外輻射源雷達(dá)是一種特殊的雙/多基地雷達(dá)系統(tǒng),其自身并不發(fā)射電磁波信號(hào),而是依靠環(huán)境中已有的第三方非合作照射源實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的探測(cè)和跟蹤。由于不需要發(fā)射電磁波信號(hào),該雷達(dá)可以部署到城市等人口密集區(qū)域。此外,外輻射源雷達(dá)具有很強(qiáng)的抗干擾功能,并且能夠偵測(cè)到隱身目標(biāo),因此在雷達(dá)研究領(lǐng)域得到廣泛地認(rèn)可。然而,照射源的載頻低、有效帶寬窄等特點(diǎn),導(dǎo)致外輻射源雷達(dá)方位分辨率差。例如,當(dāng)一個(gè)波束中的同一距離-多普勒單元內(nèi)存在兩個(gè)以上的目標(biāo)時(shí),傳統(tǒng)的信號(hào)處理方法無(wú)法對(duì)目標(biāo)的方位進(jìn)行分辨。超分辨技術(shù)是一種提高外輻射源雷達(dá)目標(biāo)方位分辨率的有效手段。由于外輻射源雷達(dá)陣元接收信號(hào)中的直達(dá)波和多徑等干擾會(huì)嚴(yán)重地影響超分辨的結(jié)果,因此首先要利用雜波對(duì)消方法抑制直達(dá)波和多徑等干擾。此外,為了提高目標(biāo)的信噪比以進(jìn)行超分辨處理,外輻射源雷達(dá)需要長(zhǎng)時(shí)間的信號(hào)積累,而傳統(tǒng)的超分辨技術(shù)容易受到快拍數(shù)等條件限制,壓縮感知是彌補(bǔ)這一缺陷的有效途徑。本文以某實(shí)際項(xiàng)目為背景,圍繞外輻射源雷達(dá)雜波對(duì)消算法、壓縮感知理論的方位超分辨方法以及GPU實(shí)現(xiàn)開(kāi)展研究,主要內(nèi)容如下:1.研究了外輻射源雷達(dá)雜波對(duì)消及改進(jìn)的擴(kuò)展相消算法(ECA)。為了能夠準(zhǔn)...

【文章頁(yè)數(shù)】：88 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
符號(hào)對(duì)照表
縮略語(yǔ)對(duì)照表
第一章 緒論
    1.1 外輻射源雷達(dá)概述
        1.1.1 外輻射源雷達(dá)研究背景
        1.1.2 外輻射源雷達(dá)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.2 壓縮感知方位超分辨概述
    1.3 GPU發(fā)展研究現(xiàn)狀
    1.4 論文工作內(nèi)容
第二章 外輻射源雷達(dá)雜波對(duì)消及ECA改進(jìn)算法
    2.1 引言
    2.2 雜波對(duì)消算法
        2.2.1 LMS算法
        2.2.2 RLS算法
        2.2.3 ECA算法
        2.2.4 各算法性能分析
    2.3 改進(jìn)的ECA算法
    2.4 改進(jìn)的ECA算法性能分析
    2.5 本章小結(jié)
第三章 外輻射源雷達(dá)壓縮感知方位超分辨
    3.1 引言
    3.2 壓縮感知理論
        3.2.1 信號(hào)的稀疏表示
        3.2.2 信號(hào)的觀測(cè)矩陣
        3.2.3 信號(hào)的重構(gòu)算法
    3.3 方位超分辨信號(hào)模型
    3.4 壓縮感知方位超分辨
        3.4.1 稀疏重構(gòu)模型
        3.4.2 OMP稀疏重構(gòu)算法
    3.5 性能分析
        3.5.1 兩個(gè)目標(biāo)性能分析
        3.5.2 三個(gè)目標(biāo)性能分析
        3.5.3 壓縮感知和MUSIC方位超分辨性能對(duì)比
    3.6 本章小結(jié)
第四章 外輻射源雷達(dá)壓縮感知方位超分辨GPU實(shí)現(xiàn)
    4.1 引言
    4.2 GPU架構(gòu)與CUDA編程模型
        4.2.1 GPU架構(gòu)
        4.2.2 CUDA編程模型
        4.2.3 算法優(yōu)化策略
    4.3 改進(jìn)ECA算法GPU實(shí)現(xiàn)
        4.3.1 改進(jìn)ECA算法GPU實(shí)現(xiàn)
        4.3.2 結(jié)果驗(yàn)證
        4.3.3 性能分析
    4.4 OMP信號(hào)重構(gòu)算法GPU實(shí)現(xiàn)
        4.4.1 OMP信號(hào)重構(gòu)算法GPU實(shí)現(xiàn)
        4.4.2 結(jié)果驗(yàn)證
        4.4.3 性能分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 全文總結(jié)
    5.2 未來(lái)展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡(jiǎn)介



本文編號(hào)：3936158