發(fā)布時間：2017-08-10 17:33

  本文關(guān)鍵詞：基于壓縮感知的雷達目標檢測研究

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【摘要】：近年來提出的壓縮感知(Compressive Sensing,CS)理論突破了奈奎斯特(Nyquist)采樣定理的限制,能夠以較低的采樣率直接對信息進行采樣,在雷達領(lǐng)域具有良好的應(yīng)用前景,CS雷達已成為雷達信號處理領(lǐng)域的研究熱點,但CS理論在應(yīng)用雷達領(lǐng)域中面臨著量化誤差、相關(guān)性影響、失配、低信噪比、目標檢測等問題。其中,CS雷達目標檢測是CS理論在雷達系統(tǒng)中應(yīng)用所面臨的主要問題之一。本文在國家自然科學(xué)基金的支持下,針對CS雷達低信噪比(Signal-to-Noise Rate,SNR)下的檢測問題,分析了CS雷達重構(gòu)與目標檢測關(guān)系、從低信噪比重構(gòu)、脈沖積累方案等方面開展研究。本文的主要研究成果和貢獻概括如下:針對CS雷達面臨的問題,深入分析了信號的稀疏表示、測量矩陣設(shè)計、重構(gòu)算法等基本問題。描述了CS雷達的典型架構(gòu),研究了目前CS雷達亟待解決的低信噪比下的重構(gòu)和目標檢測問題。針對復(fù)信息逼近傳遞(Complex Approximate Message Passing,CAMP)算法中的固定閾值函數(shù)影響含噪信號的重構(gòu)性能問題,研究了一種閾值自適應(yīng)尋優(yōu)的CAMP算法,通過尋找最高輸出信噪比對應(yīng)的閾值,獲得稀疏信號和非稀疏信號的重構(gòu)。仿真實驗證明該算法的重構(gòu)性能得到顯著改善,為CS雷達的目標檢測奠定基礎(chǔ)。針對目前CS雷達在高斯背景下的目標檢測問題,基于恒虛警率(Constant False Alarm Rate,CFAR)檢測理論,結(jié)合CAMP算法,建立了兩種基于CS的雷達目標檢測方案,推導(dǎo)了相應(yīng)的檢測概率和虛警概率公式,利用稀疏信號和步進頻雷達信號分別對這兩種方案進行仿真驗證,結(jié)果表明CAMP-CFAR檢測方案的性能明顯優(yōu)于CAMP檢測方案。針對低信噪比下CS雷達重構(gòu)概率低的問題,提出了三種CS雷達脈沖積累方案:稀疏域積累、脈沖積累觀測矩陣積累、基于MMV模型的脈沖積累。仿真實驗表明提出的三種積累方案能有效地提高低信噪比下的重構(gòu)概率,從而實現(xiàn)低信噪比下CS雷達目標檢測。
【關(guān)鍵詞】：壓縮感知 雷達目標檢測 低信噪比 脈沖積累
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN957.51
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-11
• 縮略詞11-13
• 第一章 緒論13-20
• 1.1 研究背景和意義13-15
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀15-18
• 1.2.1 壓縮感知理論及其發(fā)展15-16
• 1.2.2 壓縮感知理論在雷達領(lǐng)域中的應(yīng)用16-18
• 1.3 本論文主要工作及內(nèi)容安排18-20
• 第二章 壓縮感知及壓縮感知雷達20-33
• 2.1 引言20
• 2.2 壓縮感知與傳統(tǒng)信號處理的區(qū)別20-21
• 2.3 壓縮感知介紹21-24
• 2.3.1 原始信號稀疏表示21-22
• 2.3.2 測量矩陣設(shè)計22-24
• 2.3.3 稀疏重構(gòu)24
• 2.4 稀疏重構(gòu)算法24-30
• 2.4.1 重構(gòu)原理24-25
• 2.4.2 幾種常用的重構(gòu)算法25-30
• 2.5 壓縮感知雷達30-32
• 2.5.1 壓縮感知雷達30-31
• 2.5.2 壓縮感知雷達亟待解決問題31-32
• 2.6 本章總結(jié)32-33
• 第三章 CAMP重構(gòu)算法及自適應(yīng)CAMP算法33-47
• 3.1 引言33
• 3.2 CAMP算法的提出33-36
• 3.2.1 迭代閾值算法33-34
• 3.2.2 消息傳遞算法34-36
• 3.3 CAMP算法及自適應(yīng)CAMP算法36-42
• 3.3.1 理想CAMP算法36-40
• 3.3.2 中值及自適應(yīng)CAMP算法40-42
• 3.4 實驗結(jié)果及分析42-46
• 3.5 本章總結(jié)46-47
• 第四章 壓縮感知雷達檢測方案47-63
• 4.1 引言47
• 4.2 傳統(tǒng)雷達目標檢測47-52
• 4.2.1 傳統(tǒng)雷達目標檢測原理47-48
• 4.2.2 恒虛警率檢測方法48-52
• 4.3 壓縮感知雷達目標檢測方案52-56
• 4.3.1 CAMP檢測方案53-54
• 4.3.2 CAMP-CFAR檢測方案54-56
• 4.4 步進頻雷達信號模型56-57
• 4.5 實驗結(jié)果及分析57-62
• 4.5.1 稀疏信號57-60
• 4.5.2 步進頻信號60-62
• 4.6 本章總結(jié)62-63
• 第五章 基于壓縮感知的雷達信號積累63-76
• 5.1 引言63
• 5.2 傳統(tǒng)雷達脈沖積累63-65
• 5.3 基于壓縮感知的脈沖積累重構(gòu)65-70
• 5.3.1 稀疏域積累65-66
• 5.3.2 脈沖積累觀測矩陣積累66-67
• 5.3.3 實驗結(jié)果及性能分析67-70
• 5.4 MMV模型實現(xiàn)脈沖積累70-75
• 5.4.1 MMV模型70-71
• 5.4.2 MMV模型應(yīng)用于CS雷達脈沖積累71
• 5.4.3 實驗結(jié)果及分析71-75
• 5.5 本章總結(jié)75-76
• 第六章 總結(jié)與展望76-78
• 參考文獻78-84
• 致謝84-85
• 在學(xué)期間的研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文85

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本文編號：652035