MIMO雷達(dá)是近十幾年新興的熱門研究課題,它的全稱是多輸入多輸出雷達(dá)(Multiple-Input Multiple-Output radar)。在MIMO雷達(dá)的眾多研究方向中,目標(biāo)的角度估計獲得了很多研究人員的大量關(guān)注。為了在實際工程中具有更好的實用價值,本文將MIMO雷達(dá)列為研究對象,將張量代數(shù)作為數(shù)學(xué)基礎(chǔ),利用現(xiàn)已存在的大量目標(biāo)角度估計算法,介紹了陣列誤差條件下基于張量的MIMO雷達(dá)高精度角度估計算法。首先,為了更好的介紹傳統(tǒng)的MIMO雷達(dá)角度估計算法,先對MIMO雷達(dá)的工作原理以及信號模型進(jìn)行了詳細(xì)的闡述。在此基礎(chǔ)上,介紹了幾種最為經(jīng)典的MIMO雷達(dá)角度估計算法,其中包括Capon算法、MUSIC算法、ESPRIT算法和ESPRIT-MUSIC算法。本文從這幾種算法的理論基礎(chǔ)開始,介紹了算法的推導(dǎo)過程,接著利用數(shù)值試驗對各個算法進(jìn)行了性能分析與測評,總結(jié)出各個算法的優(yōu)勢與弊端,匯總出每種算法所擁有的特點。其次,對張量的基本概念以及基礎(chǔ)運算法則進(jìn)行了詳細(xì)的闡述,然后建立了基于張量的MIMO雷達(dá)信號模型。研究了未知互耦條件下多輸入多輸出(MIMO)雷達(dá)中嚴(yán)格非圓目標(biāo)的聯(lián)合發(fā)射方向(D...

【文章頁數(shù)】：83 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1.3研究內(nèi)容Fig.1.3Theresearchcontent以下內(nèi)容為本文每章內(nèi)容的具體安排：

海南大學(xué)碩士學(xué)位論文7紀(jì)六七十年代提出的分解方法，是矩陣奇異值分解到三階張量的推廣，該分解得到的因子矩陣都具有正交性，于是也被稱作為高階奇異值分解(HOSVD)。CP分解是將高階張量分解為多個秩為一的張量和的形式。在Tucker分解被提出之后，Carroll與Harshman等人....

圖2.2匹配濾波Fig.2.2Thematchedfilters

陣列誤差條件下MIMO雷達(dá)高精度角度估計算法研究10我們將MIMO雷達(dá)的發(fā)射陣元數(shù)設(shè)置為M個，接收陣元數(shù)設(shè)定為N個，用td代表發(fā)射陣元的相互間隔，用rd代表接收陣元的相互間隔。我們將發(fā)射陣列的天線設(shè)定為全向結(jié)構(gòu)天線，該天線可以發(fā)射出相互正交的信號，在本文中，我們假定信號的正交性不....

圖2.6星座圖(b)ESPRIT-MUSIC算法星座

陣列誤差條件下MIMO雷達(dá)高精度角度估計算法研究20操作，于是便獲得P個解(1,2,...,)pzpP。于是便能得到目標(biāo)的接收角度估計，具體表達(dá)形式如下：arcsin(()/(2))1,2,...,pptanglezdpP(2-41)在這個算法中，由于所獲得的接收角度估計都是根據(jù)....

圖3.2張量Tucker分解示意圖

陣列誤差條件下MIMO雷達(dá)高精度角度估計算法研究26當(dāng)N=3時，張量Tucker分解的模型如圖3.2所示。圖3.2張量Tucker分解示意圖Fig.3.2SchematicdiagramofTuckerdecomposition3.2.3張量CP(CANDECOMP/PARAFA....

本文編號：4034204