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High-Quality MIMO Sonar Imaging Using Cross Correlation Suppression
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AI
DOI：10.1109/LGRS.2025.3588729.png)
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摘要
En 中文
多输入-多输出（MIMO）声纳系统通过合成由正交发射波形产生的一个虚拟阵列和一组匹配滤波器来增强成像分辨率。由于上扫频和下扫频脉冲具有近似正交性和在水下遥感应用中的鲁棒性，它们被广泛使用。然而，它们之间的互相关函数（CCF）项始终存在，从而降低了MIMO声纳图像的质量。在本文中，我们提出了一种新的互相关抑制方法，以提高MIMO声纳的图像质量。该方法利用了上扫频和下扫频脉冲的自相关函数（ACF）和CCF包络之间的频域差异。经过傅里叶变换后，ACF的包络近似于方波函数，而CCF的包络近似于sinc函数。因此，CCF的能量集中且更容易被抑制。通过在多波束输出包络的频域中将CCF的主要成分置零，该方法有效地抑制了由互相关引起的距离旁瓣（SLs），从而提高了成像结果的质量。通过数值仿真和湖泊实验，我们定量分析了所提出方法的性能，并证明了其在MIMO声纳成像中的有效性。
Keyword:
Multiple-input–multiple-output (MIMO) sonar
sidelobe (SL) suppression
sonar imaging
underwater acoustics
期刊
I
IF:
4.4
论文数:
751
被引数:
0
机构
引用论文
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