本文關(guān)鍵詞：船用調(diào)頻連續(xù)波雷達(dá)信號(hào)處理關(guān)鍵算法研究與實(shí)現(xiàn)

  更多相關(guān)文章： 差頻信號(hào) 恒虛警檢測 海雜波預(yù)測

【摘要】：FMCW(調(diào)頻連續(xù)波)雷達(dá)由于自身具有的結(jié)構(gòu)簡單、峰值功率低、距離分辨率高、無盲區(qū)等特點(diǎn),在體積、重量和功耗受限平臺(tái)上得到重視和應(yīng)用。然而,在船用導(dǎo)航雷達(dá)領(lǐng)域,由于受海雜波影響其優(yōu)勢沒有充分體現(xiàn),還存在雜波抑制、雜波下目標(biāo)檢測和估計(jì)等問題需要解決。為了提高海雜波下FMCW雷達(dá)的檢測性能,本文針對(duì)船用FMCW雷達(dá)差頻信號(hào)處理過程中的海雜波干擾抑制、恒虛警檢測和頻率估計(jì)這三個(gè)方面開展相關(guān)研究,具體工作如下:1、針對(duì)廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GRNN)海雜波預(yù)測算法中傳統(tǒng)采用實(shí)驗(yàn)法來估計(jì)參數(shù)所存在的缺陷,研究了一種改進(jìn)的基于粒子群(PSO)算法的GRNN海雜波預(yù)測算法,所改進(jìn)的算法根據(jù)PSO算法能夠比較容易的找到群體最優(yōu)解,并且簡單實(shí)用的特點(diǎn),利用它來找到GRNN預(yù)測海雜波時(shí)的高斯函數(shù)寬帶系數(shù),然后再根據(jù)GRNN理論來預(yù)測海雜波。預(yù)測和對(duì)消仿真實(shí)驗(yàn)的結(jié)果表明,所改進(jìn)的方法能夠有效的提高海雜波預(yù)測的準(zhǔn)確度,從而改善了海雜波抑制的效果。2、研究了一種改進(jìn)的恒虛警檢測算法(STMVI-CFAR),該算法在可變指示恒虛警率檢測算法(VI-CFAR)的基礎(chǔ)上,結(jié)合消減單元平均有序統(tǒng)計(jì)(TM-CFAR)檢測算法和開關(guān)型恒虛警檢測算法(S-CFAR)的優(yōu)點(diǎn),在不同的雜波環(huán)境下自適應(yīng)的選擇不同的檢測策略。本文所提的算法在均勻環(huán)境、多目標(biāo)干擾環(huán)境和雜波邊緣環(huán)境下都能夠保持較好的檢測性能。最后在MATLAB軟件平臺(tái)上,通過仿真試驗(yàn),分析了所提改進(jìn)算法在不同的背景環(huán)境下的檢測性能,并與其他現(xiàn)有的幾種檢測算法進(jìn)行了對(duì)比。3、為了進(jìn)一步提高雷達(dá)測距的精度,首先通過對(duì)現(xiàn)有的幾種頻譜分析方法的原理進(jìn)行研究,并在理想的差頻信號(hào)的基礎(chǔ)上進(jìn)行了仿真驗(yàn)證。然后研究了一種改進(jìn)的頻譜估計(jì)算法,該算法將所介紹的擬合方法與Chirp-Z算法相結(jié)合,通過仿真實(shí)驗(yàn)的驗(yàn)證,的確比文中所述幾種方法的測距精度更高,并通過Monte Caro仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了算法的穩(wěn)定性。4、仿真實(shí)現(xiàn)了一個(gè)FMCW雷達(dá)信號(hào)處理系統(tǒng),從信號(hào)源的模擬、差頻信號(hào)的獲取、目標(biāo)的檢測和最后的頻譜分析。進(jìn)一步驗(yàn)證了本文所改進(jìn)算法的有效性。
【關(guān)鍵詞】：差頻信號(hào) 恒虛警檢測 海雜波預(yù)測
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN957.51
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-14
• 縮略語對(duì)照表14-15
• 第一章 緒論15-21
• 1.1 研究背景和意義15-16
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀16-19
• 1.2.1 FMCW的發(fā)展現(xiàn)狀16
• 1.2.2 海雜波預(yù)測算法的研究現(xiàn)狀16-17
• 1.2.3 恒虛警算法的研究現(xiàn)狀17-18
• 1.2.4 頻譜估計(jì)算法的研究現(xiàn)狀18-19
• 1.3 本文結(jié)構(gòu)安排19-21
• 第二章 FMCW雷達(dá)信號(hào)處理基本理論21-29
• 2.1 FMCW測距雷達(dá)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)21-22
• 2.2 FMCW雷達(dá)測距原理22-23
• 2.3 影響FMCW雷達(dá)信號(hào)處理性能的因素23-28
• 2.3.1 海雜波的預(yù)測和對(duì)消23-24
• 2.3.2 目標(biāo)信號(hào)的恒虛警檢測24-25
• 2.3.3 差頻信號(hào)的頻譜估計(jì)25-28
• 2.4 本章小結(jié)28-29
• 第三章 海雜波預(yù)測和對(duì)消算法的研究29-44
• 3.1 常見的海雜波信號(hào)模型29-33
• 3.1.1 Rayleigh分布29-30
• 3.1.2 Lognormal分布30-31
• 3.1.3 Weibull分布31-33
• 3.2 基于GRNN的海雜波回歸預(yù)測算法33-36
• 3.2.1 相空間重構(gòu)及海雜波預(yù)測34-35
• 3.2.2 GRNN學(xué)習(xí)訓(xùn)練35-36
• 3.3 基于PSO-GRNN的海雜波回歸預(yù)測算法36-38
• 3.3.1 粒子群（PSO）算法36-37
• 3.3.2 基于自適應(yīng)PSO算法的GRNN參數(shù)優(yōu)化流程37-38
• 3.4 海雜波的預(yù)測對(duì)消38
• 3.5 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析38-43
• 3.5.1 采用GRNN預(yù)測海雜波39-41
• 3.5.2 采用PSO-GRNN預(yù)測海雜波41-43
• 3.6 本章小結(jié)43-44
• 第四章 恒虛警檢測算法的研究44-62
• 4.1 幾種經(jīng)典的恒虛警檢測算法44-49
• 4.1.1 ML類CFAR檢測算法44-47
• 4.1.2 有序統(tǒng)計(jì)(OS)類檢測算法47-48
• 4.1.3 開關(guān)型CFAR檢測算法48-49
• 4.2 VI-CFAR檢測算法49-54
• 4.2.1 VI-CFAR算法原理49-51
• 4.2.2 VI-CFAR參數(shù)的選擇51-53
• 4.2.3 VI-CFAR算法仿真分析53-54
• 4.3 改進(jìn)的VI-CFAR檢測算法54-60
• 4.3.1 STMVI-CFAR算法原理55-56
• 4.3.2 STMVI-CFAR算法在雜波邊緣環(huán)境下的仿真56-57
• 4.3.3 STMVI-CFAR算法性能分析57-60
• 4.4 本章小結(jié)60-62
• 第五章 FMCW雷達(dá)差頻信號(hào)頻率估計(jì)算法研究62-78
• 5.1 快速傅里葉變換(FFT)算法62-64
• 5.2 基于FFT的Chirp-Z算法64-69
• 5.2.1 Chirp-Z算法64-66
• 5.2.2 基于FFT的Chirp-Z算法驗(yàn)證66-69
• 5.3 改進(jìn)的頻率估計(jì)算法69-77
• 5.3.1 能量重心算法69-70
• 5.3.2 擬合算法70-72
• 5.3.3 基于改進(jìn)的擬合算法的chirp-Z算法72-77
• 5.4 本章小結(jié)77-78
• 第六章 FMCW雷達(dá)信號(hào)處理仿真系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)78-84
• 6.1 FMCW雷達(dá)系統(tǒng)參數(shù)設(shè)置78
• 6.2 FMCW雷達(dá)模擬差頻信號(hào)的實(shí)現(xiàn)78-80
• 6.2.1 單目標(biāo)差頻信號(hào)的仿真實(shí)現(xiàn)79
• 6.2.2 多目標(biāo)差頻信號(hào)的仿真實(shí)現(xiàn)79-80
• 6.3 FMCW雷達(dá)差頻信號(hào)CFAR檢測80-81
• 6.4 FMCW雷達(dá)差頻信號(hào)頻譜分析81-83
• 6.4.1 單目標(biāo)頻譜分析81-82
• 6.4.2 多目標(biāo)頻譜分析82-83
• 6.5 本章小結(jié)83-84
• 第七章 總結(jié)與展望84-86
• 7.1 論文總結(jié)84-85
• 7.2 論文展望85-86
• 致謝86-87
• 參考文獻(xiàn)87-92
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的成果92-93

【參考文獻(xiàn)】

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