针对不规则扫描几何形状的高效三维近场 MIMO-SAR 成像
本文介绍了一种移动友好的视觉变换（ViT）算法，称为 Mobile-SRViT，用于在不规则采样几何下处理合成孔径雷达（SAR）图像。该算法采用 ViT 方法进行 SAR 图像超分辨率 (SR) 处理，并在模拟和经验研究中进行验证。
May, 2023
本文介绍和发展了近场 MIMO-ISAR mmWave 成像系统，并提出了一种多静态单静态相位补偿的算法以实现高效的 MIMO 3-D 全息成像，并通过对原型 MIMO R-ISAR 平台的实际成像场景演示了算法的性能。
May, 2023
本文提出了一种卷积神经网络方法，以提高移动设备中在近场条件下智能手机合成孔径雷达成像的超分辨率，具有高效率、高分辨率的雷达成像能力。
May, 2023
我们提出了一种用于 MIMO 雷达和光学 RGB-D 传感器的新型联合校准方法，可以在雷达的近场范围内进行操作，通过目标配准实现两个传感器坐标系统的空间校准，实验证明了我们的方法在各种目标位移下的校准效率和准确性，以及在信号模糊方面的定位鲁棒性。
Mar, 2024
本研究探讨了近场下太赫兹合成孔径雷达（SAR）成像系统和算法，重点关注了结合信号处理和机器学习技术的新兴算法，包括安全应用中的目标检测和 SAR 图像超分辨率。还讨论了新兴算法和太赫兹 SAR 的相关问题、挑战和未来研究方向，包括系统和算法基准的标准化、采用最先进的深度学习技术、信号处理优化的机器学习以及混合数据驱动信号处理算法。
Sep, 2023
IFNet 是一种结合了信号处理模型和深度神经网络的新型展开网络，用于实现手持毫米波系统的稳健成像和对焦，能够有效补偿手持相位误差并从严重失真的信号中恢复高保真度图像。
May, 2024
本文提出了一种新的 SAR 层析处理框架，将非局部滤波集成到 SAR 层析反演中，以处理只有少量数据的大规模城市 3D 制图，实验结果表明，所提出的算法相对高度精度优于 TanDEM-X 原始 DEM 数据，为高质量的大规模 3D 城市制图铺平了第一步。
May, 2023
通过结构化随机矩阵的特性，我们发展出了一种多输入多输出（MIMO）雷达的稀疏定位框架，使得无需填充全部（奈奎斯特）阵列即可实现与填充阵列相当的性能，并且通过压缩感知恢复算法在性能上超越了经典方法，提供了高分辨率的虚拟阵列口径，同时仅需使用少量 MIMO 雷达元件。
Apr, 2013
近程雷达成像系统使用在各种应用中，本文研究了利用稀疏的多输入多输出（MIMO）阵列测量来重建近程场景三维复值反射率分布的问题，并采用交替方向乘子法（ADMM）和正则化方法解决此问题，并提出一个简单快速的插入式（PnP）重建方法。
Dec, 2023