【摘要】：作為一種新體制雷達,多輸入多輸出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)雷達具有許多傳統(tǒng)雷達所不具備的優(yōu)勢。但是,同其它傳統(tǒng)高分辨率雷達系統(tǒng)一樣,MIMO雷達面臨著采樣率過高、數(shù)據(jù)量大、實時處理困難等問題的挑戰(zhàn)。近年來出現(xiàn)的壓縮感知(Compressive Sensing,CS)理論突破了Nyquist采樣定理的限制,將對信號的采樣轉變?yōu)閷π畔⒌牟蓸�。它在降低雷達系統(tǒng)的采樣要求,提高雷達參數(shù)估計性能等方面有著巨大的應用潛力。本文以將壓縮感知更好地應用于MIMO雷達參數(shù)估計中為目的,主要研究內容如下:首先,介紹了MIMO雷達研究背景與分類,建立了共址MIMO雷達回波信號模型,在此基礎上研究了LS方法、Capon方法、APES方法以及CAML方法在共址MIMO雷達參數(shù)估計中的應用。通過仿真實驗對四種方法的估計性能進行了詳細的比較與分析,并指明了各種方法的優(yōu)劣之處。其次,從信號的稀疏表示、采樣矩陣的設計與優(yōu)化以及信號重構三方面對壓縮感知理論進行了深入探討,提出了稀疏信號精確重構的條件,重點研究了一種感知矩陣優(yōu)化方法,該方法可以有效降低采樣矩陣的相關性。對該領域內常用的稀疏信號重構算法進行了詳細介紹,并對各方法的重構性能做了仿真實驗與比較分析。最后,建立了共址MIMO雷達回波信號稀疏模型,并將壓縮感知理論應用于MIMO雷達參數(shù)估計中。針對傳統(tǒng)方法普遍存在噪聲中重構算法穩(wěn)健性不高的缺點,本文重點研究了一種基于貝葉斯模型的MIMO雷達參數(shù)估計方法,利用最大后驗概率方法對問題模型求解,在估計了感興趣信號的同時,也估計了噪聲,仿真實驗表明該方案可以大大提高MIMO雷達參數(shù)估計對噪聲的魯棒性,并且與傳統(tǒng)方法相比,在相干累積時間較短的情況下也能得到較好的參數(shù)估計結果。此外,為了進一步發(fā)揮壓縮感知在MIMO雷達參數(shù)估計中的優(yōu)勢,本文提出了一種壓縮感知前置的MIMO雷達參數(shù)估計模型,并理論推導出了一種基于Kronecker壓縮感知的信號處理模型,利用該模型能夠對時延做出精確估計。
【圖文】：

量與感知矩陣的相干性的關系。文獻的目標成像問題并構造了相關模型演的問題。做了相關實驗，結果表構的魯棒性，，并且可以獲得比匹配，在基于壓縮感知的目標高分辨研究知矩陣的構造，并據(jù)此來設計發(fā)射信號稀疏度的要求，通過對矩陣稀維高分辨率成像。Y.C.Eldar 等人提出了一種叫做調 MWC)的系統(tǒng)[23]，這是學術界第一集系統(tǒng)。并且詳細分析了系統(tǒng)的參可以采用遠低于奈奎斯特采樣率對基本框圖。t nT1y

時候只能調整發(fā)射陣元所發(fā)射信號的復系數(shù)，即權關矩陣的秩為 1 的苛刻條件的存在，因此所形成的中式 MIMO 雷達發(fā)射的是具有部分相關性的波形，矩陣秩的約束，波形的選擇也非常靈活，因此此種 往具有比前兩者更小的誤差。類型雷達著學術界對 MIMO 雷達的持續(xù)關注，多種其它概念，這其中比較具有代表性的有子陣級分布式 MIMO達[30]。
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TN957.51

【參考文獻】

相關博士學位論文 前1條

1 曾建奎;MIMO雷達信號檢測的若干問題研究[D];電子科技大學;2008年

本文編號：2578552