【摘要】：隨著電磁環(huán)境的復雜化和人們對雷達性能要求的提高,多輸入多輸出(MIMO)雷達越來越受到人們關注。與傳統(tǒng)的相控陣雷達相比,MIMO雷達發(fā)射機的每個陣元發(fā)射相互正交的波形信號,在接收端通過對回波信號作脈沖壓縮處理來分離發(fā)射通道,從而增加了自由度,使雷達性能得到了提升。將MIMO技術引入機載雙基地雷達,不但具有上述MIMO雷達的優(yōu)勢,還具有雙基地帶來的探測隱身目標、隱蔽偵查等優(yōu)勢。該系統(tǒng)通過對接收機的回波數(shù)據(jù)進行處理,得到了發(fā)射機與接收機相對于目標的角度信息,從而降低了傳統(tǒng)配置下雷達對時間同步性的要求。本文將近幾年產(chǎn)生的新技術--壓縮感知(CS)理論應用到MIMO雷達,并針對雙基地MIMO雷達的雜波抑制、消除MIMO雷達發(fā)射波形不理想對檢測性能產(chǎn)生的影響以及空時自適應處理(STAP)進行了研究。主要工作為如下兩個方面:1、在實際中,難以設計具有理想相關性的正交波形,而波形的自相關與互相關旁瓣不為零將會導致雜波協(xié)方差矩陣的估計造成誤差,進而對雷達性能產(chǎn)生了嚴重的影響。針對這一問題,本文首先分析了自相關和互相關對雜波抑制產(chǎn)生影響的原因,其次提出了一種基于壓縮感知的雜波抑制方法。該方法不但在小樣本下具有良好的性能,而且可以有效的消除由于發(fā)射波形不理想對雜波抑制造成的影響。通過對所提方法的性能進行仿真分析,驗證了該算法能夠有效的消除發(fā)射波形不理想給MIMO雷達雜波抑制所帶來的影響。2、由于MIMO雷達通過發(fā)射波形分集來增加虛擬孔徑,使MIMO雷達系統(tǒng)自由度增加,進而提高了MIMO雷達的系統(tǒng)性能。其自由度增加雖然帶來諸多優(yōu)點,但是也會造成雜波協(xié)方差矩陣的維數(shù)增加和獨立同分布的樣本需求增加。將CS-STAP引入雙基地MIMO模型時,雖然可以降低對樣本數(shù)的需求,并消除檢測單元離散雜波點的干擾,但是其計算量將大大增加,不利于實現(xiàn)。因而本文針對這一問題提出了一種基于壓縮感知的降維雜波抑制方法,使其既擁有直接數(shù)據(jù)域的壓縮感知方法所具備的樣本數(shù)較少的優(yōu)點外,又改善了其計算量大的不足。通過對結(jié)果的仿真分析,可以證明在性能損失不多和小樣本的情況下,其計算量將大大減少。
[Abstract]:With the complexity of electromagnetic environment and the improvement of radar performance, multi-input and multi-output (MIMO) radar has attracted more and more attention. Compared with the traditional phased array radar, each element of MIMO radar transmitter transmits orthogonal waveform signals, and the transmitting channel is separated by pulse compression of echo signal at the receiving end, thus increasing the degree of freedom and improving the radar performance. The introduction of MIMO technology into airborne bistatic radar not only has the advantages of the above MIMO radar, but also has the advantages of bistatic detection of stealth targets, covert detection and so on. By processing the echo data of the receiver, the angle information of the transmitter and the receiver relative to the target is obtained, which reduces the requirement of time synchronization of the radar under the traditional configuration. In this paper, the compression sensing (CS) theory, which is a new technology produced in recent years, is applied to MIMO radar, and the clutter suppression of bistatic MIMO radar, the elimination of the influence of unsatisfactory transmission waveform of MIMO radar on the detection performance and the adaptive processing of (STAP) are studied. The main work is as follows: 1. In practice, it is difficult to design orthogonal waveforms with ideal correlation, and the autocorrelation and cross-correlation sidelobe of waveforms are not zero, which will lead to errors in the estimation of clutter covariance matrix, which will have a serious impact on radar performance. In order to solve this problem, this paper first analyzes the causes of the influence of autocorrelation and cross-correlation on Clutter suppression, and then proposes a method of Clutter suppression based on compressed perception. This method not only has good performance in small samples, but also can effectively eliminate the influence of transmitting waveform on clutter suppression. Through the simulation and analysis of the performance of the proposed method, it is verified that the algorithm can effectively eliminate the influence of the unideal transmission waveform on the clutter suppression of MIMO radar. 2, because MIMO radar increases the virtual aperture by transmitting waveform diversity, the degree of freedom of MIMO radar system is increased, and then the system performance of MIMO radar is improved. Although the increase of degree of freedom brings many advantages, it will also lead to the increase of the dimension of the clutter covariance matrix and the increase of the demand for independent and homogeneously distributed samples. When CS-STAP is introduced into the bistatic MIMO model, although the demand for the number of samples can be reduced and the interference of discrete stray points in the detection unit can be eliminated, the amount of computation will be greatly increased, which is not conducive to the implementation. Therefore, in order to solve this problem, a reduced dimension clutter suppression method based on compressed sensing is proposed in this paper, which not only has the advantages of less samples in direct data domain compression sensing method, but also improves the shortage of large amount of computation. Through the simulation analysis of the results, it can be proved that the calculation amount will be greatly reduced when the performance loss is small and the sample is small.
【學位授予單位】：西安電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TN957.51

【相似文獻】

相關期刊論文 前10條

1 申玉,陶然,單濤;相關對數(shù)正態(tài)分布雷達雜波的建模與仿真[J];火控雷達技術;2001年04期

2 陳琳,汪立森,朱根才;雷達雜波基帶調(diào)制數(shù)據(jù)的數(shù)學產(chǎn)生方法[J];雷達與對抗;2004年01期

3 江晶;李靈芝;馬曉巖;徐向東;;改進的小波零樹壓縮算法對雷達雜波特性的影響[J];雷達科學與技術;2006年01期

4 花漢兵;;雷達雜波模型的建立與仿真[J];計算機仿真;2007年10期

5 扈羅全;余瀚;朱洪波;;相關擴展K-分布雷達雜波及其仿真分析[J];現(xiàn)代雷達;2007年11期

6 扈羅全;陸全榮;謝�？�;;三元獨立積構成的雷達雜波[J];中國電子科學研究院學報;2008年04期

7 何君安;徐松濤;王俊鳴;牛建兵;;相關K分布雷達雜波的建模與仿真[J];微計算機信息;2008年25期

8 桑多鵬;;K分布雷達雜波的建模與仿真[J];火控雷達技術;2008年03期

9 高松山;;韋布爾雷達雜波的建模仿真[J];機械管理開發(fā);2008年05期

10 尹志盈;張玉石;高波;;雷達雜波測量現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢[J];制導與引信;2009年02期

相關會議論文 前5條

1 秦勤;李春紅;索繼東;;多卜勒雜波處理方法在海面監(jiān)視雷達雜波處理中的應用[A];中國航空學會信號與信息處理專業(yè)全國第八屆學術會議論文集[C];2004年

2 黃小鋒;周先敏;;FSK/PSK雷達雜波的建模與仿真[A];第十二屆全國信號處理學術年會（CCSP-2005）論文集[C];2005年

3 許斌;;基于ZMNL法的雷達雜波建模與仿真[A];2008年中國高校通信類院系學術研討會論文集（下冊）[C];2009年

4 何志敏;何岷;李景文;陳杰;周蔭清;;基于環(huán)掃特征的下視成像雷達雜波鎖定算法研究[A];第六屆全國信息獲取與處理學術會議論文集（1）[C];2008年

5 柳曉鳴;劉人杰;關建;;子波浮動閾值VTS雷達雜波抑制處理器[A];第九屆全國信號處理學術年會（CCSP-99）論文集[C];1999年

相關碩士學位論文 前10條

1 鄭悅;機載雷達雜波模擬器的設計與實現(xiàn)[D];電子科技大學;2014年

2 郭一帆;基于壓縮感知的MIMO雷達雜波抑制方法[D];西安電子科技大學;2014年

3 陳金明;雷達雜波建模與仿真[D];西安電子科技大學;2010年

4 常磊;雷達雜波模擬與應用研究[D];西安電子科技大學;2010年

5 朱先正;雷達雜波研究及模擬[D];南京理工大學;2006年

6 陳斯敏;雷達雜波的建模與仿真[D];四川大學;2006年

7 張毅;雷達雜波的建模與仿真研究[D];東北大學;2008年

8 田甜;雷達雜波信號的特性分析及仿真[D];河海大學;2006年

9 吳成麗;雷達雜波的計算機模擬算法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學;2007年

10 楊立;基于小波變換的雷達雜波處理技術的研究[D];大連海事大學;2008年

，

本文編號：2503574