平面SIMO/MIMO阵列的Omega-K近场三维成像重建技术

"这篇研究论文探讨了基于平面SIMO（单输入多输出）或MIMO（多输入多输出）阵列的Omega-K近场三维图像重建算法。文章深入研究了在SIMO双静态几何下的距离单元迁移（Range Cell Migration, RCM）特性，并提出了一种新的Omega-K算法来解决近场3-D成像问题。" 在SIMO系统中，距离单元迁移现象会导致信号在频域内发生位移，从而影响图像重建的质量。该论文分析了这一现象，并通过采用3-D Stolt变换对RCM和SIMO数据中的线性范围偏移（Range Offset, RO）进行校正。然而，仅凭3-D Stolt变换可能无法完全消除误差，因此论文进一步引入了相位乘法和图像域插值技术来补偿剩余的范围误差，以提高图像重建的精确度。 对于MIMO阵列，论文提出了一种方法，即合并所有SIMO子阵列的聚焦结果来实现图像重建。这种方法能够充分利用MIMO系统的并行特性，提高成像效率和分辨率。论文详细描述了算法的实现步骤，并讨论了MIMO阵列的成像分辨率和采样需求。 此外，由于范围偏移的校正对于近场成像至关重要，论文还可能涉及了如何有效地处理和减小由于阵列配置、信号传播条件等因素导致的额外误差。通过这些方法，论文旨在提供一种更准确、更适应实际应用的近场3-D成像解决方案，这对于远程传感、雷达探测等领域具有重要意义。 这篇研究论文不仅贡献了一个新颖的Omega-K算法，还为近场三维成像领域的理论与实践提供了有价值的见解，有助于推动相关技术的发展。