北京航空航天大学 电子信息工程学院 电磁兼容技术研究所,北京 100191
现有的反射面电磁成像系统体积庞大,无法满足机载、车载、无人机等应用平台要求。针对此类问题,研究了龙伯透镜的结构特性和成像特性,设计了大视场龙伯透镜电磁成像系统,利用空不变成像特性进行超分辨图像处理,实现了快速、大视场、宽频带、高分辨电磁辐射源分布成像。计算了口径300 mm带球核分层龙伯透镜参数,仿真了4~18 GHz龙伯透镜焦弧面场强分布,验证了龙伯透镜空不变的成像特性及其超分辨算法的有效性。实验对比了抛物反射面电磁成像系统和本文龙伯透镜电磁成像系统的体积、成像范围、源数目和分辨率,结果证明了本文系统的优越性,同样分辨率下,达到了方位角及俯仰角均为40°的大视场范围。
大视场电磁成像 龙伯透镜 空不变 图像超分辨 large field of view Luneburg lens space invariant super-resolution 强激光与粒子束
2024, 36(4): 043017
强激光与粒子束
2024, 36(4): 043009
强激光与粒子束
2024, 36(4): 043020
强激光与粒子束
2021, 33(12): 123024
北京航空航天大学 电子信息工程学院 电磁兼容技术研究所, 北京 100191
在利用抛物反射面对电磁干扰源成像过程中, 由于系统衍射受限及成像频带较宽, 导致干扰源成像模糊, 分辨率低, 难以分辨, 不同频率不同区域干扰源所成图像分辨率不同, 采用已有超分辨算法难以提高分辨率。为了实现宽带电磁图像的盲复原, 应用卷积神经网络的方法。网络训练是直接输入模糊图像, 不假设任何特定的模糊和噪声模型情况下, 重建出高质量图像。实验和仿真结果证明了卷积神经网络盲恢复方法在宽频带不同成像区域下表现了优于其他盲恢复算法的优势。
卷积神经网络 宽带电磁图像 盲恢复 电磁干扰源 convolutional neural network electromagnetic imaging blind recovery electromagnetic interference source 强激光与粒子束
2019, 31(10): 103210
北京航空航天大学 电子信息工程学院 电磁兼容技术研究所, 北京10019
在利用抛物反射面对电磁干扰源成像过程中,由于系统衍射受限导致干扰源成像模糊,分辨率低,难以分辨,由于不同频率不同区域干扰源所成图像分辨率不同,具有分区域多分辨率的特征,采用已有超分辨算法难以提高分辨率。利用Mean Shift算法,在原有算法基础上改进使其能够适应多分辨率的电磁干扰源成像,在图像分割的基础上对多分辨率图像进行分块抽离,并采用基于L_R迭代的盲反卷积算法分别对各区域进行分辨率的提高,仿真结果表明算法能够适应对干扰源的多分辨率电磁成像并提高分辨率。
多分辨率 电磁成像 Mean Shift算法 盲反卷积 multi-resolution electromagnetic imaging Mean Shift blind deconvolution 强激光与粒子束
2015, 27(10): 103223