【摘要】：發(fā)射分集多輸入多輸出(MIMO)雷達(dá)是一種由多個發(fā)射分集天線發(fā)送信號并由多天線陣列接收回波信號的雷達(dá)。由于發(fā)射天線陣元間距較大,各發(fā)射信號互不相關(guān),使得目標(biāo)的雷達(dá)散射截面積(RCS)近似恒定,在目標(biāo)檢測方面具有明顯的優(yōu)勢,其信號處理方法受到廣泛關(guān)注。針對如何提高M(jìn)IMO雷達(dá)目標(biāo)檢測性能,已提出一系列傳統(tǒng)方法。這些方法雖在某些程度上提高檢測性能,但是仍存在如下缺陷:一是需已知目標(biāo)散射矩陣、噪聲方差等先驗信息,屬于非盲檢測法;二是需要假定快拍數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于陣元數(shù),當(dāng)陣元數(shù)與快拍數(shù)在同一數(shù)量級時不再適用。為解決上述問題,近年來,我們將隨機(jī)矩陣?yán)碚?RMT)應(yīng)用于MIMO雷達(dá)目標(biāo)檢測中,在無需已知先驗信息的情況下可實現(xiàn)目標(biāo)盲檢測。然而,由于RMT方法基于漸近譜理論,適用于快拍數(shù)和陣元數(shù)都足夠大的情況。在實際應(yīng)用中,快拍數(shù)和陣元數(shù)往往都是有限的,這時采用RMT方法將存在偏差。本文針對快拍數(shù)和陣元數(shù)都嚴(yán)重匱乏的情況,將有限維隨機(jī)矩陣?yán)碚?FRMT)與發(fā)射分集MIMO雷達(dá)目標(biāo)檢測相結(jié)合,提出新的目標(biāo)檢測算法。本文的主要創(chuàng)新性工作如下:提出一種基于有限維隨機(jī)矩陣?yán)碚?標(biāo)準(zhǔn)條件數(shù)(FRMT-SCN)的發(fā)射分集MIMO雷達(dá)目標(biāo)檢測算法。該算法考慮接收陣元數(shù)與快拍數(shù)都很少且數(shù)量接近的情況,將回波信號樣本協(xié)方差矩陣的最大最小特征值比值即SCN作為檢測統(tǒng)計量,并利用FRMT下Wishart矩陣SCN的精確分布表達(dá)式得到判決閾值。通過仿真驗證了所提出FRMT-SCN算法的檢測性能,并分析了發(fā)射分集數(shù)對檢測概率的影響。該方法可解決當(dāng)快拍數(shù)和陣元數(shù)在同一數(shù)量級且均嚴(yán)重匱乏時所帶來的問題,可實現(xiàn)目標(biāo)盲檢測。但該方法僅適用于接收陣元數(shù)為2的情況。提出一種基于有限維隨機(jī)矩陣?yán)碚?聯(lián)合特征值分布(FRMT-JED)的發(fā)射分集MIMO雷達(dá)目標(biāo)檢測算法。該算法將回波信號樣本協(xié)方差矩陣的最大特征值作為檢測統(tǒng)計量,并基于FRMT的Wishart矩陣聯(lián)合特征值分布(JED),推導(dǎo)出樣本協(xié)方差矩陣最大特征值的精確分布表達(dá)式,從而得到判決閾值。該方法適用于接收陣元數(shù)大于2的情況,但是,當(dāng)陣元數(shù)相對較大時,運(yùn)算復(fù)雜度也會隨之增加。針對FRMT-JED算法運(yùn)算復(fù)雜度大的問題,提出一種基于FRMT-雙極值JED的發(fā)射分集MIMO雷達(dá)目標(biāo)檢測算法。該算法將樣本協(xié)方差矩陣最大和最小特征值的平均值作為檢測統(tǒng)計量,并利用FRMT的Wishart矩陣雙特征值極值JED,推導(dǎo)其精確分布表達(dá)式得到判決閾值。由于無需矩陣運(yùn)算,可以大大減少運(yùn)算復(fù)雜度,并實現(xiàn)盲檢測。
【圖文】：

射分集 MIMO 雷達(dá)信號模型，建立針對單個目標(biāo)的發(fā)射分集 MIMO 雷達(dá)信號模型[64]。假設(shè) M的發(fā)射機(jī)由 K 個空間間距較大的天線組成均勻線陣，接收機(jī)由 M長以內(nèi)的天線組成均勻線陣。假設(shè)目標(biāo)是由 Q 個獨(dú)立散射體構(gòu)成的。kΦkΦθθtdrd
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TN958

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2654706