本文關(guān)鍵詞：基于壓縮感知的高頻超視距雷達超分辨方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：高頻超視距雷達在低空防御、遠(yuǎn)海預(yù)警、隱身目標(biāo)探測領(lǐng)域有重要的應(yīng)用價值,同時也是海面環(huán)境數(shù)據(jù)采集、海態(tài)遙感的重要手段。然而由于高頻雷達采用頻率范圍較低3-30MHz,雷達陣列形成的波束寬度很寬,對空間目標(biāo)分辨能力很差,嚴(yán)重影響其應(yīng)用范圍。另外,高頻雷達監(jiān)測環(huán)境復(fù)雜,外部噪聲和干擾很強,目標(biāo)容易淹沒在噪聲背景下很難檢測出來。為了將目標(biāo)信息從雷達回波信號中提取出來,需要較長的相干積累時間,甚至達到上百秒,這會導(dǎo)致積累后用于目標(biāo)方位估計的快拍數(shù)非常少,給信號處理方法帶來巨大挑戰(zhàn)。超分辨技術(shù)是解決雷達陣列分辨力低的有效手段,但是傳統(tǒng)的超分辨算法易受觀測條件的限制,如陣元數(shù)過少、目標(biāo)回波多徑效應(yīng)、采樣數(shù)據(jù)量不足等,這些因素都會造成傳統(tǒng)的超分辨技術(shù)估計結(jié)果不夠理想。由于高頻雷達特殊背景帶來的問題與傳統(tǒng)超分辨技術(shù)應(yīng)用條件之間存在尖銳矛盾,因此,建立新的超分辨方法來解決二者之間的矛盾對高頻雷達的發(fā)展以及應(yīng)用領(lǐng)域的拓展有重要的實際意義。壓縮感知理論的確立為稀疏信號的恢復(fù)提供了完整的理論支持,同時也為空間譜估計理論注入了新的活力。本文從傳統(tǒng)的子空間分解超分辨技術(shù)和壓縮感知理論框架入手,對高頻雷達分辨率低的問題提出了完整的處理流程,取得了以下研究成果:1.提出了一種壓縮感知與子空間分解聯(lián)合估計算法解決DOA估計問題。高頻雷達接收信號易存在多路徑干擾以及相干積累時間過長導(dǎo)致的空域采樣信息量不足的問題,這會造成觀測信號矩陣是非滿秩的,傳統(tǒng)的子空間分解算法無法直接求解;而壓縮感知方法由于其獨特的信號重構(gòu)方式,可以不必求解觀測信號的二階統(tǒng)計信息,因此可以有效解決信號相干和快拍數(shù)過少的問題,但也存在對多次測量數(shù)據(jù)利用率低、算法穩(wěn)定性差的缺陷。本文利用空間分解算法的穩(wěn)定性和壓縮感知重構(gòu)方法的特殊性建立了一種聯(lián)合估計算法,該算法可以解決任意快拍數(shù)下的參數(shù)估計問題,并且對噪聲有較好的魯棒性。2.提出了一種低信噪比下的網(wǎng)格優(yōu)化算法,可以有效解決網(wǎng)格劃分過密導(dǎo)致觀測矩陣原子相關(guān)性過高的問題。超分辨技術(shù)就是要突破原有的理論限制,為了能夠?qū)δ繕?biāo)參數(shù)準(zhǔn)確估計,要求構(gòu)造的觀測矩陣盡量包含稀疏信號的結(jié)構(gòu)特征。因此,觀測矩陣需要充分完整的原子構(gòu)成,也就是更密集的網(wǎng)格劃分。然而對DOA估計來說,字典是由陣列流型矢量構(gòu)成的,原子本身就具有較高的相關(guān)性,當(dāng)網(wǎng)格劃分更精細(xì)的時候,相鄰原子之間的相關(guān)性會很高,破壞了壓縮感知理論對觀測矩陣的結(jié)構(gòu)限制。另外,由于高頻雷達環(huán)境背景復(fù)雜,雷達接收陣列形成波束較寬,容易引入大量的外部環(huán)境噪聲,影響對最優(yōu)原子的判斷,導(dǎo)致估計穩(wěn)定性很差。本文針對低信噪比條件下的參數(shù)估計問題,首先對通道數(shù)據(jù)進行降噪處理,并利用噪聲抑制后的觀測信號構(gòu)造一個感知字典來降低字典原子間的相關(guān)系數(shù),引入感知字典的凸優(yōu)化算法和貪婪算法在對DOA估計精度上都有相應(yīng)的提高,特別是對分辨空間距離較近的目標(biāo)效果更明顯。3.提出了一種針對網(wǎng)格劃分過疏導(dǎo)致能量泄露問題的網(wǎng)格優(yōu)化算法。壓縮感知方法通常利用一組離散的基向量來近似擬合稀疏信號,如果信號的非零元素正好落在對應(yīng)基向量的網(wǎng)格點上,那么該信號就可以用這組基向量構(gòu)成的基矩陣準(zhǔn)確表示。然而實際應(yīng)用中,稀疏或可壓縮信號通常是一個連續(xù)變化的量。因為空間目標(biāo)的角度可以是任意的方位,不可能準(zhǔn)確落在我們預(yù)設(shè)的網(wǎng)格點上,這種情況下會出現(xiàn)能量泄露(也叫基失配)問題,更嚴(yán)重的會令信號無法用構(gòu)造的字典線性表示,那么信號也就不能稱作該字典下的稀疏或可壓縮信號,不滿足壓縮感知理論對信號的基本要求。由于高頻雷達探測距離遠(yuǎn),達到上百公里,實際距離很遠(yuǎn)的兩個目標(biāo),相對于雷達來說角度差別可能只有零點幾度,而高頻雷達觀測范圍又很寬,目標(biāo)的分辨精度和數(shù)據(jù)的計算量都會對重構(gòu)算法帶來很大挑戰(zhàn)。本文詳細(xì)討論了網(wǎng)格優(yōu)化的兩種方式,離散域優(yōu)化和連續(xù)域優(yōu)化。在此基礎(chǔ)上,提出了一種迭代稀疏優(yōu)化算法,該算法相比于其他經(jīng)典網(wǎng)格處理算法能夠在少陣元數(shù)的條件下有更小的估計偏差。
【關(guān)鍵詞】：高頻超視距雷達 超分辨技術(shù) 壓縮感知 字典優(yōu)化 網(wǎng)格優(yōu)化
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN958
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-8
• 常用數(shù)學(xué)符號8-14
• 第1章 緒論14-24
• 1.1 課題背景及研究的目的和意義14-15
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀15-21
• 1.2.1 超分辨技術(shù)發(fā)展概述15-16
• 1.2.2 壓縮感知發(fā)展概述16-18
• 1.2.3 基于壓縮感知的超分辨技術(shù)發(fā)展18-21
• 1.3 本文的主要研究內(nèi)容21-24
• 第2章 壓縮感知理論與超分辨技術(shù)24-49
• 2.1 引言24
• 2.2 壓縮感知理論基礎(chǔ)24-30
• 2.2.1 壓縮感知的采樣形式24-26
• 2.2.2 壓縮感知求解條件26-29
• 2.2.3 多測量向量問題求解29-30
• 2.3 壓縮感知框架結(jié)構(gòu)30-41
• 2.3.1 信號的稀疏表示30-31
• 2.3.2 觀測矩陣的設(shè)計31-33
• 2.3.3 重構(gòu)算法的建立33-41
• 2.4 超分辨技術(shù)模型及經(jīng)典子空間分解算法41-44
• 2.4.1 超分辨技術(shù)應(yīng)用模型41-43
• 2.4.2 經(jīng)典子空間分解算法43-44
• 2.5 壓縮感知應(yīng)用于超分辨技術(shù)44-48
• 2.5.1 參數(shù)對應(yīng)關(guān)系44-45
• 2.5.2 角度超分辨45-46
• 2.5.3 多普勒超分辨46-48
• 2.6 本章小結(jié)48-49
• 第3章 子空間分解與壓縮感知聯(lián)合估計49-76
• 3.1 引言49-51
• 3.2 CS與子空間分解聯(lián)合估計51-64
• 3.2.1 超分辨模型參數(shù)之間的關(guān)系51-53
• 3.2.2 觀測信號秩缺失對重構(gòu)算法的影響53-55
• 3.2.3 CS和MUSIC聯(lián)合估計55-60
• 3.2.4 仿真實驗分析60-64
• 3.3 稀疏表示方法與壓縮感知方法的性能分析64-66
• 3.4 雷達實測數(shù)據(jù)處理66-74
• 3.5 本章小結(jié)74-76
• 第4章 低信噪比下的字典優(yōu)化設(shè)計76-93
• 4.1 引言76-77
• 4.2 字典優(yōu)化原則及方法77-80
• 4.2.1 字典優(yōu)化原則77-78
• 4.2.2 基于框架理論的字典設(shè)計方法78-80
• 4.3 低信噪比下的感知字典設(shè)計方法80-88
• 4.3.1 噪聲條件下信號的恢復(fù)80-83
• 4.3.2 通道噪聲抑制83-86
• 4.3.3 字典優(yōu)化設(shè)計86-88
• 4.4 仿真實驗分析88-91
• 4.5 本章小結(jié)91-93
• 第5章 網(wǎng)格優(yōu)化理論及系統(tǒng)實現(xiàn)方案93-109
• 5.1 引言93-94
• 5.2 網(wǎng)格優(yōu)化理論94-98
• 5.2.1 離散域網(wǎng)格模型建立94-95
• 5.2.2 離散域網(wǎng)格模型求解95-97
• 5.2.3 連續(xù)域原子范數(shù)估計策略97
• 5.2.4 連續(xù)域變分期望最大化算法97-98
• 5.3 迭代稀疏優(yōu)化算法98-102
• 5.4 仿真實驗分析102-103
• 5.5 系統(tǒng)實現(xiàn)方案103-108
• 5.6 本章小結(jié)108-109
• 結(jié)論109-111
• 參考文獻111-122
• 攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果122-124
• 致謝124-125
• 個人簡歷125

  本文關(guān)鍵詞：基于壓縮感知的高頻超視距雷達超分辨方法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：323402