發(fā)布時間：2020-01-17 08:26

【摘要】：多輸入多輸出雷達(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)能夠運用空間分集和波形分集技術獲得更大的系統自由度,從而提高目標探測能力和參數估計性能,已成為雷達領域的研究熱點。集中式MIMO雷達作為MIMO雷達的一種,具有小的陣元間距,發(fā)射端發(fā)射正交波形,接收端利用匹配濾波器分離出相對于各發(fā)射通道的信號,能夠形成大的虛擬陣列孔徑,增加了系統自由度,因此具有更好的參數估計性能。本文研究了集中式MIMO雷達中的陣列配置與參數估計問題,主要研究工作如下:(1)研究了基于非均勻線性陣列(Non-uniform Linear Array,NLA)配置的MIMO雷達的參數估計問題。提出了一種利用最小冗余線性陣列(Minimum Redundancy Linear Array,MRLA)對MIMO雷達進行陣列結構設計與優(yōu)化的方法,與具有相同陣元數目的均勻線陣相比,該方法能夠增加MIMO雷達系統的虛擬陣元個數,擴大虛擬陣列孔徑,使MIMO雷達的參數估計性能和可識別目標數均獲得提升。針對陣元數增大時獲得MRLA存在的運算量大的問題,給出了一種當陣元數較大時MRLA的設計方法,該方法無需窮舉搜索,運算復雜度低,獲得的冗余線性陣列具有較低的冗余度。(2)研究了基于壓縮感知(Compressive Sensing,CS)技術的MIMO雷達參數重構問題。針對高斯測量矩陣硬件實現困難和難以在線優(yōu)化的不足,提出了基于混沌隨機濾波器結構的測量矩陣設計方法,該方法利用了混沌非線性系統的內在確定性和外在隨機性,用混沌序列設計濾波器系數,完成對雷達回波的壓縮觀測。與高斯測量矩陣相比,該方法易于實現波達角(Directional Of Arrival,DOA)重構性能的在線優(yōu)化。針對一維混沌序列構造二維測量矩陣時存在的隨機性損失問題,提出了基于二維時空混沌的測量矩陣設計與優(yōu)化算法,該算法利用時空混沌信號生成測量矩陣,能夠進一步降低感知矩陣的互相關性,便于實現實時優(yōu)化,提高DOA估計精度。為了進一步降低雷達回波在壓縮空間的互相關性,給出了一種基于奇異值分解的測量矩陣優(yōu)化算法,該算法收斂速度快,能根據系統參數和任務信息優(yōu)化測量矩陣,減小DOA估計誤差,提升場景恢復精度。(3)研究了基于稀疏隨機陣列配置的CS-MIMO雷達的壓縮觀測與參數重構問題。提出了一種利用陣元位置的隨機性實現雷達回波壓縮觀測的方法,該方法的陣列結構設計為滿足某種概率分布的稀疏隨機陣列,陣列的發(fā)射與接收導引矢量的kronecker積能夠起到壓縮觀測的作用。建立了所構造的感知矩陣的歸一化互相關系數、Gram矩陣以及陣列方向圖之間的內在聯系,并證明了當隨機陣元位置滿足均勻分布時所構造的感知矩陣滿足壓縮感知重構條件。與滿陣配置的CS-MIMO雷達相比,利用相同數量的收發(fā)陣元,所提出的方法具有更大的陣列孔徑和更優(yōu)的參數重構性能。并且,由于減少了所需陣元個數,且無需另外引入隨機測量矩陣,算法運算量和雷達系統復雜度得到降低。(4)研究了圓陣(Circular Array,CA)和L陣兩種平面陣配置方式下MIMO雷達的多參數聯合估計問題。在圓陣MIMO雷達中,采用多重信號分類法(Multiple Signal Classification,MUSIC)和Capon算法實現二維DOA估計,并重點推導了圓陣MIMO雷達角度估計的克拉美·羅界(Cramer-Rao Bound,CRB)。在L陣MIMO雷達中,給出了基于多級維納濾波的旋轉不變性參數估計(Estimating Signal Parameters via Rotational Invariance Technology,ESPRIT)算法,該算法能夠實現對目標二維角度和多普勒頻率的聯合估計,與常規(guī)的基于特征分解的ESPRIT算法相比,該算法的運算量較小。
【圖文】：

圖 1.1 本文研究內容結構簡圖本文七個章節(jié)安排如下：第一章：主要介紹 MIMO 雷達的研究背景、研究意義以及國內外研究現狀。介紹本論文的主要研究內容和章節(jié)安排。

圖 2.1 單基地 MIMO 雷達模型如圖 2.1 所示，單基地 MIMO 雷達的發(fā)射陣列和接收陣列相距很近或是同一陣列，其離向和波達方向認為是相同的。目標處于遠場，且為點目標，因此可認為窄帶信號到達各陣波為平行波�？紤]一個單基地 MIMO 雷達系統，由M 個發(fā)射天線和N個接收天線構成，，收發(fā)陣列均為均
【學位授予單位】：南京航空航天大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TN958

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本文編號：2570541