行步骤S2；S2：对回波信号数据S使用RMA进行初步成像，通过对稀疏MIMO阵列使用等效相位中心近似，在获得的虚拟满阵上使用快速频域算法RMA，得到的图像作为初值X0，RMA得到的空间三维信息通过提取某对x，y下最大值对应的z值以构建观测矩阵Ψ，其中x、y、z对应三维坐标中x、y、z轴；S3：在稀疏贝叶斯学习的框架中，引入l2范数构建基于最大后验法的最小化迭代模型Xi，i表示迭代次数，以限制迭代次数上限或Xi的改变率小于一个常数作为停止迭代条件，达到条件后停止迭代，获得的Xi矩阵化后取模即为重构图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合肥工业大学 适用于稀疏MIMO阵列的三维毫米波成像方法及系统
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