本文選題：互質(zhì)采樣 + 壓縮采樣��； 參考：《深圳大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：作為機載雷達實現(xiàn)運動目標檢測的首要任務(wù),雜波抑制一直是機載雷達研究領(lǐng)域的重要課題。而空時自適應(yīng)處理(Space-time Adaptive Processing,STAP)技術(shù)作為機載雷達實現(xiàn)雜波抑制和動目標檢測的關(guān)鍵技術(shù)成為雷達領(lǐng)域的研究熱點。本文以機載雷達雜波抑制為背景,對基于互質(zhì)空時壓縮采樣的機載雷達雜波抑制技術(shù)進行了研究,論文的主要工作內(nèi)容如下:1)研究了空時互質(zhì)采樣獲取方式,這種方式減少了脈沖發(fā)射個數(shù)和布陣的陣元天線個數(shù),降低了雷達系統(tǒng)復(fù)雜性和成本,提高了雷達系統(tǒng)時間維的復(fù)用能力和雷達系統(tǒng)的電子抗干擾(Electronic Counter-countermeasures,ECCM)能力。2)將互質(zhì)空時壓縮采樣引入機載雷達雜波抑制中,建立了空時互質(zhì)信號模型和空時互質(zhì)雜波稀疏模型,研究了基于互質(zhì)采樣的直接空時自適應(yīng)處理算法和基于互質(zhì)采樣的稀疏恢復(fù)空時自適應(yīng)處理算法,仿真實驗表明:相比于同陣元個數(shù)和脈沖個數(shù)的傳統(tǒng)機載雷達能夠?qū)崿F(xiàn)較優(yōu)的低速目標探測。3)為了充分利用互質(zhì)配置結(jié)構(gòu)提供的空時自由度,提出了基于互質(zhì)虛擬快拍空時自適應(yīng)處理算法。首先,分析了虛擬空時快拍的構(gòu)造過程,建立了樣本協(xié)方差矩陣與虛擬脈沖和虛擬陣列之間的聯(lián)系。然后,對構(gòu)造的虛擬空時快拍進行平滑處理得到虛擬的雜波加噪聲協(xié)方差矩陣。最后,利用估計的虛擬雜波加噪聲協(xié)方差矩陣代替原有的樣本協(xié)方差矩陣來設(shè)計空時濾波器,從而實現(xiàn)雜波抑制。仿真實驗表明:該算法能夠有效提升系統(tǒng)抑制雜波的能力。本文將互質(zhì)空時壓縮采樣引入機載雷達雜波抑制技術(shù)中,降低了系統(tǒng)復(fù)雜性和成本,為實現(xiàn)重量輕,體積小,成本低,能耗低的機載雷達提供了技術(shù)支撐。
[Abstract]:As the primary task of airborne radar to detect moving targets, clutter suppression has been an important subject in airborne radar research field. Space-time Adaptive processing (Space-time Adaptive processing) is a key technology in airborne radar for clutter suppression and moving target detection. In this paper, the airborne radar clutter suppression technology based on mutual-mass space-time compression sampling is studied in the background of airborne radar clutter suppression. The main work of this paper is as follows: 1) the acquisition method of space-time mutual mass sampling is studied. In this way, the number of pulse transmitters and the number of array element antennas are reduced, and the complexity and cost of radar system are reduced. The multiplexing ability of radar system time dimension and electronic anti-jamming electronic counter measurement ECCM capability of radar system are improved. 2) the mutual mass space-time compression sampling is introduced into airborne radar clutter suppression, and the space-time mutual-mass signal model and space-time mutual-mass clutter sparse model are established. The direct space-time adaptive processing algorithm based on mutual prime sampling and the sparse recovery space-time adaptive processing algorithm based on mutual prime sampling are studied. The simulation results show that compared with the conventional airborne radar with the same number of elements and pulses, the conventional airborne radar can achieve better low speed target detection. 3) in order to make full use of the space-time degree of freedom provided by the mutual-mass configuration structure, An adaptive processing algorithm based on mutual-quality virtual rapid-time processing is proposed. Firstly, the construction process of virtual space-time shot is analyzed, and the relationship between sample covariance matrix and virtual pulse and virtual array is established. Then, the virtual space-time beat is smoothed to obtain the virtual clutter and noise covariance matrix. Finally, the estimated virtual clutter and noise covariance matrix is used instead of the original sample covariance matrix to design the space-time filter to achieve clutter suppression. The simulation results show that the proposed algorithm can effectively improve the clutter suppression ability of the system. In this paper, the mutual mass space-time compression sampling is introduced into the clutter suppression technology of airborne radar, which reduces the complexity and cost of the system, and provides the technical support for the realization of airborne radar with light weight, small volume, low cost and low energy consumption.
【學(xué)位授予單位】：深圳大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TN959.73

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本文編號：1899663