本文關(guān)鍵詞：多分量多普勒信號的高分辨估計方法

  更多相關(guān)文章： 多分量 多普勒 線性調(diào)頻信號 張量分解 參數(shù)估計 二維到達角

【摘要】：二十世紀以來,雷達在各個領(lǐng)域中都獲得了廣泛的使用,當目標相對雷達存在徑向運動速度分量時,接收到的回波中便產(chǎn)生了多普勒頻率,參數(shù)估計在雷達信號處理領(lǐng)域中占有重要位置,且雷達測向這一領(lǐng)域也越來越受到重視。傳統(tǒng)上多普勒信號的處理方法是將其在每個數(shù)據(jù)幀內(nèi)近似作為恒頻信號模型,之后進行信號處理,但是當數(shù)據(jù)幀內(nèi)多普勒頻率發(fā)生巨大變動的時候參數(shù)估計的性能必然會下降。本文將多普勒信號模型近似為線性調(diào)頻信號模型后進行處理,并通過數(shù)學(xué)推導(dǎo)說明了近似的合理性,最后通過仿真驗證了將多普勒信號模型近似為線性調(diào)頻信號模型相較于近似為恒頻模型誤差會減小。本文將子空間類方法和張量分解方法與線性調(diào)頻信號的參數(shù)估計問題相結(jié)合,提出了一種線性調(diào)頻信號進行參數(shù)估計的新思路,傳統(tǒng)的線性調(diào)頻信號參數(shù)估計思路是通過利用線性調(diào)頻信號的時頻特性進行參數(shù)估計,本文思路的本質(zhì)基于子空間變換在經(jīng)過旋轉(zhuǎn)后不變的性質(zhì)以及模型的具體意義,仿真的具體結(jié)果證明了有效性。傳統(tǒng)的信號到達角估計方法是建立在恒頻窄帶信號模型基礎(chǔ)上的,對于線性調(diào)頻信號的到達角估計問題需要將寬帶的線性調(diào)頻信號轉(zhuǎn)換到一個窄帶的域中,本文選擇利用分數(shù)階Fourier變換(Fractional Fourier Transform,FRFT)將線性調(diào)頻信號轉(zhuǎn)換到分數(shù)階域中,之后與傳統(tǒng)的到達角估計算法多重信號分類方法(Multiple Signal Classification,MUSIC)相結(jié)合,以L型陣列為基礎(chǔ),提出了一種新的二維到達角估計,仿真驗證了本文工作的有效性。本文研究了多分量多普勒信號的參數(shù)估計和到達角估計,并通過仿真驗證了多分量情形本文算法的適用性。本文工作的創(chuàng)新性體現(xiàn)在:(1)傳統(tǒng)的線性調(diào)頻信號參數(shù)估計是基于時頻信號處理方法進行估計的,本文將子空間類方法和張量分解方法引入線性調(diào)頻信號參數(shù)估計領(lǐng)域,并證明了該類算法的有效性;(2)二維到達角估計一直是一個較為復(fù)雜的問題,本文在L型陣列的基礎(chǔ)上提出了一種新的寬帶信號二維到達角估計方法,該方法相對于其他該領(lǐng)域的方法算法處理流程更為簡便,并證明了該算法的有效性。
【關(guān)鍵詞】：多分量 多普勒 線性調(diào)頻信號 張量分解 參數(shù)估計 二維到達角
【學(xué)位授予單位】：北京理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN911.23
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-12
• 第1章 緒論12-19
• 1.1 研究背景和意義12
• 1.2 多分量多普勒信號的高分辨方法研究現(xiàn)狀12-18
• 1.2.1 非平穩(wěn)信號參數(shù)估計方法研究現(xiàn)狀12-16
• 1.2.2 非平穩(wěn)信號的高分辨波達角估計研究現(xiàn)狀16-18
• 1.3 論文內(nèi)容安排18-19
• 第2章 多普勒信號近似為線性調(diào)頻信號模型的分析19-28
• 2.1 多普勒頻率的概念19
• 2.2 目標運動模型19-21
• 2.3 多普勒信號的線性調(diào)頻信號模型近似及分析21-22
• 2.4 多普勒信號近似為線性調(diào)頻信號模型的合理性22-25
• 2.5 多普勒信號近似模型的克拉美羅限分析25-27
• 2.6 本章小結(jié)27-28
• 第3章 基于子空間方法的多分量多普勒信號的高分辨估計28-44
• 3.1 引言28
• 3.2 子空間類方法原理介紹28-33
• 3.2.1 信號子空間和噪聲子空間28-31
• 3.2.2 求根MUSIC算法31-32
• 3.2.3 ESPRIT算法32-33
• 3.3 基于子空間方法的多普勒信號的估計算法33-39
• 3.3.1 基于子空間方法的多分量多普勒信號的估計算法原理介紹33-36
• 3.3.2 基于子空間方法的多普勒信號的估計算法流程介紹36-38
• 3.3.3 多分量多普勒信號場景下子空間類估計算法的分析38-39
• 3.4 仿真結(jié)果及分析39-43
• 3.5 本章小結(jié)43-44
• 第4章 基于張量分解方法的多分量多普勒信號的高分辨估計44-60
• 4.1 引言44
• 4.2 張量分解方法原理介紹44-50
• 4.2.1 張量的基本概念44-47
• 4.2.2 Tucker分解模型算法47-50
• 4.3 基于張量分解方法的多普勒信號的估計算法50-56
• 4.3.1 基于張量分解方法的多分量多普勒信號的估計算法原理介紹50-53
• 4.3.2 基于張量分解方法的多分量多普勒信號的估計算法流程介紹53-55
• 4.3.3 多分量多普勒信號場景下子空間類估計算法的分析55-56
• 4.4 仿真結(jié)果及分析56-59
• 4.5 本章小結(jié)59-60
• 第5章 基于FRFT的多分量多普勒信號的二維到達角估計60-71
• 5.1 引言60
• 5.2 FRFT基本介紹60-62
• 5.3 基于FRFT的多分量多普勒信號的到達角估計算法62-66
• 5.3.1 基于FRFT對多分量多普勒信號到達角估計的原理62-66
• 5.3.2 基于FRFT對多分量多普勒信號到達角估計的算法流程介紹66
• 5.4 仿真結(jié)果及分析66-70
• 5.5 本章小結(jié)70-71
• 結(jié)論71-73
• 參考文獻73-80
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表論文與研究成果清單80-81
• 致謝81

【參考文獻】

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本文編號：828587