基于FMCW的MIMO形变监测雷达设计与实现

来源 :重庆大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:mario0798
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
我国国土辽阔,地形复杂多样,是世界上地质灾害最严重、受威胁人口最多的国家之一,地质灾害种类多,危害巨大,对人类生命财产以及地球环境保护会造成巨大的损失且不可挽救,另一方面,地质结构的微变形也会影响基础建设和建筑工程的安全性,如大坝、桥梁、隧道的变形量一旦超过安全界限,就可能发生重大灾害。因此对边坡进行形变监测就显得尤为重要,现阶段边坡形变监测的解决方案费时费力、灵活性低、无法实现全天候监测、成本昂贵等不足。本文提出一种将FMCW(Frequency-Modulated Continuous Wave)技术与MIMO(multiple-in multiple-out)技术相结合的形变监测雷达方案,能够实现对目标的三维成像以及形变监测。本论文所研制的变形监测雷达工作于C波段,采用发射宽带、连续调频信号的方式,通过增加带宽来提高探测距离的分辨率。利用MIMO技术中等效虚拟阵列的思想,提出一种基于子阵划分的二维平面MIMO阵列,来等效成一个均匀的虚拟面阵,来实现方位向和俯仰向分辨率。结合这两种雷达体制实现对目标的三维成像,同时,采用相位干涉法,通过对目标在不同时间点上的相位变化,得到了目标在雷达视线方向上的形变,其测量精度可达亚毫米级。按照设计方案,初步搭建了系统雷达系统,主要是由射频前端、混频模块、天线阵列模块以及数据处理等构成。通过对各个模块的设计和测试,得出了相应的性能指标,从而为系统的可行性验证奠定了坚实的基础。本系统需对天线阵列模块的微波开关进行切换,解决ADC(Analog-to-Digital Converter)需采集完整调频周期的问题,因此使用FPGA(Field Programmable Gate Array)设计实现系统控制时序,完成天线对的切换以及控制ADC的采集间隔。通过搭建不同测试环境,不同测试方案,初步验证了本文设计的形变监测雷达具有较好的三维成像能力,并利用滑台模拟检测目标发生微位移形变,实验结果表明:雷达系统可实现全天候、高精度的形变测量,测量精度达亚毫米级。与目前的雷达相比,该系统具有体积小、精度高、不受环境干扰等特点,具有很好的推广应用价值。
其他文献
电子鼻是一种用于检测和识别未知气味的智能仿生系统,主要由传感器阵列,信号预处理单元和模式识别单元三部分组成。在长期工作中,由于中毒、老化等原因会产生传感器响应漂移,从而降低电子鼻性能和使用寿命。对于漂移抑制,一种流行的方法是基于足够而完整的漂移校正样本进行识别模型修正,然而这忽视了实际在线场景中漂移样本难以进行定制的特点,将钝化识别模型效能,甚至使之失效。本文针对非理想化校正样本问题中的两个具体场
学位
协作边缘计算能够通过联合边缘设备上的计算单元和存储空间发挥边缘计算的最大效益。近年来,面向边缘计算的协作策略研究取得了丰硕成果。然而,现有研究大多集中在优化协作效益,例如降低能耗、时延或提升用户体验等,很少针对协作参与方的可信水平进行分析研究。协作计算的本质是资源共享和任务外包,如果在协作过程中加入了恶意的服务节点和自私的参与节点,会对协作参与方的数据安全造成严重威胁。因此,如何在可信协作的前提下
学位
21世纪是大数据时代,伴随着互联网流量的兴起以及多媒体应用的全面普及,图像/视频在人们日常生活中扮演者不可或缺的角色。然而人们在利用设备拍摄时受到的外界客观因素影响或人为操作失误等最终都反映为数字图像的失真,并影响图像后续的传输和处理过程。图像失真也就是图像退化,通常在视觉上表现为像素缺失、分辨率降低和模糊等不清晰现象。因此,利用退化图像进行恢复的图像复原技术,一直以来都是数字图像处理领域的研究热
学位
目前,5G技术发展如火如荼,无线通信设备变得越来越丰富,因此通信系统小型化、集成化的需求也就使得无源器件——天线朝着平面化、紧凑型、集成化和宽带化方向发展。与此同时,透明天线可以在不阻挡光线传播的情况下收发电磁信号,能够应用在一些特殊需要透明化的平台。本论文针对天线对平面化、紧凑型、宽带化、透明化方面的需求设计了两款天线,主要内容如下:(1)设计了一种平面化紧凑型宽带透明超表面终端天线。该天线主要
学位
图像在获取、压缩和传输过程中会被噪声污染而导致失真,不利于后续的高层次图像处理任务,因此图像去噪是图像预处理的关键步骤。自然图像的非局部自相似性先验是图像去噪领域最重要的先验之一,基于该先验的传统低秩近似去噪方法主要存在以下不足:一是标准核范数最小化通常会过度收缩每个奇异值,导致去噪后的图像过于平滑或模糊。二是现有方法只利用了图像的非局部自相似性,对整幅图像进行无差别的去噪处理,没有考虑到图像块的
学位
合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)可以实现对待测目标或场景高分辨的成像与探测,且不受气候和光照条件的影响。回波仿真(Raw Data Simulation,RDS)作为SAR相关研究的基础,它对SAR系统的设计、成像算法的验证和雷达参数的优化都至关重要。常规SAR-RDS大多基于理想地形假设条件,但实际场景通常比较复杂,剧烈的地形起伏将导致发射信号受到阻挡而产
学位
智慧法院建设促使现代化的大数据、人工智能等信息新技术与司法审判工作深度融合,不但可以极大提高审判效率,还让司法公正来得更高效、更有保障。按需标注的优质司法数据是智慧法院建设的数据基础。然而,裁判文书、法律条文等司法数据专业性强、形式多样、不同应用数据标注需求不一。众包标注方案难以保障标注质量。聘请经验丰富的司法专家进行专家标注可操作性差、成本高、效率低下。如何实现司法数据的高质量、高效标注成为智慧
学位
设备到设备(Device-to-Device,D2D)通信和非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)技术作为未来通信系统中缓解无线网络传输压力的有效手段,可以提升蜂窝网络中的频谱效率、能量效率以及用户连接数目,具有广阔的应用前景。因此,将NOMA技术应用到D2D通信中成为未来通信网络可预见的发展方向。D2D通信和NOMA技术的结合可以带来多方面的性能
学位
卫星信道具有较强的多径效应和群时延特性,在传输过程中会造成信号的符号间干扰,严重影响通信质量,通常可以采用自适应均衡的方法解决。盲均衡技术凭借其无须训练序列的优势,成为卫星通信中使用最广泛的均衡技术。高阶QAM调制因具有更高的频带利用率被广泛用于高速卫星通信中,但是随着QAM调制阶数与信息传输速率的提升,传统盲均衡算法效果不佳。因此研究具有更低稳态误差,更快收敛速率的新型盲均衡算法具有重要意义。并
学位
在现代生活中,人脸识别已遍布生活中的各个领域,如安防监控、移动支付等。尤其是随着物联网的飞速发展,在边缘端设备上部署人脸识别的需求正在快速增加。在移动设备或其它资源受限的小型边缘计算设备上,人脸识别算法的计算复杂度和计算效率将至关重要。然而,现有的基于深度学习的主流人脸识别算法往往需要大量的计算资源,基于传统机器学习的算法在无约束条件下面临识别率不足的技术挑战。因此,如何在计算资源有限的设备上部署
学位