科研日记1【2021-06-01】

• 阅读文献：

1. IWAGPR会议文章《浅埋物体微波全息反演的误差评估》^[1]
   讲的是微波全息成像在地雷探测(land mine detection)的应用，基于SAR理论增大扫描面积可降低误差，提高成像精度。
   
   评论：这不是肯定的吗，根据SAR理论，图像分辨率与合成孔径大小有关，合成孔径越大，图像分辨率越高。
   果然还是要读一些高分期刊的论文，这篇也太水了吧。

2. 2021年电子科技大学的《一种基于孔径线性化的近场快速时频联合三维成像算法》^[2]
   关键词：irregular synthetic aperture, SAR, near-field imaging, PFA
   
   解决的问题：小型化雷毫米波达成像系统随机运动(arbitrary trajectories)造成的不规则合成孔径(irregular synthetic apertures)
   解决的方法：一种基于孔径线性化的快速时频联合三维成像算法。
   具体步骤是：首先通过特殊的线性化方法调整不规则合成孔径，然后快速准确地对目标成像。
   i. 线性化方法：首先划分均匀的网格，然后通过基于最邻近法则，将离网格点(实际的不规则采样位置)映射到网格点上，计算二者的往返路程差，对采样数据进行相位补偿。
   如果直接对不规则合成孔径成像而不进行线性化，相干度会减弱，导致主瓣变宽，旁瓣变高，降低图像质量
   
   ii. Fast time-frequency joint 3-D imaging algorithm
   这里提到了PFA算法，不是很懂。这里描述信号模型时用的是一般的SAR模型，变量用的快时间和慢时间，表达式中含有窗函数，解耦方法用的匹配滤波。而我一开始接触的是Yanik文章中的信号模型，是更简化易于形象化理解的。这里需要对一般的SAR模型有跟深入一点的理解！
   

3. 2019年西班牙奥维耶多大学的Freehand, Agile, and High-Resolution Imaging With Compact mm-Wave Radar^[3]
   提出：手持的毫米波成像系统与成像算法。
   难点：研究了不同的技术来补偿不规则采样的影响，以减少图像中的伪影。
   实际考虑因素：（1）非均匀采样随机分布 （2）非平面采样（3）位置(定位)误差
   系统：扫描系统包括商业运动捕捉系统和毫米波模块。*动捕系统：使用光学系统追踪估计雷达位置。
   

参考文献：

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1. Vivoli E, Bossi L, Bertini M, et al. Error Assessment of Microwave Holography Inversion for Shallow Buried Objects[A]. 2023 12th International Workshop on Advanced Ground Penetrating Radar (IWAGPR)[C]. 2023: 1–4. ↩︎

2. Zeng X, Ma Y, Li Z, et al. A Near-Field Fast Time-Frequency Joint 3-D Imaging Algorithm Based on Aperture Linearization[A]. 2021 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium IGARSS[C]. 2021: 5163–5166. ↩︎

3. Álvarez-Narciandi G, López-Portugués M, Las-Heras F, et al. Freehand, Agile, and High-Resolution Imaging With Compact mm-Wave Radar[J]. IEEE Access, 2019, 7: 95516–95526. ↩︎