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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种MEMS辅助的手持MIMO-SAR安检成像方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119414383B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411481377.3，技术领域涉及：G01S13/90；该发明授权一种MEMS辅助的手持MIMO-SAR安检成像方法是由桂术亮;许愿;李泽;彭海波;田增山;刘凯凯设计研发完成，并于2024-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种MEMS辅助的手持MIMO-SAR安检成像方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于MEMS辅助的手持式安检成像方法，本发明拟针对人员密集安检场所的人员快速精细安检需求，将MEMS传感器与MIMO雷达板结合，形成高精度、低成本的手持式便捷安检成像方法。首先，雷达板发射线性调频信号，并接收目标反射的回波信号，期间MEMS传感器实时反馈手持安检系统的运动轨迹和位置信息，提供精确的姿态和位置信息。其次，通过MEMS传感器的数据对MIMO雷达天线轨迹信息进行位置校准，同时基于小波包变化补偿加速度计零漂，降低由于系统运动和位置变化引起的误差。最后，基于粒子群算法估计剩余相位误差并进行消除，在此基础上结合波数域成像算法实现对目标的非接触式三维成像，最后结合深度学习、图像识别等技术实现危险品检查。

本发明授权一种MEMS辅助的手持MIMO-SAR安检成像方法在权利要求书中公布了：1.一种MEMS辅助的手持MIMO‑SAR安检成像方法，包括下列步骤： 第一步：手持雷达扫描待安检目标，MIMO雷达发射线性调频信号，经过待测目标反射被天线接收，第n个接收天线接收到第m个发射天线的反射信号可简写为σp是x,y,z位置处目标P的反射系数，O是成像场景中所有点目标的集合，f＝fc±B2为信号频域，fc,B分别为信号的中心频点与带宽，t为时间，c为光速，路径其中发射天线位置与接收天线位置会随着时间变化从而导致相位变化； 第二步：手持MIMO雷达通过手臂运动构成MIMO‑SAR三维成像模型，该模型首先可通过天线阵列的实孔径获取阵列方向的分辨力；其次，该模型利用合成孔径技术获取天线运动方向的分辨力；最后，通过高带宽信号获得MIMO阵列法线即距离方向的分辨力,通过该成像模型系统即具备三维成像能力； 第三步：基于MEMS设备获取安检仪三维运动参数，构建MIMO‑SAR信号模型，根据天线坐标的估计值建立瞬时距离基于匹配滤波成像算法思想，未经校正的成像结果可表达如下再根据波数域近似，建立高效三维模型； 第四步：针对MEMS传感器的系统误差问题，结合小波包变化的方法，可以有效地进行零漂补偿，对加速度计的输出信号进行小波包分解以提取各频段特征；再将处理好的数据作为输入，零漂误差作为目标输出来设计一个离散高通滤波器；最后利用滤波器集成到传感器的使用环境中，持续监测其性能，并根据实际应用中出现的新条件或问题进行调整模型对新数据进行预测和补偿，以实现零漂误差的校准； 第五步：对于剩余相位误差，可建立补偿相位误差估计模型，将相位误差问题转换为优化问题，再通过粒子群算法寻找问题的最优解，初始化待估计的静态参数向量，每个粒子代表一个可能的参数集合，根据雷达回波信号与理论模型的匹配程度评估每个粒子的适应度，根据粒子本身的最优位置和群体的最优位置，优化参数，和为粒子i在开始时的位置以及速度，根据粒子本身的最优位置和群体的最优位置，更新每个粒子的速度和位置，重复迭代步骤直至达到误差阈值，通过得到的最优静态参数，构建补偿相位，对回波信号的相位进行补偿，以消除剩余相位误差； 第六步：补偿相位误差后，利用非均匀成像算法实现快速精细成像，采用三维插值技术来补全因扫描间隔产生的数据空缺，确保成像的连续性和平滑性；再根据参考点到发射天线和接收天线的距离，以及参考点对应回波三维波数支持域进行处理； 第七步：将深度学习技术整合进MIMO‑SAR安检成像系统中，以实现对危险品的自动识别和分类，首先通过前面步骤生成的高精度三维成像数据，提取目标物体的特征，包括形状、尺寸、散射强度信息，接着构建一个深度卷积神经网络模型，用于训练和识别不同类型的危险品。

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