機動目標(biāo)參數(shù)估計方法研究.pdf

1、近年來，對復(fù)雜運動目標(biāo)的檢測和跟蹤成為了雷達信號處理領(lǐng)域的前沿課題和緊迫任務(wù)。在一個短的雷達信號處理周期內(nèi)，復(fù)雜運動目標(biāo)可以一階近似為勻加速度運動目標(biāo)，其回波模型為線性調(diào)頻信號。目標(biāo)機動性將使雷達常規(guī)信號處理時，能量在多普勒域發(fā)生擴散，目標(biāo)積累增益降低，分辨性能和信噪比下降，且機動性越大，目標(biāo)能量越發(fā)散，檢測性能越差。因此，在信號處理階段研究對機動目標(biāo)的徑向初速度和加速度參數(shù)信息進行估計并提取，對改善機動目標(biāo)檢測和跟蹤性能具有重要影響。

2、
　　論文圍繞機動目標(biāo)雷達信號參數(shù)估計方法進行了一些探索和研究。首先由勻速運動目標(biāo)的回波特性推導(dǎo)得出機動目標(biāo)的回波信號模型，并分析了機動目標(biāo)加速度的存在對傳統(tǒng)譜分析的性能影響，以便進一步研究機動目標(biāo)雷達信號處理或補償方法。
　　本文主要介紹了典型的三種常規(guī)機動目標(biāo)參數(shù)估計方法：應(yīng)用最大似然思想的解線性調(diào)頻法，時頻分析方法中分數(shù)階傅里葉變換法和拉冬-魏格納變換法。首先詳細介紹了這些常規(guī)方法的基本原理及主要內(nèi)容；其次通過大量實驗

3、仿真并得出了不同參數(shù)對各個常規(guī)方法性能的影響，同時，簡要概述了各方法的適用條件以及不足之處；最后重點分析了這些方法對處理多分量機動目標(biāo)參數(shù)估計中存在的諸多不足以及這些方法的相互轉(zhuǎn)換關(guān)系。
　　針對常規(guī)方法處理多機動目標(biāo)存在的局限性，本文結(jié)合最新的高分辨壓縮感知理論和“分級逼近法”思想，提出了一種高分辨的多機動目標(biāo)參數(shù)估計方法，它是利用CS理論和信號的稀疏特性建立超完備原子庫，得到信號在超完備原子庫上的分解系數(shù)投影，再通過A1范數(shù)約