將壓縮感知技術(shù)應(yīng)用到MIMO雷達領(lǐng)域是近年研究的熱點。本篇論文研究了壓縮感知MIMO雷達在給定環(huán)境的噪聲和干擾的情況下,無需恢復(fù)原始信號,直接使用壓縮量測信號,以最大化雷達檢測概率為目標,設(shè)計適應(yīng)環(huán)境的波形。本文主要研究了以下幾個部分:(1)基于壓縮感知雷達壓縮采樣GLRT檢測器,在檢測信號的過程中無需恢復(fù)原始信號。實驗結(jié)果表明,經(jīng)過壓縮感知的測量信號,在減少數(shù)據(jù)處理量的同時仍能維持較高的檢測性能。(2)基于壓縮感知MIMO雷達,為了提高檢測性能,設(shè)計了一種基于梯度下降思路的迭代計算發(fā)射波形的方法。首先根據(jù)先驗信息設(shè)計壓縮感知MIMO雷達模型。然后在接收端無需恢復(fù)接收信號,直接使用壓縮量測信號,以最大化雷達系統(tǒng)信干噪比為目標來設(shè)計目標函數(shù),最終使用聯(lián)合優(yōu)化發(fā)射信號與濾波器的方法。這種設(shè)計方法運行速度快,能在使用壓縮感知大幅減少數(shù)據(jù)量的情況下,獲得高檢測概率的波形。(3)基于壓縮感知MIMO雷達,設(shè)計了一種基于遺傳算法的優(yōu)化壓縮感知MIMO雷達優(yōu)化波形的方法。根據(jù)給定的信干噪比目標函數(shù),用淘汰低信干噪比的波形來指引進化方向。由于隨機初始化多個信號帶來的更強搜索能力,雖然該方法數(shù)據(jù)量更大,但是設(shè)計出的波形更接近全局最優(yōu)。本文還對比了不同的選擇算子對收斂速度的影響。本篇論文提出了基于梯度下降算法以及遺傳算法的壓縮感知MIMO雷達波形設(shè)計。把壓縮感知引入雷達系統(tǒng),減少了計算量。梯度下降算法主要應(yīng)用于在噪聲與干擾等先驗條件頻繁變化,或是后端數(shù)據(jù)處理能力不高的情況;遺傳算法主要應(yīng)用與在先驗條件穩(wěn)定,一次設(shè)計出的波形便能相對長期使用的場景,特別在壓縮感知率較低的情況下,其優(yōu)化出的波形可以達到更高的檢測概率。
【學位單位】：深圳大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：TN958
【部分圖文】：

交波形設(shè)計的工作；接收端的信號處理，可根據(jù)多普勒容限進行處理，或是使用 DBF技術(shù)及匹配濾波器進行雷達波形綜合處理；目標跟蹤方面，可以對跟蹤算法進行研究，如基于空間分集的動態(tài)追蹤算法和 MIMO 雷達目標檢測跟蹤的研究；和壓縮感知技術(shù)進行結(jié)合，也有相關(guān)的 MIMO 雷達系統(tǒng)研究成果[7]。MIMO 雷達根據(jù)天線位置分配，可以分為集中式 MIMO 雷達與分布式 MIMO 雷達，又可以稱之為相干型 MIMO 雷達與統(tǒng)計型 MIMO 雷達。圖 1-1 展示了這幾種 MIMO 雷達的不同。集中型 MIMO 雷達的發(fā)射和接收天線位置在同一位置，相對于目標所稱的角度幾乎相同。由于 MIMO 雷達應(yīng)用了波形分集（Waveform Diversity）技術(shù)，因此雷達可以獲得更好的 DOA(Direction ofArrival)估計能力[8]和參數(shù)識別能力，也能設(shè)計更靈活的方向圖[9]，還具有低截獲性能。分布式 MIMO 雷達根據(jù)收發(fā)陣列的天線間距較大，可分為發(fā)射分集 MIMO 雷達、接收分集 MIMO 雷達以及收發(fā)分級 MIMO 雷達。由于空間分集增益，每個陣元有不同的 RCS(Radar Cross-Section)，所以在參數(shù)估計精度上有所提高，可克服雷達信號之間的相互干擾，提高目標的分辨力。

壓縮感知 MIMO 雷達波形設(shè)計雷達稀疏信號壓縮檢測縮采樣雷達探討壓縮檢測問題。傳統(tǒng)無失真采樣，根據(jù)信號速率的兩倍。壓縮采樣雷達能保證在回復(fù)原信號的的速率采樣，節(jié)省了采樣所需功率，降低了后續(xù)信號處研究了一種壓縮采樣雷達壓縮 GLRT 檢測器，可直接通，且無需對信號進行恢復(fù)，大大降低了后端雷達計算負消耗以及計算時間。本節(jié)還給出了壓縮采樣雷達壓縮 G器的性能對比，其中傳統(tǒng)雷達是按照奈奎斯特率的 ADC 采值的情況下，使用壓縮測量，在相對較高 SNR(Signal-t證壓縮 GLRT 檢測器的高性能。模型

壓縮感知 MIMO 雷達波形設(shè)計據(jù)上節(jié)對于理論上下界的推導(dǎo)，進行第二次實驗。在這次實驗中，參數(shù) δ成 0.05。從圖 2-3 中可以看到，蒙特卡羅仿真的接收機工作特性曲線出現(xiàn)界之間。

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 李仙茂;董天臨;黃高明;;MIMO雷達及其特性綜述[J];現(xiàn)代防御技術(shù);2015年04期

2 王軍權(quán);余穎;陳安宏;黃興李;趙光輝;;基于壓縮感知信息處理方式的雷達成像技術(shù)研究[J];導(dǎo)彈與航天運載技術(shù);2014年06期

3 屈坤;陳長興;常紅偉;牛德智;王旭婧;;基于實數(shù)編碼遺傳算法的超寬帶波形設(shè)計[J];火力與指揮控制;2014年10期

4 林波;張增輝;朱炬波;;基于壓縮感知的DOA估計稀疏化模型與性能分析[J];電子與信息學報;2014年03期

5 王旭;周生華;劉宏偉;保錚;;一種空時聯(lián)合優(yōu)化的MIMO雷達波形設(shè)計方法[J];西安電子科技大學學報;2014年03期

6 吳旭姿;劉崢;劉韻佛;;雜波環(huán)境下發(fā)射-接收聯(lián)合優(yōu)化的自適應(yīng)濾波方法[J];電子與信息學報;2013年11期

7 王鵬;崔琛;張鑫;;基于遺傳算法的認知雷達穩(wěn)健相位編碼波形設(shè)計[J];電子信息對抗技術(shù);2013年03期

8 李占民;周音;孫學斌;周正;;基于遺傳算法的超寬帶波形設(shè)計[J];無線電工程;2012年01期

9 劉記紅;徐少坤;高勛章;黎湘;莊釗文;;壓縮感知雷達成像技術(shù)綜述[J];信號處理;2011年02期

10 侯穎妮;李道京;洪文;;基于稀疏陣列和壓縮感知理論的艇載雷達運動目標成像研究[J];自然科學進展;2009年10期

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1 夏威;MIMO雷達模型與信號處理研究[D];電子科技大學;2008年

2 劉波;MIMO雷達正交波形設(shè)計及信號處理研究[D];電子科技大學;2008年

本文編號：2818265