3 mm波段烟幕插入损耗测量

为了满足3mm波段烟幕辐射特性和插入损耗特性测量的需要，研制了3mm波段烟幕特性自动测量系统——3mm辐射源和3mm辐射计／接收机一体机。一体机是对Dicke型辐射计的改进，在保持毫米波辐射计接收机高频前端不变的前提下，分别为辐射特性测量和插入损耗特性测量设计了独立的被动通道和主动通道，并在窄带的插入损耗测量的主动通道增加了中频锁相环路。探讨了该系统的烟幕插入损耗特性测量方法，实验结果表明：该系统能满足3mm波段烟幕特性自动化测量的要求。     

3 mm和8 mm辐射成像比较与分析

研制了基于PC机和单片机主从控制方式的毫米波辐射成像系统,设计了软件积分以灵活调节系统的积分时间.利用配有卡赛格伦天线的辐射计对同一场景进行了3 mm和8 mm辐射成像实验,3 mm和8 mm天线的3 dB波束宽度分别为0.5°和1.5°.实验结果表明3 mm辐射图像的空间分辨率明显优于8 mm辐射图像的空间分辨率,但图像所含噪声较大.     

海洋船舶的微波辐射遥感研究

根据微波辐射理论 ,船舶与海洋背景或陆地、岛屿表面的发射率相差很大 ,故使用毫米波辐射计可以探测海面上的船舶。讨论了海洋、天空及陆地等背景微波辐射特性 ,给出了计算船舶目标与海洋背景的天线温度对比度的公式 ,并给出 8mm及 3mm波段下几种背景的辐射温度曲线和不同高度下的海上目标的天线温度对比度的计算和测量数据 ,另外 ,介绍了毫米波辐射计探测海上船舶的实用的试验方法以及其应用前景。     

四系3项技术成果通过技术鉴定

1991年7月12日,我院毫米波光波近感技术研究所审报研究的“弹载毫米波波光流辐射计实用化技术”、“毫米波调频引信技术”、“3毫米波段引信技术可行性研究”在北京通过了部级技术鉴定。 鉴定会由中国兵器科学研究院主持。鉴定委员一致认为:“弹载毫米波交流辐射计在实用化研究方面达到国内领先水平,主要性能指标超过80年代初期国际先进水平。”“毫米波     

毫米波焦平面阵列成像系统特性分析

近年来,随着单片毫米波集成电路（ＭＭＩＣ）技术的迅速发展,焦平面阵列接收机开始在被动毫米波成像系统中应用。该文介绍典型的毫米波焦平面阵列接收机,并进一步分析混频式和直接检波式辐射计接收机特性。混频式接收机的中频放大比较容易实现,而直接检波式辐射计具有更好的灵敏度。同时详细讨论焦平面阵列成像系统的信噪比特性。该文的分析结果有利于毫米波焦平面阵列成像系统的设计及其性能评估。     

毫米波焦平面陈列成像系统特性分析

近年来，随着单片毫米波集成电路（ＭＭＩＣ）技术的迅速发展，焦平面了由陈列接收机开始在被动毫米波成像系统中应用。该文介绍典型的毫米波焦平面陈列接收机，并进一步分析混频式和直接检波式辐射计接收机特性。混频式接收机的中频放大比较容易实现，而直接检波式辐射计具有更好的灵敏度。同时详细讨论了焦平面陈列成像系统的信噪比特性。该文的分析结果有利于毫米波焦平面陈列成像系统的设计及其性能评估。     

毫米波交流全功率辐射计的信号恢复处理

通过引入一种先验知识,研究了毫米波交流全功率辐射计低频信号失真的补偿问题.经理论建模和实验数据分析,全功率毫米波辐射计扫描所得的交流信号可近似认为是钟型信号,这一信息基本决定了信号的低频特性.这一先验知识结合信号中未失真的频谱部分,通过求解一组非线性方程即可近似恢复出交流信号的全部频谱,从而恢复出完整的交流信号.仿真和实验数据均表明了该恢复方法的有效性.该文的研究结果有助于提高毫米波交流全功率辐射计的目标识别率.     

基于凸集投影算法的被动毫米波图像超分辨率恢复

为了提高被动毫米波图像分辨率,该文将凸集投影算法(POCS)应用于被动毫米波图像的超分辨率恢复中.文章对引起被动毫米波成像系统图像降质的因素进行了分析和讨论,建立了成像模型,结合POCS算法原理,利用图像的噪声统计特性以及幅度约束条件,对POCS算法用于被动毫米波图像的超分辨率恢复进行了详细分析,并给出了算法流程.仿真结果表明:POCS算法用于被动毫米波图像的超分辨率恢复相对双线性差值方法恢复效果有明显改善.     

8mm波段被动毫米波接收机设计

在叙述被动毫米波成像特性的基础上提出了一种新型的8mm波段直接检波式接收机设计方案．由于设计过程中采用了直接检波式结构,使得该接收机避免了传统超外差式接收机体积大、结构复杂、需要本振等缺点．通过对该设计方案进行测试,结果显示,每级LNA可获得20dB左右的增益,样机检波前总增益为60dB,噪声系数为3．5～4dB,接收机带宽为30GHz左右,证明了方案的可行性．     

毫米波综合孔径辐射计的压缩感知成像方法研究

毫米波综合孔径成像辐射计(Synthetic Aperture Imaging Radiometer,SAIR)是一种适用于近场成像的高分辨率、高灵敏度传感器,但因其接收机数量大、系统复杂度高,限制了SAIR在实际场景中的应用.用少量阵元天线获取的稀疏可见度函数进行高精度成像反演是目前SAIR成像研究的热点之一.为从少量的可见度采样点中重构出具有较高精度的毫米波图像,借鉴压缩感知(Compressed Sensing,CS)的稀疏重构思想,提出一种基于二维SAIR成像模型的CS-L0成像反演算法.该算法借助SL0算法思想对二维综合孔径反演模型进行快速的l_0范数求解,可从少量可见度采样点中快速精确地重构出目标场景的亮温图像.实验仿真表明,与结合传统成像模型的一般CS反演法相比,提出的CS-L0反演法具有更高的成像精度和反演速度,能够对稀疏采样的SAIR进行快速准确的成像反演.