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彈載相控陣雷達雜波抑制算法與測角仿真研究

發(fā)布時間:2017-06-23 00:11

  本文關(guān)鍵詞:彈載相控陣雷達雜波抑制算法與測角仿真研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:彈載相控陣雷達的探測性能直接影響著導(dǎo)彈的命中率,該系統(tǒng)需要解決地面雜波抑制和目標(biāo)角度測量兩個方面的問題。本文研究了彈載相控陣雷達正前視場景下的雜波特性及俯沖運動對雜波譜產(chǎn)生的影響。因為導(dǎo)彈彈頭上空間小,攜帶的運算資源有限,考慮到全空時自適應(yīng)處理巨大的計算量,彈載相控陣雷達的信號處理需要在子陣級進行并采用降維自適應(yīng)處理方法。在實際應(yīng)用中,我們能夠獲得的獨立同分布的樣本數(shù)非常有限,稀疏STAP具有需要樣本數(shù)少,收斂速度快等優(yōu)點,成為一個熱門研究方向。本文所做的研究主要有:針對彈載相控陣雷達場景建立模型,探討了多普勒頻率、方位維、俯仰維空域頻率與俯沖角的關(guān)系,分析了雜波特性。結(jié)合工程實際情況考慮了高度雜波,不規(guī)則面陣子陣劃分的問題,利用目標(biāo)位置和速度參數(shù)變化引起的距離和多普勒模糊來不斷逼近實際中遇到的回波數(shù)據(jù)。針對彈載相控陣平臺空間體積小,算法的實時性要求高,雷達布陣不規(guī)則等特點,對不規(guī)則面陣首先進行子陣劃分,并在此基礎(chǔ)上選擇運算量少,雜波抑制性能次優(yōu)的降維空時自適應(yīng)處理算法。介紹了經(jīng)典的動目標(biāo)檢測MTD處理和降維空時自適應(yīng)處理算法中的局域聯(lián)合處理方法(JDL),仿真對比了算法性能差異。介紹了稀疏濾波器空時自適應(yīng)處理原理和基于矩陣1范數(shù)的遞歸最小二乘稀疏濾波器算法。介紹了一種基于lq(091)范數(shù)的循環(huán)下降稀疏恢復(fù)算法,結(jié)合旁瓣對消結(jié)構(gòu),在代價函數(shù)中加入lq范數(shù)的約束條件,提出了基于lq范數(shù)的循環(huán)下降空時自適應(yīng)處理算法,給出了推導(dǎo)和實現(xiàn)過程,并將其應(yīng)用到了彈載相控陣雷達雜波抑制場景,仿真結(jié)果表明該算法和以前的稀疏算法相比收斂速度更快、達到相同的信噪比需要的樣本數(shù)更少。本文還介紹了經(jīng)典的單脈沖測角計算方法,針對部分陣元被校準的均勻線陣提出一種能同時有效估計信號源角度和陣元相位誤差的算法。該算法通過對重構(gòu)的數(shù)據(jù)矩陣進行特征分解,利用子空間正交原理建立與未知變量有關(guān)的一系列線性方程,最后采用最小二乘方法解出目標(biāo)角度和未知的陣元相位誤差,仿真結(jié)果表明該算法具有更低的均方根誤差和更高的估計精度。
【關(guān)鍵詞】:相控陣雷達 雜波建模 角度測量 稀疏濾波器 空時自適應(yīng)處理
【學(xué)位授予單位】:電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號】:TN958.92
【目錄】:
  • 摘要5-6
  • ABSTRACT6-10
  • 第一章 緒論10-14
  • 1.1 研究背景與意義10
  • 1.2 國內(nèi)外研究動態(tài)10-12
  • 1.3 主要工作及內(nèi)容安排12-14
  • 第二章 彈載相控陣雷達信號模型14-30
  • 2.1 彈載相控陣雷達雜波模型14-22
  • 2.1.1 彈載相控陣雷達雜波幾何模型14-15
  • 2.1.2 天線方向圖15-18
  • 2.1.3 高度雜波18-20
  • 2.1.4 不規(guī)則子陣劃分20-22
  • 2.2 雜波模型22-27
  • 2.2.1 方位角間隔24-25
  • 2.2.2 坐標(biāo)轉(zhuǎn)換25-26
  • 2.2.3 回波數(shù)據(jù)截取26-27
  • 2.3 彈載相控陣雷達雜波建模仿真流程27-29
  • 2.4 本章小結(jié)29-30
  • 第三章 彈載相控陣雷達雜波特性30-36
  • 3.1 角度-多普勒關(guān)系30-31
  • 3.2 雜波譜31-32
  • 3.3 雜波模糊32-35
  • 3.3.1 速度模糊32-33
  • 3.3.2 距離模糊33-35
  • 3.4 本章小結(jié)35-36
  • 第四章 彈載相控陣雷達雜波抑制算法36-50
  • 4.1 彈載相控陣雷達非自適應(yīng)信號處理36-41
  • 4.1.1 匹配濾波37-38
  • 4.1.2 MTD動目標(biāo)檢測38-39
  • 4.1.3 CFAR檢測39-41
  • 4.2 彈載相控陣降維STAP算法41-46
  • 4.2.1 STAP算法基本原理41-44
  • 4.2.2 降維STAP算法44-45
  • 4.2.3 局域聯(lián)合處理方法JDL45-46
  • 4.3 降維STAP流程圖46-47
  • 4.4 仿真結(jié)果47-49
  • 4.5 本章小結(jié)49-50
  • 第五章 相控陣雷達稀疏STAP算法50-62
  • 5.1 稀疏濾波器STAP原理50-51
  • 5.2 傳統(tǒng)的遞歸最小二乘空時自適應(yīng)算法51-52
  • 5.3 l_q范數(shù)循環(huán)下降稀疏恢復(fù)算法(l_qCD)52-55
  • 5.4 基于稀疏性的STAP算法55-57
  • 5.4.1 算法推導(dǎo)過程55-56
  • 5.4.2 算法實現(xiàn)過程56-57
  • 5.5 雜波抑制算法仿真57-61
  • 5.6 本章小結(jié)61-62
  • 第六章 相控陣雷達測角算法62-73
  • 6.1 線性陣列和差波束測角原理62-63
  • 6.2 子空間測角及陣元幅相誤差校準原理63-65
  • 6.3 DOA和陣元相位誤差估計算法65-70
  • 6.4 實驗仿真70-72
  • 6.5 本章小結(jié)72-73
  • 第七章 結(jié)論73-75
  • 致謝75-76
  • 參考文獻76-79
  • 攻讀碩士學(xué)位期間的研究成果79

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  本文關(guān)鍵詞:彈載相控陣雷達雜波抑制算法與測角仿真研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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