雷达学报

作者：陈锟, 韦顺军, 蔡响, 王谋, 张浩, 崔国龙, 张晓玲, 陈思远

单位：1.电子科技大学信息与通信工程学院 成都 611731；2.精密测量雷达系统技术四川省重点实验室 成都 611731；3.北京控制与电子技术研究所 北京 100038；

关键词：非视距成像, 毫米波雷达, 多径散射, 深度展开, 稀疏重构

基金：国家自然科学基金(62271108, 62401119)，四川省自然科学基金(2025ZNSFSC0526)

非视距(NLOS)毫米波雷达三维成像利用电磁波反射、衍射、散射、穿透等传播特性，实现对隐蔽环境目标的探测、定位和成像，在无人驾驶、灾害救援、城市作战等领域具有重要应用潜力。然而，受实际非视距场景中反射面、遮挡面等不确定性引入的相位误差、孔径遮蔽、多径效应影响，雷达成像出现分辨率差、伪影增多等问题。针对上述问题，结合深度展开网络和环境先验感知，该文提出了一种基于距离徙动(RM)算子学习驱动的非视距毫米波雷达三维成像方法。首先，建立了拐角(LAC)场景下非视距毫米波雷达三维成像模型，引入RM核算子提高成像效率，降低计算复杂度；其次，构建了一种基于快速迭代收缩阈值(FISTA)框架的高精度非视距三维成像网络，利用非视距场景特性，将算法参数设计为网络权重的函数，实现非视距目标高精度、高效率三维重构；最后，搭建了近场非视距毫米波雷达成像平台，完成了理想与非理想反射面场景下金属字母“O”“S”以及埃菲尔铁塔模型、人造卫星模型等目标的实验验证，结果表明所提方法在提升三维成像精度的同时，运行速度较传统稀疏成像算法提升了两个数量级。

来源：2026年第1期

《雷达学报》期刊编辑部

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