Resumen

La detección compresiva (CS) ofrece una nueva perspectiva para abordar las aplicaciones de radar que requieren una gran cantidad de mediciones y un largo tiempo de adquisición de datos; ambos problemas son inherentes a las imágenes de radar a través de la pared (TWRI). La mayoría de las técnicas de CS aplicadas a TWRI consideran plataformas de radar de frecuencia escalonada. En este trabajo, el problema del radar de impulsos bidimensional (2D) TWRI se enmarca dentro de la CS y se resuelve mediante la optimización de restricciones dispersas realizada en las muestras del dominio del tiempo. En lugar del muestreo directo de la señal en el dominio del tiempo a la tasa de Nyquist, se emplea la arquitectura de preintegración de modulación aleatoria para la medición de la proyección CS, que reduce significativamente la cantidad de datos de medición para TWRI. Los resultados numéricos para objetivos puntuales y espacialmente extendidos muestran que se puede conseguir un TWRI fiable de alta calidad basado en el enfoque de proyección CS con un número de puntos de datos con un orden de magnitud inferior al requerido por la formación de haces convencional utilizando todo el volumen de datos.

• Materias:Redes de telecomunicaciones Radar Teoría de Antenas Onda electromagnética Redes Inalámbricas
• Subjects:Telecommunications networks Radar Antenna theory Electromagnetic waves Wireless Networks
• Palabras claves:cantidad de medición, señal en el dominio del tiempo, optimización de restricciones dispersas, twri, volumen de datos completo, tiempo de adquisición de datos, número de datos, medición de proyección c, preintegración de modulación aleatoria, orden de magnitud
• Keywords:amount of measurement, time domain signal, sparse constraints optimization, twri, entire data volume, data acquisition time, number of data, c projection measurement, random modulation preintegration, order of magnitude