基于四階累積量的MIMO雷達角度估計方法研究
本文選題:雙基地MIMO雷達 + 高斯色噪聲 ; 參考:《哈爾濱工程大學》2014年碩士論文
【摘要】:多輸入多輸出(MIMO)雷達在目標的高辨識能力與高測量精度、干擾抑制和反隱身等方面都有著顯著的優(yōu)勢,已受到國內外學者的廣泛關注。目標角度估計方面的研究是MIMO雷達信號處理領域中的一個重要的研究方向,然而目前關于MIMO雷達的目標角度估計算法大多是在假設噪聲為高斯白噪聲這一理想的情況下進行的理論推導和仿真研究,但在實際高斯色噪聲的環(huán)境下,其角度估計性能會嚴重下降,甚至有時結果還可能與實際情況背道而馳,出現目標的錯誤估計。因此,本課題主要是研究在高斯色噪聲的環(huán)境下,利用高階累積量的盲高斯特性實現雙基地MIMO雷達的目標角度估計問題。首先,建立了雙基地MIMO雷達系統(tǒng)的信號模型,而后詳細介紹了其角度估計算法的基本原理,通過仿真實驗驗證了上述算法的有效性,得到了預期結果,并且給出了每種算法的優(yōu)缺點分析,最后對高階統(tǒng)計量的相關基本理論知識進行介紹,為后續(xù)用其實現目標角度的正確估計做理論鋪墊。其次,針對高斯色噪聲的環(huán)境下,利用傳統(tǒng)基于二階統(tǒng)計量的角度估計算法的角度估計性能嚴重下降的問題,提出了一種基于四階累積量的MUSIC算法,并且通過仿真實驗證明該算法可對高斯色噪聲的影響進行有效抑制,從而正確估計出目標的DOD和DOA。但由于其需要進行二維空間譜搜索,計算量會非常大,因此又提出了一種基于四階累積量的PM算法,該算法避免了累積量矩陣的特征值分解計算和二維空間譜搜索,而且目標的DOD和DOA這兩個參數可以自動配對,大大降低了算法的運算復雜度,通過仿真實驗說明了該算法的角度估計性能。最后,對傳統(tǒng)雙基地MIMO雷達中的空間平滑類解相干算法的基本原理進行了詳細介紹,然后針對在高斯色噪聲環(huán)境下,傳統(tǒng)空間平滑類解相干算法的角度估計性能嚴重下降的問題,提出了一種基于四階累積量的前向空間平滑算法。該方法可有效抑制高斯色噪聲的影響,實現多個相干目標的正確估計,最后通過仿真實驗驗證了該算法的角度估計性能。
[Abstract]:Multi-input and multiple-output MIMO-radar has many advantages in target identification, high measurement accuracy, interference suppression and anti-stealth, and has been widely concerned by scholars at home and abroad. The research of target angle estimation is an important research direction in the field of MIMO radar signal processing. However, at present, most of the target angle estimation algorithms of MIMO radar are theoretical derivation and simulation research under the ideal condition that the noise is assumed to be Gao Si white noise. The performance of angle estimation will be seriously degraded, and sometimes the result may be contrary to the actual situation, resulting in the misestimation of the target. Therefore, in the environment of Gao Si color noise, the target angle estimation problem of bistatic MIMO radar is studied by using the higher-order cumulant's blind Gao Si characteristic. Firstly, the signal model of bistatic MIMO radar system is established, and then the basic principle of the angle estimation algorithm is introduced in detail. The effectiveness of the algorithm is verified by simulation experiments, and the expected results are obtained. The advantages and disadvantages of each algorithm are analyzed. At last, the basic theoretical knowledge of high order statistics is introduced, which lays the foundation for the correct estimation of the target angle in the future. Secondly, aiming at the problem that the performance of the traditional angle estimation algorithm based on second-order statistics is seriously degraded in the environment of Gao Si color noise, a fourth-order cumulant based MUSIC algorithm is proposed. The simulation results show that the algorithm can effectively suppress the influence of Gao Si color noise and estimate the DOD and DOA of the target correctly. However, due to the need of 2-D spatial spectral search, the computational complexity will be very large. Therefore, a fourth-order cumulant based PM algorithm is proposed, which avoids the eigenvalue decomposition of the cumulant matrix and the two-dimensional spatial spectral search. Moreover, the DOD and DOA parameters of the target can be paired automatically, which greatly reduces the computational complexity of the algorithm. The simulation results show that the performance of the algorithm is estimated by angle estimation. Finally, the basic principle of spatial smoothing decoherence algorithm in traditional bistatic MIMO radar is introduced in detail. A forward spatial smoothing algorithm based on fourth-order cumulant is proposed in this paper. This method can effectively suppress the influence of Gao Si color noise and realize the correct estimation of multiple coherent targets. Finally, the performance of the algorithm is verified by simulation experiments.
【學位授予單位】:哈爾濱工程大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2014
【分類號】:TN958
【參考文獻】
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,本文編號:1848229
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