本文關(guān)鍵詞：基于壓縮感知的UWB MIMO雷達信號處理技術(shù)研究

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【摘要】：兼有波形分集和空間分集特征的超寬帶MIMO雷達具有反隱身和抗干擾等優(yōu)勢,但由于在發(fā)射和接收端均采用多陣元結(jié)構(gòu),給信號采集處理帶來了巨大的挑戰(zhàn)。采用基于傳統(tǒng)Nyquist采樣定理的信號采集與處理方法,勢必會對系統(tǒng)實現(xiàn)和實時處理造成困難。壓縮感知技術(shù)是近年來發(fā)展迅速的一項基于壓縮變換和數(shù)據(jù)重構(gòu)的新技術(shù),最新研究表明可有效降低信號采集速率和整體的數(shù)據(jù)量,在UWB MIMO雷達信號處理中具有廣闊的應(yīng)用前景。本文主要依據(jù)相關(guān)研究課題的需要,重點對UWB MIMO雷達的發(fā)射信號波形、系統(tǒng)架構(gòu)、稀疏變換和信號重構(gòu)等方面進行了研究。本文主要研究的內(nèi)容如下：1、UWB MIMO雷達發(fā)射信號正交波形設(shè)計。根據(jù)波形分集要求,分別設(shè)計了利用OFDM-LFM(正交頻分復(fù)用線性調(diào)頻信號)調(diào)制技術(shù)和基于Morlet(莫萊)小波基的兩種超寬帶的信號,并通過對發(fā)射信號的自相關(guān)和互相關(guān)特性的計算與仿真,驗證了使用以上兩種信號作為MIMO雷達發(fā)射信號的可行性。2、MIMO雷達結(jié)構(gòu)分析與雷達信號建模。根據(jù)MIMO雷達特點,研究了發(fā)射接收陣元分置波形分集UWB雷達系統(tǒng)架構(gòu),在此基礎(chǔ)上,對發(fā)射陣元位置隨機空間分集分布,接收陣元密集分布,在一定場景下目標(biāo)稀疏分布的雷達系統(tǒng)進行了分析和建模。3、UWB MIMO雷達信號的稀疏變換方法研究。針對設(shè)計的兩種MIMO雷達接收端回波信號,研究了兩種不同的信號壓縮變換方法。當(dāng)發(fā)射信號是超寬帶的OFDM-LFM時在接收端對回波信號進行去斜變換處理,而當(dāng)發(fā)射信號是超寬帶Morlet小波信號時,對回波信號進行進行逆Morlet小波變換處理。4、壓縮感知目標(biāo)重構(gòu)模型建立。回波信號處理之后根據(jù)建立的模型推導(dǎo)出壓縮感知的稀疏基和測量矩陣,再使用三種重建算法重構(gòu)目標(biāo),最后使用MATLAB軟件仿真驗證基于壓縮感知的MIMO雷達信號處理設(shè)計的可行性和對比出三種重建算法的目標(biāo)重建效果。
【關(guān)鍵詞】：MIMO雷達 超寬帶 壓縮感知 稀疏變換 信號重構(gòu)
【學(xué)位授予單位】：南京理工大學(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3-4
• Abstract4-8
• 1 緒論8-16
• 1.1 引言8-10
• 1.2 國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀10-14
• 1.3 本文主要內(nèi)容及具體安排14-16
• 2 壓縮感知理論16-28
• 2.1 引言16
• 2.2 壓縮感知理論簡介16-17
• 2.2.1 壓縮感知理論的關(guān)鍵技術(shù)16
• 2.2.2 壓縮感知理論依據(jù)16-17
• 2.3 壓縮感知的數(shù)學(xué)表述17
• 2.4 信號的稀疏表示17-18
• 2.5 測量矩陣設(shè)計18-23
• 2.5.1 不相干性—測量矩陣和稀疏矩陣的關(guān)系19
• 2.5.2. RIP性質(zhì)—傳感矩陣和稀疏信號關(guān)系19-20
• 2.5.3 常用測量矩陣20-23
• 2.6 重建算法23-27
• 2.6.1 匹配追蹤算法25
• 2.6.2 正交匹配追蹤算法25-26
• 2.6.3 正則化正交匹配追蹤算法26-27
• 2.7 本章小結(jié)27-28
• 3 UWB MIMO雷達信號模型28-41
• 3.1 引言28-29
• 3.2 MIMO雷達原理29
• 3.3 MIMO雷達的分類29-31
• 3.3.1 統(tǒng)計MIMO雷達與共址MIMO雷達29-30
• 3.3.2 分集MIMO雷達與非分集MIMO雷達30-31
• 3.3.3 相參MIMO雷達與非相參MIMO雷達31
• 3.4 UWB MIMO雷達信號模型31-40
• 3.4.1 UWB MIMO雷達超寬帶發(fā)射波形設(shè)計31-39
• 3.4.2 發(fā)射分集MIMO雷達接收信號模型39-40
• 3.5 本章小結(jié)40-41
• 4 OFDM-LFM回波信號處理與CS目標(biāo)重構(gòu)模型41-49
• 4.1 引言41
• 4.2 OFDM-LFM回波信號處理模型41-44
• 4.2.1 去斜變換原理41-43
• 4.2.2 發(fā)射分集MIMO雷達回波信號處理模型43-44
• 4.3 壓縮感知重建目標(biāo)模型44-48
• 4.3.1 壓縮感知測量矩陣與稀疏基設(shè)計44-45
• 4.3.2 壓縮感知雷達成像仿真實驗45-48
• 4.4 本章小結(jié)48-49
• 5 Morlet小波回波信號處理與CS目標(biāo)重構(gòu)模型49-55
• 5.1 引言49
• 5.2 Morlet小波信號處理模型49-50
• 5.2.1 逆Morlet小波變換原理49-50
• 5.2.2 發(fā)射分集MIMO雷達回波信號處理模型50
• 5.3 壓縮感知信號重構(gòu)模型50-54
• 5.3.1 壓縮感知目標(biāo)重建模型50-51
• 5.3.2 壓縮感知雷達成像仿真實驗51-54
• 5.4 本章小結(jié)54-55
• 6 總結(jié)與展望55-57
• 6.1 論文總結(jié)55-56
• 6.2 工作展望56-57
• 致謝57-58
• 參考文獻58-61

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 李蘊華;;壓縮感知框架下基于ROMP算法的圖像精確重構(gòu)[J];計算機應(yīng)用;2011年10期

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 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(xué);2008年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 顧浩;MIMO雷達的目標(biāo)定位及性能分析[D];南京理工大學(xué);2013年

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本文編號：850500