本文關(guān)鍵詞：基于AIC的壓縮感知雷達(dá)信號(hào)處理應(yīng)用研究

  更多相關(guān)文章： 雷達(dá)回波信號(hào) 模擬信息轉(zhuǎn)換 壓縮感知 匹配濾波 距離向

【摘要】：在現(xiàn)代通信領(lǐng)域中,寬帶信號(hào)得到了越來(lái)越普遍的應(yīng)用。就雷達(dá)系統(tǒng)而言,無(wú)論軍事上還是民用上,都需要較高的距離分辨率,而距離分辨率又直接決定于信號(hào)帶寬,這便使得雷達(dá)系統(tǒng)發(fā)射信號(hào)帶寬越來(lái)越寬；而在接收端處理過(guò)程中,由于奈奎斯特采樣定理的限制,回波信號(hào)的采樣率要大于2倍的信號(hào)帶寬,使得硬件實(shí)現(xiàn)越來(lái)越困難�？紤]到上述問(wèn)題,我們希望打破奈奎斯特定理的限制,找到一種不依賴于信號(hào)帶寬的方法來(lái)處理回波信號(hào),而壓縮感知理論的提出便為這提供了可能。壓縮感知理論是近幾年流行起來(lái)的一個(gè)新方向,采用非自適應(yīng)線性投影來(lái)保持信號(hào)的原始結(jié)構(gòu),可以用少量觀測(cè)值提取信號(hào)中的有效信息,以遠(yuǎn)低于奈奎斯特頻率對(duì)信號(hào)進(jìn)行采樣,通過(guò)數(shù)值最優(yōu)化問(wèn)題準(zhǔn)確重構(gòu)出原始信號(hào)。因此本文將壓縮感知理論應(yīng)用于雷達(dá)回波信號(hào)處理中,以降低資源消耗,提高雷達(dá)系統(tǒng)性能。本文的主要研究?jī)?nèi)容為將模擬域的連續(xù)雷達(dá)回波信號(hào)通過(guò)模擬信息轉(zhuǎn)換結(jié)構(gòu)直接進(jìn)行壓縮采樣得到離散觀測(cè)樣值點(diǎn),再利用重構(gòu)算法進(jìn)行重構(gòu)得到稀疏系數(shù),結(jié)合匹配濾波算法可知該稀疏系數(shù)即為匹配濾波輸出,通過(guò)該輸出中包含的回波信號(hào)的相位信息以及目標(biāo)的散射系數(shù)信息對(duì)目標(biāo)測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行距離壓縮,再利用保留的相位信息對(duì)方位進(jìn)行壓縮處理獲得來(lái)波方向。這樣不僅可以大大降低傳輸成本,而且基于壓縮感知的匹配濾波算法既可以克服傳統(tǒng)匹配濾波算法低信噪比情況下存在旁瓣干擾的缺點(diǎn),還由于只需得到匹配濾波輸出,受噪聲干擾小,所以大大提高了整個(gè)系統(tǒng)的性能。但是由于結(jié)合壓縮感知算法使得該雷達(dá)系統(tǒng)的距離分辨率降低,因此最后還討論了基于壓縮感知的協(xié)作MIMO雷達(dá)收發(fā)模型。該模型既能夠快速收集各方位上的回波信號(hào)數(shù)據(jù),又能夠克服回波信號(hào)的距離壓縮中存在的分辨率低的缺點(diǎn)。
【關(guān)鍵詞】：雷達(dá)回波信號(hào) 模擬信息轉(zhuǎn)換 壓縮感知 匹配濾波 距離向
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN957.51
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 緒論10-14
• 1.1 研究背景及意義10-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.1 壓縮感知研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 壓縮感知雷達(dá)研究現(xiàn)狀12
• 1.3 主要工作及研究?jī)?nèi)容12-14
• 第2章 壓縮感知理論基礎(chǔ)14-22
• 2.1 壓縮感知理論簡(jiǎn)介14-15
• 2.2 壓縮感知理論的主要研究?jī)?nèi)容15-21
• 2.2.1 信號(hào)的稀疏表示15-16
• 2.2.2 觀測(cè)矩陣的設(shè)計(jì)16-19
• 2.2.3 信號(hào)的重構(gòu)算法19-21
• 2.3 本章小結(jié)21-22
• 第3章 模擬信息轉(zhuǎn)換22-33
• 3.1 壓縮采樣方法22-23
• 3.2 模擬信息轉(zhuǎn)換基本原理23-25
• 3.3 模擬信息轉(zhuǎn)換器的硬件結(jié)構(gòu)25-27
• 3.4 模擬信息轉(zhuǎn)換仿真27-32
• 3.5 本章小結(jié)32-33
• 第4章 距離向雷達(dá)脈沖壓縮原理33-37
• 4.1 線性調(diào)頻信號(hào)的脈沖壓縮模型33-36
• 4.1.1 線性調(diào)頻信號(hào)33-34
• 4.1.2 LFM信號(hào)脈沖壓縮原理34-35
• 4.1.3 匹配濾波模型35-36
• 4.2 本章小結(jié)36-37
• 第5章 基于壓縮感知的雷達(dá)回波信號(hào)處理技術(shù)37-64
• 5.1 壓縮感知距離壓縮算法38-55
• 5.1.1 一維距離向壓縮原理39-44
• 5.1.2 一維距離向壓縮感知仿真44-55
• 5.2 基于LMS算法的方位向信息獲取55-58
• 5.3 基于壓縮感知的協(xié)作MIMO雷達(dá)模型58-62
• 5.3.1 協(xié)作MIMO雷達(dá)成像原理58-61
• 5.3.2 基于壓縮感知的協(xié)作MIMO雷達(dá)收發(fā)模型61-62
• 5.4 本章小結(jié)62-64
• 結(jié)論64-67
• 參考文獻(xiàn)67-71
• 攻讀學(xué)位期間參加科研項(xiàng)目情況71-72
• 致謝72-73
• 作者簡(jiǎn)介73

【引證文獻(xiàn)】

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 梁瑞宇;奚吉;張學(xué)武;;壓縮感知理論在語(yǔ)音信號(hào)處理中的應(yīng)用[A];2010’中國(guó)西部聲學(xué)學(xué)術(shù)交流會(huì)論文集[C];2010年

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本文編號(hào)：1109680