本文關(guān)鍵詞：基于發(fā)射波形設(shè)計(jì)與自適應(yīng)接收處理的目標(biāo)探測技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著電路硬件水平的提高和信號處理理論的積累,雷達(dá)發(fā)射波形設(shè)計(jì)與自適應(yīng)接收處理技術(shù)已經(jīng)成為當(dāng)今雷達(dá)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。該技術(shù)放開了傳統(tǒng)雷達(dá)中采用固定發(fā)射信號和接收處理形式的限制,充分利用發(fā)射波形和接收處理中的自由度改善雷達(dá)在復(fù)雜環(huán)境條件下的目標(biāo)探測性能。本文研究基于雷達(dá)發(fā)射波形設(shè)計(jì)與自適應(yīng)接收處理的雷達(dá)目標(biāo)探測技術(shù),主要包括以下工作:1.針對使用單個脈沖壓縮發(fā)射波形條件下,傳統(tǒng)匹配濾波處理結(jié)果中存在的距離旁瓣影響和發(fā)射波形所在頻段中存在頻域帶限干擾的問題,分別設(shè)計(jì)并化簡了基于加權(quán)自相關(guān)積分旁瓣和頻域帶限干擾能量的代價函數(shù),提出基于模式搜索算法(PS)和基于子空間牛頓法的優(yōu)化波形設(shè)計(jì)方法。針對抑制頻域帶限干擾和距離旁瓣的聯(lián)合優(yōu)化問題,提出了一種基于PS的聯(lián)合優(yōu)化波形設(shè)計(jì)方法。提出的方法在達(dá)到同樣的優(yōu)化性能條件下的計(jì)算量比現(xiàn)有方法至少低兩個數(shù)量級。2.針對多基地雷達(dá)系統(tǒng)中相位調(diào)制正交波形組設(shè)計(jì),設(shè)計(jì)并化簡了基于加權(quán)自相關(guān)、互相關(guān)積分旁瓣的代價函數(shù),提出了基于PS和基于頻譜通道分配(頻分)的兩種多波形優(yōu)化設(shè)計(jì)方法。在旁瓣抑制范圍受限的優(yōu)化設(shè)計(jì)中,多波形PS方法的優(yōu)化效果和計(jì)算量均顯著優(yōu)于WeCAN方法;在允許主瓣展寬的優(yōu)化設(shè)計(jì)中,多波形頻分方法進(jìn)一步降低了多波形PS方法的計(jì)算量,并能達(dá)到同等的優(yōu)化效果。3.針對單脈沖條件下的自適應(yīng)脈沖壓縮(APC)優(yōu)化處理方法,理論證明了APC的收斂性,提出了多目標(biāo)條件下APC估計(jì)的概率密度函數(shù)計(jì)算方法以及雜波條件下基于APC估計(jì)的檢測性能計(jì)算方法。理論證明了多種現(xiàn)有的APC算法以及CLEAN算法在每次迭代中使用的估計(jì)方法均是貝葉斯線性估計(jì)的特例。在此基礎(chǔ)上提出了改進(jìn)的線性貝葉斯迭代估計(jì)方法。仿真表明提出的方法在多種類型場景中條件下的估計(jì)性能均優(yōu)于現(xiàn)有APC算法。4.針對相干多脈沖條件下脈間非起伏目標(biāo)的距離多普勒估計(jì)處理效率和性能難以兼顧的問題,提出了改進(jìn)的快速多脈沖APC。該算法能以現(xiàn)有的快速多脈沖APC的計(jì)算量達(dá)到近似于多脈沖APC的估計(jì)性能。針對相干多脈沖條件下脈間起伏場景的雜波參數(shù)估計(jì),從理論上推導(dǎo)了期望最大(EM)估計(jì)算法及其多種特例的化簡形式,在不損失估計(jì)性能的條件下降低了EM算法的計(jì)算量。
【關(guān)鍵詞】：目標(biāo)探測 發(fā)射波形 接收處理 雜波 干擾
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN957.51
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-13
• 第一章 緒論13-23
• 1.1 研究背景和意義13-15
• 1.2 研究動態(tài)15-21
• 1.2.1 單基地雷達(dá)發(fā)射波形設(shè)計(jì)15-18
• 1.2.2 多基地雷達(dá)發(fā)射波形設(shè)計(jì)18
• 1.2.3 單脈沖優(yōu)化接收處理18-20
• 1.2.4 多脈沖優(yōu)化處理20-21
• 1.3 本文的主要工作21-23
• 第二章 調(diào)相編碼單波形優(yōu)化設(shè)計(jì)方法23-57
• 2.1 最小化加權(quán)積分自相關(guān)旁瓣電平（WISL）波形設(shè)計(jì)23-43
• 2.1.1 相位編碼波形的自相關(guān)函數(shù)特性23-24
• 2.1.2 匹配濾波處理中的旁瓣影響24-26
• 2.1.3 優(yōu)化波形設(shè)計(jì)準(zhǔn)則26-28
• 2.1.4 基于模式搜索的優(yōu)化設(shè)計(jì)方法28-41
• 2.1.5 最小化WISL優(yōu)化波形的性能特點(diǎn)41-43
• 2.2 最小化頻域阻帶能量波形設(shè)計(jì)43-51
• 2.2.1 優(yōu)化波形設(shè)計(jì)準(zhǔn)則43-45
• 2.2.2 基于子空間牛頓法的優(yōu)化設(shè)計(jì)方法45-48
• 2.2.3 基于模式搜索的優(yōu)化設(shè)計(jì)方法48-51
• 2.3 多優(yōu)化目標(biāo)的波形設(shè)計(jì)51-56
• 2.3.1 優(yōu)化波形設(shè)計(jì)準(zhǔn)則52
• 2.3.2 基于模式搜索的優(yōu)化設(shè)計(jì)方法52-56
• 2.4 本章小結(jié)56-57
• 第三章 調(diào)相編碼多波形優(yōu)化設(shè)計(jì)方法57-76
• 3.1 多波形優(yōu)化設(shè)計(jì)準(zhǔn)則57-59
• 3.1.1 加權(quán)積分互相關(guān)旁瓣電平（WICSL）58-59
• 3.1.2 優(yōu)化波形設(shè)計(jì)準(zhǔn)則59
• 3.2 基于模式搜索的優(yōu)化波形設(shè)計(jì)方法59-72
• 3.2.1 最小化WICSL的化簡60-64
• 3.2.2 特殊加權(quán)形式條件下的代價函數(shù)化簡64-65
• 3.2.3 仿真驗(yàn)證及分析65-72
• 3.3 基于頻譜分配方式的多波形設(shè)計(jì)方法72-75
• 3.3.1 最小化WICSL的化簡73-74
• 3.3.2 仿真驗(yàn)證及分析74-75
• 3.4 本章小結(jié)75-76
• 第四章 單脈沖自適應(yīng)優(yōu)化處理方法76-113
• 4.1 自適應(yīng)脈沖壓縮算法（APC）76-94
• 4.1.1 信號模型和APC76-79
• 4.1.2 APC算法的收斂性分析79-81
• 4.1.3 APC算法中間變量以及幅度估計(jì)值的極限分布81-94
• 4.2 基于線性貝葉斯估計(jì)的估計(jì)方法94-100
• 4.2.1 APC算法與線性貝葉斯估計(jì)的關(guān)系94-97
• 4.2.2 線性貝葉斯估計(jì)的化簡97-98
• 4.2.3 改進(jìn)的迭代線性貝葉斯估計(jì)方法98-100
• 4.3 迭代線性貝葉斯估計(jì)的特例100-107
• 4.3.1 約束增益APC估計(jì)100-101
• 4.3.2 使用脈壓后數(shù)據(jù)作為輸入的APC估計(jì)101-102
• 4.3.3 APC估計(jì)輸入輸出范圍的擴(kuò)展102-107
• 4.4 仿真驗(yàn)證及分析107-112
• 4.4.1 估計(jì)算法的誤差衡量方法107-110
• 4.4.2 估計(jì)性能比較110-112
• 4.5 本章小結(jié)112-113
• 第五章 多脈沖自適應(yīng)優(yōu)化處理方法113-144
• 5.1 非起伏目標(biāo)回波的多脈沖處理113-134
• 5.1.1 非起伏目標(biāo)多脈沖信號模型113-117
• 5.1.2 多脈沖自適應(yīng)脈沖壓縮（AMPC）117-120
• 5.1.3 有雜波條件下的信號模型和處理方法120-128
• 5.1.4 快速AMPC和改進(jìn)快速AMPC128-132
• 5.1.5 基于APC和基于約束增益APC的AMPC性能對比132-134
• 5.2 起伏場景回波的多脈沖處理134-142
• 5.2.1 起伏場景相干多脈沖信號模型134-135
• 5.2.2 基于期望值最大化（EM）算法的雜波估計(jì)方法135-137
• 5.2.3 EM算法的化簡137-141
• 5.2.4 EM算法的特殊形式及化簡141-142
• 5.3 本章小結(jié)142-144
• 第六章 結(jié)論與展望144-147
• 6.1 全文總結(jié)144-145
• 6.2 工作展望145-147
• 致謝147-148
• 參考文獻(xiàn)148-162
• 攻讀博士學(xué)位期間取得的成果162-164

  本文關(guān)鍵詞：基于發(fā)射波形設(shè)計(jì)與自適應(yīng)接收處理的目標(biāo)探測技術(shù)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：375800