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文檔簡介
1、多輸入多輸出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)雷達(dá)具有多個發(fā)射陣元和接收陣元,可以發(fā)射和接收多個任意波形,使得MIMO雷達(dá)設(shè)計者擁有更多的設(shè)計自由度。根據(jù)不同的應(yīng)用背景和需求,對其發(fā)射波形以及相應(yīng)的信號處理算法進(jìn)行設(shè)計,可以實現(xiàn)目標(biāo)檢測、參數(shù)估計、目標(biāo)識別以及跟蹤等方面的性能提升。本文根據(jù)MIMO雷達(dá)信號處理研究進(jìn)展,重點開展了MIMO雷達(dá)的目標(biāo)檢測和角度估計的研究,主要貢獻(xiàn)如下:
2、1.研究了未知統(tǒng)計特性的空時二維雜波背景下MIMO雷達(dá)自適應(yīng)檢測問題。
首先基于廣義最大似然比原理,將單基地雷達(dá)的廣義最大似然比檢測器(GeneralizedLikelihood Ratio Test,GLRT)推廣到MIMO雷達(dá),給出了MIMO-GLRT檢測器,并推導(dǎo)出其檢測概率和虛警概率的閉合表達(dá)式。然后,根據(jù)MIMO雷達(dá)雜波協(xié)方差矩陣的塊對角特性,給出了一種簡化MIMO-GLRT檢測器,降低了MIMO-GLRT檢測器
3、算法的復(fù)雜度,并在兩個虛擬雙基雷達(dá)的情形下,推導(dǎo)出簡化MIMO-GLRT檢測器檢測概率和虛警概率的表達(dá)式。最后,針對參考單元數(shù)據(jù)不足引起的估計協(xié)方差矩陣病態(tài)問題,將對角加載技術(shù)應(yīng)用到簡化MIMO-GLRT檢測器中,研究了簡化MIMO-LGLRT檢測器,改善了估計協(xié)方差矩陣的數(shù)值狀態(tài),并對檢測性能進(jìn)行理論分析。
2.研究了未知雜波背景下MIMO雷達(dá)的旁瓣目標(biāo)抑制和魯棒目標(biāo)檢測技術(shù)。
首先,為提高M(jìn)IMO雷達(dá)對旁
4、瓣目標(biāo)的抑制能力,給出MIMO雷達(dá)的自適應(yīng)正交抑制波束形成檢測器(Adaptive Beamformer Orthogonal Rejection Test,ABORT)MIMO-ABORT和自適應(yīng)錐抑制檢測器(Adaptive Detector With Comc Rejection,ADCR)MIMO-ADCR。然后,針對導(dǎo)向向量誤差問題,研究了MIMO雷達(dá)的自適應(yīng)子空間檢測算法,給出MIMO-SGLRT、MIMO-SABORT和M
5、IMO-SRao檢測器,提高了檢測器對導(dǎo)向向量誤差的魯棒性。最后,給出MIMO雷達(dá)的自適應(yīng)錐檢測和錐抑制檢測器(Adaptive Detector with Conic Acceptance and Rejection,ADCAR)MIMO-ADCAR。通過調(diào)整該檢測器錐的參數(shù),綜合調(diào)整MIMO雷達(dá)的旁瓣目標(biāo)抑制能力和檢測性能。
3.研究了對稱α穩(wěn)定(Symmetric Alpha Stable,SαS)沖擊雜波和復(fù)合高斯
6、雜波兩種非高斯雜波背景下MIMO雷達(dá)的波達(dá)方向(Direction of Arrival,DOA)估計問題。
對于SαS沖擊雜波背景,首先分別采用分?jǐn)?shù)低階矩(Fractional Lower Order Moment,F(xiàn)LOM)和無窮范數(shù)(Infinity-norm,Inf)歸一化對MIMO雷達(dá)接收數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,得到有界統(tǒng)計量。然后,在分析相應(yīng)的預(yù)處理后數(shù)據(jù)矩陣子空間結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上,將多重信號分類(Multiple Sig
7、nal Classification,MUSIC)算法應(yīng)用到MIMO雷達(dá),實現(xiàn)DOA估計。對于復(fù)合高斯雜波背景,研究了該背景下MIMO雷達(dá)對目標(biāo)DOA估計理論性能,推導(dǎo)出平均克拉美-羅下界(Average Crammer-Rao Bounds,ACRB)和中斷克拉美-羅下界(OutageCRB,OCRB)并分析了這兩種下界的性質(zhì)。
4.研究了MLMO雷達(dá)對相干目標(biāo)的波離方向(Direction of Departure,D
8、OD)和DOA估計算法。
首先分析了MIMO雷達(dá)接收數(shù)據(jù)協(xié)方差矩陣元素的表示形式,利用該協(xié)方差矩陣中的元素,構(gòu)造出一個新數(shù)據(jù)矩陣。該新數(shù)據(jù)矩陣可以分解為信號子空間和噪聲子空間,同時信號子空間的秩等于目標(biāo)的個數(shù),不受目標(biāo)之間相關(guān)性的影響。然后基于旋轉(zhuǎn)不變技術(shù)的信號參數(shù)估計(Estimation of Signal Parameters via Rotation Invariant Techniques,ESPRIT)算法有效
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