星載高分寬幅關(guān)鍵技術(shù)研究
發(fā)布時間:2023-11-25 18:42
本文針對傳統(tǒng)單通道星載合成孔徑雷達(dá)(SAR)系統(tǒng)中高分辨率和寬測繪帶之間的固有矛盾,研究了基于方位向多通道系統(tǒng)的信號重構(gòu)算法。在此基礎(chǔ)之上,推導(dǎo)出了動目標(biāo)自適應(yīng)的信號重構(gòu)算法,并結(jié)合相位中心偏置天線(DPCA)算法,得到了可以用于高分辨率寬測繪帶(HRWS)系統(tǒng)的HRWS-DPCA算法。最后通過仿真實驗,對各算法的有效性和可行性進(jìn)行了驗證。本文完成的主要工作包括:(1)分析了傳統(tǒng)單通道星載SAR系統(tǒng)在高分辨率和寬測繪帶之間存在的矛盾。建立了方位向多通道系統(tǒng)的信號模型,并將距離-多普勒域的回波信號分解為無模糊部分和模糊部分。討論了脈沖重復(fù)頻率(PRF)、雷達(dá)運動速度、通道個數(shù)和通道長度之間的關(guān)系。結(jié)合不同的PRF條件,根據(jù)多通道回波信號的空時采樣關(guān)系、協(xié)方差矩陣的特征值分布和相位分布情況對信號重構(gòu)算法的重構(gòu)效果進(jìn)行了預(yù)測。(2)根據(jù)不同模糊倍數(shù)下信號的導(dǎo)向矢量,針對矩陣求逆法、投影法、最大信號法和最大信號與模糊加噪聲比(SANR)法各自的實現(xiàn)原理和代價函數(shù),推導(dǎo)出了各信號重構(gòu)算法的重構(gòu)濾波向量。最后通過仿真分析,對不同PRF條件下,各算法的重構(gòu)效果進(jìn)行了驗證,并對比了各算法在峰值旁瓣比(...
【文章頁數(shù)】:116 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
第一章 緒論
1.1 研究背景和意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3 研究內(nèi)容及論文結(jié)構(gòu)
第二章 方位向多通道信號模型
2.1 引言
2.2 最小天線面積限制
2.3 信號模型
2.3.1 距離-多普勒域信號
2.3.2 協(xié)方差矩陣
2.3.3 采樣頻率
2.4 空時采樣關(guān)系和特征值分布
2.5 本章小結(jié)
第三章 基于方位向多通道的HRWS算法
3.1 引言
3.2 HRWS信號重構(gòu)算法
3.2.1 矩陣求逆法
3.2.2 投影法
3.2.3 最大信號法
3.2.4 最大SANR法
3.2.5 信號帶寬的影響
3.3 仿真結(jié)果與性能分析
3.4 本章小結(jié)
第四章 基于Relax算法的HRWS成像
4.1 引言
4.2 Relax算法原理
4.3 基于Relax算法的信號重構(gòu)
4.3.1 Relax算法模糊抑制原理
4.3.2 仿真結(jié)果與分析
4.4 本章小結(jié)
第五章 基于HRWS的 GMTI算法
5.1 引言
5.2 動目標(biāo)自適應(yīng)的HRWS算法
5.2.1 動目標(biāo)自適應(yīng)的信號模型
5.2.2 仿真結(jié)果與分析
5.3 基于DPCA的 HRWS-GMTI算法
5.3.1 DPCA算法原理
5.3.2 HRWS-DPCA算法
5.3.3 仿真結(jié)果與分析
5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
致謝
在學(xué)期間的研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文
本文編號:3867642
【文章頁數(shù)】:116 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
第一章 緒論
1.1 研究背景和意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3 研究內(nèi)容及論文結(jié)構(gòu)
第二章 方位向多通道信號模型
2.1 引言
2.2 最小天線面積限制
2.3 信號模型
2.3.1 距離-多普勒域信號
2.3.2 協(xié)方差矩陣
2.3.3 采樣頻率
2.4 空時采樣關(guān)系和特征值分布
2.5 本章小結(jié)
第三章 基于方位向多通道的HRWS算法
3.1 引言
3.2 HRWS信號重構(gòu)算法
3.2.1 矩陣求逆法
3.2.2 投影法
3.2.3 最大信號法
3.2.4 最大SANR法
3.2.5 信號帶寬的影響
3.3 仿真結(jié)果與性能分析
3.4 本章小結(jié)
第四章 基于Relax算法的HRWS成像
4.1 引言
4.2 Relax算法原理
4.3 基于Relax算法的信號重構(gòu)
4.3.1 Relax算法模糊抑制原理
4.3.2 仿真結(jié)果與分析
4.4 本章小結(jié)
第五章 基于HRWS的 GMTI算法
5.1 引言
5.2 動目標(biāo)自適應(yīng)的HRWS算法
5.2.1 動目標(biāo)自適應(yīng)的信號模型
5.2.2 仿真結(jié)果與分析
5.3 基于DPCA的 HRWS-GMTI算法
5.3.1 DPCA算法原理
5.3.2 HRWS-DPCA算法
5.3.3 仿真結(jié)果與分析
5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
致謝
在學(xué)期間的研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文
本文編號:3867642
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