發(fā)布時(shí)間：2017-08-17 13:07

  本文關(guān)鍵詞：MIMO雷達(dá)信號(hào)參數(shù)估計(jì)算法研究

  更多相關(guān)文章： 電子偵察 多分量信號(hào) 參數(shù)估計(jì) 調(diào)制識(shí)別 MIMO雷達(dá)

【摘要】：多輸入多輸出(MIMO)雷達(dá)系統(tǒng)利用發(fā)射波形分集和天線空間分集,獲得了比傳統(tǒng)單基地雷達(dá)更好的探測性能,對被探測目標(biāo)構(gòu)成很大威脅。因此,對MIMO雷達(dá)的電子對抗方法亟待研究。作為其中一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié),對MIMO雷達(dá)信號(hào)的電子偵察,受多個(gè)信號(hào)分量可能在時(shí)域、頻域或空域重疊等不利因素影響,面臨新的挑戰(zhàn)。為完成對MIMO雷達(dá)信號(hào)的電子偵察,除對單通道偵察設(shè)備接收信號(hào)的調(diào)制識(shí)別、參數(shù)估計(jì)算法進(jìn)行研究外,還應(yīng)分析陣列天線、多站組網(wǎng)等雷達(dá)信號(hào)偵察系統(tǒng)對不同類型MIMO雷達(dá)信號(hào)的偵收處理方法。首先,由于集中式MIMO雷達(dá)信號(hào)在時(shí)域和空域都不可分離,本文研究了對發(fā)射天線陣列為均勻線陣(ULA)的集中式MIMO雷達(dá)信號(hào)的整體調(diào)制識(shí)別和參數(shù)估計(jì)算法。然后,在陣列天線偵收條件下,提出了對空域?yàn)V波后分布式MIMO雷達(dá)信號(hào)的檢測及參數(shù)估計(jì)算法。最后,基于組網(wǎng)式雷達(dá)信號(hào)偵察系統(tǒng),本文對分布式MIMO雷達(dá)信號(hào)的偵收處理方法和時(shí)差分選算法進(jìn)行了研究分析。本文的主要工作與貢獻(xiàn)如下:1)在單通道偵收條件下,分別提出了基于信號(hào)模糊函數(shù)(AF)和基于高階統(tǒng)計(jì)量的集中式MIMO雷達(dá)信號(hào)調(diào)制類型識(shí)別算法。前者使用Hough變換(HT)對信號(hào)AF的模值(AAF)進(jìn)行特征提取,后者利用各種信號(hào)的高階統(tǒng)計(jì)量差異,并使用信噪比(SNR)估計(jì)輔助識(shí)別。實(shí)現(xiàn)了對集中式MIMO雷達(dá)正交頻分復(fù)用單脈沖(OFDM-MP)信號(hào)、正交頻分復(fù)用線性調(diào)頻(OFDM-LFM)信號(hào)及正交多相編碼(OPPC)信號(hào)的識(shí)別,以及與單載波雷達(dá)信號(hào)的區(qū)分。2)對識(shí)別為OFDM-MP、OFDM-LFM及OPPC調(diào)制的集中式MIMO雷達(dá)信號(hào),分別提出了對應(yīng)的調(diào)制參數(shù)估計(jì)算法。對OFDM-MP信號(hào)提出了多分量聯(lián)合參數(shù)估計(jì)算法,該算法對各分量頻率的估計(jì)精度高,且與極大似然估計(jì)相比,計(jì)算量不隨信號(hào)分量數(shù)增多而變大。提出多分量Wigner-Hough變換(MWHT)對OFDM-LFM信號(hào)進(jìn)行起始頻率、調(diào)制斜率及頻率間隔估計(jì),算法的信號(hào)檢測及參數(shù)估計(jì)性能較經(jīng)典WHT優(yōu)勢明顯,并且使用參數(shù)粗估計(jì)算法能有效地降低計(jì)算量。對OPPC信號(hào)的循環(huán)自相關(guān)函數(shù)和循環(huán)譜密度函數(shù)進(jìn)行推導(dǎo),以此為基礎(chǔ),提出了對OPPC信號(hào)的載頻和碼速率的參數(shù)估計(jì)算法。3)分析了陣列天線對分布式MIMO雷達(dá)信號(hào)的空域分離過程,將空域?yàn)V波后仍未被分離的OFDM信號(hào)建模為噪聲背景下個(gè)數(shù)未知、幅度不同的多分量信號(hào),提出了信號(hào)檢測和參數(shù)估計(jì)算法。對OFDM-MP信號(hào)進(jìn)行頻域檢測,改進(jìn)了檢測判決變量和門限設(shè)置準(zhǔn)則,提高了信號(hào)檢測概率。在調(diào)制斜率粗估計(jì)的基礎(chǔ)上,對OFDM-LFM信號(hào)進(jìn)行分?jǐn)?shù)階傅里葉變換(FrFT),完成了多對分量LFM信號(hào)的檢測和參數(shù)估計(jì)。4)研究了組網(wǎng)式雷達(dá)信號(hào)偵察系統(tǒng)對分布式MIMO雷達(dá)信號(hào)的偵收處理。提出了多站協(xié)同的信號(hào)處理方法,首先各偵收站對脈沖到達(dá)時(shí)間(TOA)進(jìn)行估計(jì),上位機(jī)通過脈沖到達(dá)時(shí)差(TDOA)進(jìn)行時(shí)差分選,并根據(jù)分選結(jié)果對各偵收站的信號(hào)處理任務(wù)進(jìn)行分配,各偵收分站通過動(dòng)態(tài)濾波器提取特定的分布式MIMO雷達(dá)信號(hào)脈沖,對單分量信號(hào)進(jìn)行調(diào)制識(shí)別和參數(shù)估計(jì)。實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)資源的優(yōu)化配置,保證了偵收信號(hào)處理的實(shí)時(shí)性。
【關(guān)鍵詞】：電子偵察 多分量信號(hào) 參數(shù)估計(jì) 調(diào)制識(shí)別 MIMO雷達(dá)
【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(hào)】：TN957.51
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-13
• 主要縮略詞對照表13-15
• 第一章 緒論15-26
• 1.1 研究背景15-17
• 1.2 研究現(xiàn)狀17-23
• 1.2.1 MIMO雷達(dá)分類及波形設(shè)計(jì)17-19
• 1.2.2 對MIMO雷達(dá)信號(hào)的電子偵察研究19-21
• 1.2.3 多分量信號(hào)參數(shù)估計(jì)21-23
• 1.3 本文的主要研究內(nèi)容與結(jié)構(gòu)安排23-26
• 第二章 MIMO雷達(dá)信號(hào)及偵收模型26-36
• 2.1 引言26
• 2.2 MIMO雷達(dá)正交發(fā)射信號(hào)26-28
• 2.2.1 MIMO雷達(dá)正交頻分復(fù)用單脈沖信號(hào)26-27
• 2.2.2 MIMO雷達(dá)正交頻分復(fù)用線性調(diào)頻信號(hào)27-28
• 2.2.3 MIMO雷達(dá)正交多相編碼信號(hào)28
• 2.3 MIMO雷達(dá)信號(hào)偵收模型28-35
• 2.3.1 對集中式MIMO雷達(dá)信號(hào)的單通道偵收模型29-31
• 2.3.2 對分布式MIMO雷達(dá)信號(hào)的陣列偵收模型31-33
• 2.3.3 對分布式MIMO雷達(dá)信號(hào)的組網(wǎng)式偵收模型33-35
• 2.4 本章小結(jié)35-36
• 第三章 集中式MIMO雷達(dá)信號(hào)調(diào)制類型識(shí)別36-63
• 3.1 引言36
• 3.2 基于模糊函數(shù)的集中式MIMO雷達(dá)信號(hào)調(diào)制識(shí)別36-52
• 3.2.1 集中式MIMO雷達(dá)信號(hào)模糊函數(shù)及其模值36-44
• 3.2.2 特征參數(shù)及識(shí)別流程44-49
• 3.2.3 仿真結(jié)果49-51
• 3.2.4 結(jié)論51-52
• 3.3 基于高階統(tǒng)計(jì)量的集中式MIMO雷達(dá)信號(hào)調(diào)制識(shí)別52-62
• 3.3.1 高階矩及高階累積量52-53
• 3.3.2 集中式MIMO雷達(dá)信號(hào)的高階統(tǒng)計(jì)特性53-56
• 3.3.3 特征參數(shù)及識(shí)別流程56-60
• 3.3.4 仿真結(jié)果60-61
• 3.3.5 結(jié)論61-62
• 3.4 本章小結(jié)62-63
• 第四章 集中式MIMO雷達(dá)信號(hào)參數(shù)估計(jì)63-91
• 4.1 引言63
• 4.2 集中式MIMO雷達(dá)OFDM-MP信號(hào)參數(shù)估計(jì)63-70
• 4.2.1 極大似然估計(jì)64-65
• 4.2.2 多分量聯(lián)合參數(shù)估計(jì)65-68
• 4.2.3 仿真結(jié)果68-70
• 4.2.4 結(jié)論70
• 4.3 集中式MIMO雷達(dá)OFDM-LFM信號(hào)參數(shù)估計(jì)70-82
• 4.3.1 多分量Wigner-Hough變換71-73
• 4.3.2 調(diào)制參數(shù)粗估計(jì)73-75
• 4.3.3 性能分析75-80
• 4.3.4 仿真結(jié)果80-82
• 4.3.5 結(jié)論82
• 4.4 集中式MIMO雷達(dá)OPPC信號(hào)參數(shù)估計(jì)82-89
• 4.4.1 循環(huán)自相關(guān)函數(shù)和譜相關(guān)密度函數(shù)82-83
• 4.4.2 參數(shù)估計(jì)算法原理83-88
• 4.4.3 仿真結(jié)果88-89
• 4.4.4 結(jié)論89
• 4.5 本章小結(jié)89-91
• 第五章 基于空域?yàn)V波的分布式MIMO雷達(dá)信號(hào)參數(shù)估計(jì)91-113
• 5.1 引言91
• 5.2 對分布式MIMO雷達(dá)信號(hào)的空域分離91-100
• 5.2.1 空間相位估計(jì)91-93
• 5.2.2 多分量信號(hào)空域分離93-95
• 5.2.3 仿真結(jié)果95-100
• 5.2.4 結(jié)論100
• 5.3 空域?yàn)V波后OFDM-MP信號(hào)處理100-107
• 5.3.1 信號(hào)模型100-101
• 5.3.2 多MP信號(hào)檢測與參數(shù)估計(jì)101-105
• 5.3.3 仿真結(jié)果105-107
• 5.3.4 結(jié)論107
• 5.4 空域?yàn)V波后OFDM-LFM信號(hào)處理107-112
• 5.4.1 信號(hào)模型107-108
• 5.4.2 多LFM信號(hào)檢測與參數(shù)估計(jì)108-110
• 5.4.3 仿真結(jié)果110-112
• 5.4.4 結(jié)論112
• 5.5 本章小結(jié)112-113
• 第六章 對分布式MIMO雷達(dá)信號(hào)的組網(wǎng)式偵收處理113-130
• 6.1 引言113
• 6.2 多偵收站信號(hào)處理流程113-116
• 6.2.1 單站獨(dú)立偵收113-114
• 6.2.2 多站協(xié)同偵收114-116
• 6.3 時(shí)差分選116-129
• 6.3.1 時(shí)差分選算法原理116-120
• 6.3.2 時(shí)差分選對分布式MIMO雷達(dá)信號(hào)適用性分析120-121
• 6.3.3 TOA測量算法121-124
• 6.3.4 時(shí)差分選算法改進(jìn)124-125
• 6.3.5 仿真結(jié)果125-129
• 6.4 小結(jié)129-130
• 第七章 結(jié)論130-134
• 7.1 本文的主要工作及其意義130-132
• 7.2 下一步的主要工作132-134
• 附錄134-138
• 附錄A. 對OFDM-MP信號(hào)參數(shù)估計(jì)的CRLB134-136
• 附錄B. MWHT的參數(shù)估計(jì)誤差推導(dǎo)136-137
• 附錄C. WHT對單分量LFM信號(hào)參數(shù)估計(jì)誤差137-138
• 致謝138-139
• 參考文獻(xiàn)139-148
• 攻博期間取得的研究成果148-150

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本文編號(hào)：689143