本文選題：機(jī)動(dòng)目標(biāo) + 參數(shù)估計(jì)　； 參考：《西安電子科技大學(xué)》2014年碩士論文

【摘要】：近年來(lái),對(duì)復(fù)雜運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)和跟蹤成為了雷達(dá)信號(hào)處理領(lǐng)域的前沿課題和緊迫任務(wù)。在一個(gè)短的雷達(dá)信號(hào)處理周期內(nèi),復(fù)雜運(yùn)動(dòng)目標(biāo)可以一階近似為勻加速度運(yùn)動(dòng)目標(biāo),其回波模型為線性調(diào)頻信號(hào)。目標(biāo)機(jī)動(dòng)性將使雷達(dá)常規(guī)信號(hào)處理時(shí),能量在多普勒域發(fā)生擴(kuò)散,目標(biāo)積累增益降低,分辨性能和信噪比下降,且機(jī)動(dòng)性越大,目標(biāo)能量越發(fā)散,檢測(cè)性能越差。因此,在信號(hào)處理階段研究對(duì)機(jī)動(dòng)目標(biāo)的徑向初速度和加速度參數(shù)信息進(jìn)行估計(jì)并提取,對(duì)改善機(jī)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤性能具有重要影響。論文圍繞機(jī)動(dòng)目標(biāo)雷達(dá)信號(hào)參數(shù)估計(jì)方法進(jìn)行了一些探索和研究。首先由勻速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的回波特性推導(dǎo)得出機(jī)動(dòng)目標(biāo)的回波信號(hào)模型,并分析了機(jī)動(dòng)目標(biāo)加速度的存在對(duì)傳統(tǒng)譜分析的性能影響,以便進(jìn)一步研究機(jī)動(dòng)目標(biāo)雷達(dá)信號(hào)處理或補(bǔ)償方法。本文主要介紹了典型的三種常規(guī)機(jī)動(dòng)目標(biāo)參數(shù)估計(jì)方法:應(yīng)用最大似然思想的解線性調(diào)頻法,時(shí)頻分析方法中分?jǐn)?shù)階傅里葉變換法和拉冬-魏格納變換法。首先詳細(xì)介紹了這些常規(guī)方法的基本原理及主要內(nèi)容;其次通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)仿真并得出了不同參數(shù)對(duì)各個(gè)常規(guī)方法性能的影響,同時(shí),簡(jiǎn)要概述了各方法的適用條件以及不足之處;最后重點(diǎn)分析了這些方法對(duì)處理多分量機(jī)動(dòng)目標(biāo)參數(shù)估計(jì)中存在的諸多不足以及這些方法的相互轉(zhuǎn)換關(guān)系。針對(duì)常規(guī)方法處理多機(jī)動(dòng)目標(biāo)存在的局限性,本文結(jié)合最新的高分辨壓縮感知理論和“分級(jí)逼近法”思想,提出了一種高分辨的多機(jī)動(dòng)目標(biāo)參數(shù)估計(jì)方法,它是利用CS理論和信號(hào)的稀疏特性建立超完備原子庫(kù),得到信號(hào)在超完備原子庫(kù)上的分解系數(shù)投影,再通過(guò)1范數(shù)約束條件下的最優(yōu)化算法和“分級(jí)逼近”的頻率細(xì)化手段進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。本文簡(jiǎn)要描述了壓縮感知系統(tǒng)的基本理論框架及主要內(nèi)容,包括信號(hào)的稀疏表示、信號(hào)的觀測(cè)采樣、信號(hào)的重構(gòu)等,并詳細(xì)介紹了該方法的設(shè)計(jì)算法和流程,最后通過(guò)大量仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法能實(shí)現(xiàn)多機(jī)動(dòng)目標(biāo)的超分辨能力以及超高的參數(shù)估計(jì)精度。
[Abstract]:In recent years, the detection and tracking of complex moving targets has become the frontier and urgent task in the field of radar signal processing. In a short period of radar signal processing, the complex moving target can be approximated as a moving target with uniform acceleration, and its echo model is a linear frequency modulation signal. Target maneuverability will make the energy diffuse in the Doppler domain, decrease the target accumulation gain, decrease the resolution performance and SNR, and the greater the maneuverability, the more dispersed the target energy is and the worse the detection performance is. Therefore, in the signal processing stage, the estimation and extraction of radial initial velocity and acceleration parameters of maneuvering targets play an important role in improving the detection and tracking performance of maneuvering targets. This paper focuses on the method of radar signal parameter estimation for maneuvering target. Firstly, the echo signal model of maneuvering target is derived from the echo characteristics of moving target, and the influence of the acceleration of maneuvering target on the performance of traditional spectral analysis is analyzed. In order to further study the maneuvering target radar signal processing or compensation methods. This paper mainly introduces three typical methods of parameter estimation for maneuvering targets: the linear frequency modulation method using the maximum likelihood method, the fractional Fourier transform method and the Lato Wigner transform method in the time-frequency analysis method. Firstly, the basic principles and main contents of these conventional methods are introduced in detail. Secondly, the effects of different parameters on the performance of each conventional method are obtained through a large number of experiments and simulations, at the same time, The application conditions and shortcomings of these methods are briefly summarized, and the shortcomings of these methods in the estimation of multi-component maneuvering target parameters are analyzed. In view of the limitations of conventional methods in dealing with multiple maneuvering targets, this paper proposes a high-resolution method for estimating the parameters of multi-maneuvering targets by combining with the latest theory of high-resolution compression perception and the idea of "hierarchical approximation". It uses the CS theory and the sparse characteristic of the signal to establish the supercomplete atomic library, and gets the decomposition coefficient projection of the signal on the supercomplete atomic library. Then the parameters are estimated by the optimization algorithm under 1-norm constraint and the frequency thinning method of "hierarchical approximation". This paper briefly describes the basic theoretical framework and main contents of the compressed sensing system, including the sparse representation of the signal, the observation and sampling of the signal, the reconstruction of the signal, and introduces the design algorithm and flow chart of the method in detail. Finally, a large number of simulation experiments show that the method can achieve the super-resolution of multiple maneuvering targets and the ultra-high precision of parameter estimation.
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TN957.51

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 田力偉,黃建國(guó);粒子濾波在機(jī)動(dòng)目標(biāo)純方位跟蹤中的應(yīng)用[J];微電子學(xué)與計(jì)算機(jī);2005年10期

2 任登輝;鐘平;王潤(rùn)生;;基于本體論的戰(zhàn)場(chǎng)機(jī)動(dòng)目標(biāo)表述方法[J];指揮控制與仿真;2011年05期

3 寧新建;對(duì)機(jī)動(dòng)目標(biāo)的濾波問(wèn)題和灰色預(yù)測(cè)[J];火力與指揮控制;1995年01期

4 左東廣,韓崇昭,鄭林,朱洪艷,韓紅;機(jī)動(dòng)目標(biāo)的模糊多模型跟蹤算法[J];西安交通大學(xué)學(xué)報(bào);2002年12期

5 安志忠,王東進(jìn);多站雷達(dá)中機(jī)動(dòng)目標(biāo)高精度跟蹤分析[J];系統(tǒng)工程與電子技術(shù);2004年01期

6 金永鎬,張軼男,楊建橋,董華春,權(quán)太范;輻射源機(jī)動(dòng)目標(biāo)被動(dòng)式魯棒跟蹤一種算法[J];哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào);2005年09期

7 夏艷林;梁雁冰;;電視與紅外傳感器對(duì)機(jī)動(dòng)目標(biāo)的分布式航跡融合[J];微計(jì)算機(jī)信息;2006年10期

8 王湘中;賀超英;吳舒辭;;一種改進(jìn)的機(jī)動(dòng)目標(biāo)攔截算法[J];中南林業(yè)科技大學(xué)學(xué)報(bào);2008年05期

9 徐曉群;;一種提高雷達(dá)遠(yuǎn)距離機(jī)動(dòng)目標(biāo)精度的算法[J];現(xiàn)代雷達(dá);2008年06期

10 袁湛;瞿軍;董桂旭;;機(jī)動(dòng)頻率自適應(yīng)的機(jī)動(dòng)目標(biāo)模糊跟蹤算法[J];戰(zhàn)術(shù)導(dǎo)彈技術(shù);2009年05期

相關(guān)會(huì)議論文 前9條

1 蔡慶宇;;跟蹤某一類機(jī)動(dòng)目標(biāo)的適應(yīng)性方法[A];四川省電子學(xué)會(huì)雷達(dá)與火控、電子線路與系統(tǒng)專業(yè)委員會(huì)學(xué)術(shù)交流會(huì)10周年優(yōu)秀論文集[C];2006年

2 吳濤;汪立新;林孝焰;;改進(jìn)擴(kuò)展卡爾曼濾波器對(duì)機(jī)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤定位[A];中國(guó)通信學(xué)會(huì)第五屆學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2008年

3 施清苑;閆玉德;;跟蹤高機(jī)動(dòng)目標(biāo)的δ-自適應(yīng)遞推濾波器[A];面向21世紀(jì)的科技進(jìn)步與社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展（上冊(cè)）[C];1999年

4 班喜光;沈鶴鳴;;一種跟蹤機(jī)動(dòng)目標(biāo)的工程實(shí)用方法[A];1995年中國(guó)控制會(huì)議論文集（上）[C];1995年

5 劉明;董捷;蘇建敏;;機(jī)動(dòng)目標(biāo)雙模復(fù)合制導(dǎo)自適應(yīng)跟蹤技術(shù)[A];第八屆全國(guó)動(dòng)力學(xué)與控制學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2008年

6 陳瑩;韓崇昭;;路面機(jī)動(dòng)目標(biāo)的融合跟蹤[A];第二屆全國(guó)信息獲取與處理學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2004年

7 陳瑩;孫劍芬;雷亮;;新型多傳感目標(biāo)跟蹤與識(shí)別的研究[A];2007中國(guó)控制與決策學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2007年

8 趙慧波;潘泉;梁彥;胡振濤;;非合作機(jī)動(dòng)目標(biāo)平滑跟蹤研究[A];第二十九屆中國(guó)控制會(huì)議論文集[C];2010年

9 秦嶺;權(quán)太范;;一種變結(jié)構(gòu)α——β濾波器的研究[A];第三屆全國(guó)控制與決策系統(tǒng)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];1991年

相關(guān)重要報(bào)紙文章 前1條

1 古田月;美軍如何對(duì)付機(jī)動(dòng)目標(biāo)？[N];中國(guó)國(guó)防報(bào);2003年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前6條

1 李文臣;高速機(jī)動(dòng)目標(biāo)雷達(dá)信號(hào)參數(shù)估計(jì)與成像處理[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2009年

2 田靜;雷達(dá)機(jī)動(dòng)目標(biāo)長(zhǎng)時(shí)間積累信號(hào)處理算法研究[D];北京理工大學(xué);2014年

3 李禹;SAR圖像機(jī)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與鑒別技術(shù)研究[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2007年

4 許述文;窄帶、寬帶雷達(dá)機(jī)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)研究[D];西安電子科技大學(xué);2011年

5 王根原;機(jī)動(dòng)目標(biāo)的逆合成孔徑雷達(dá)成像研究[D];西安電子科技大學(xué);1998年

6 郭云飛;純方位角目標(biāo)跟蹤理論與應(yīng)用研究[D];浙江大學(xué);2007年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 鄭景忠;短相干處理時(shí)間情況下的機(jī)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與參數(shù)估計(jì)[D];中國(guó)民航大學(xué);2015年

2 張堯;機(jī)動(dòng)目標(biāo)防御的導(dǎo)彈精確制導(dǎo)與控制及一體化設(shè)計(jì)研究[D];北京理工大學(xué);2015年

3 劉麗嬌;機(jī)動(dòng)目標(biāo)參數(shù)估計(jì)方法研究[D];西安電子科技大學(xué);2014年

4 曾東;強(qiáng)機(jī)動(dòng)目標(biāo)自適應(yīng)變結(jié)構(gòu)多模型跟蹤算法[D];杭州電子科技大學(xué);2013年

5 趙延;機(jī)動(dòng)目標(biāo)自適應(yīng)卡爾曼濾波算法研究[D];電子科技大學(xué);2004年

6 陳志鋒;強(qiáng)機(jī)動(dòng)目標(biāo)自適應(yīng)跟蹤算法研究[D];上海交通大學(xué);2014年

7 劉松波;機(jī)動(dòng)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡的成組估計(jì)[D];沈陽(yáng)航空工業(yè)學(xué)院;2008年

8 黃懷貴;高頻地波雷達(dá)機(jī)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法的研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2006年

9 侯俊林;高機(jī)動(dòng)目標(biāo)Jerk模型跟蹤算法研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2013年

10 張幸;聲網(wǎng)絡(luò)機(jī)動(dòng)目標(biāo)無(wú)源跟蹤算法研究[D];杭州電子科技大學(xué);2012年

，

本文編號(hào)：2011216