發(fā)布時間：2019-11-05 15:26

【摘要】：在脈沖壓縮雷達系統(tǒng)中估計目標波達方向(direction of arrival,DOA)的主要問題之一是:脈壓前信號的信噪比低、目標沒有在距離域分開;脈壓后的信號雖然信噪比得到了改善且目標已按距離分開,但是快拍數(shù)卻非常有限。為了解決這一矛盾,提出了基于壓縮感知的單快拍DOA(single-snap DOA,SSDOA)估計方法。與傳統(tǒng)DOA方法相比,該方法具有更高的估計精度和分辨能力,并且能處理相干信號,且無需已知目標數(shù)目。仿真表明,本文提出的SSDOA算法在估計精度上和分辨能力上都優(yōu)于多重信號分類(multiple signal classification,MUSIC)算法,并為雷達系統(tǒng)的實時分析提供了保障。
【圖文】：

ＵＳＩＣ算法估計的結(jié)果受到影響，即使通過脈沖積累得到更多的快拍也不能明顯提高其估計性能。對于３種單快拍ＤＯＡ算法，從估計精度來看，最好的是ＳＳＤＯＡ－ＲＦＯＣＵＳＳ算法，ＳＳＤＯＡ－Ｌ１算法次之，ＳＳＤＯＡ－ＯＭＰ算法較差。從成功分辨概率來看，ＳＳＤＯＡ－ＲＦＯＣＵＳＳ算法角度分辨能力最強，目標角度差在１°時也可達到１００％的成功分辨，而ＳＳＤＯＡ－Ｌ１算法需要２°以上可達到１００％的成功分辨，ＳＳＤＯＡ－ＯＭＰ算法則需要５°以上。圖３給出了不同ＳＮＲ條件下各個ＤＯＡ算法的估計誤差和成功分辨概率，其中又討論了兩種情況：大角度差（１２°）和小角度差（５°）。從圖３（ａ）可以看出，多快拍ＭＵＳＩＣ和ＳＳＤＯＡ－ＯＭＰ算法的估計誤差基本不隨ＳＮＲ變化，這說明它們此時的估計誤差主要不是由噪聲帶來的；而ＳＳＤＯＡ－ＲＦＯＣＵＳＳ算法估計性能受ＳＮＲ影響比較大，低ＳＮＲ情況下其估計誤差較大，而高ＳＮＲ情況下估計誤差很小，說明該算法對噪聲比較敏感；ＳＳＤＯＡ－Ｌ１算法的估計誤差在大角度差下隨ＳＮＲ增加而明顯減小，在小角度差下基本不隨ＳＮＲ變化。從圖３（ｂ）可看出，除了ＳＳＤＯＡ－ＲＦＯＣＵＳＳ算法之外，其他算法的角度分辨能力都不隨ＳＮＲ變化而變化，大角度差情況下都可達到幾乎１００％的成功分辨，小角度差情況下多快拍ＭＵＳＩＣ和ＳＳＤＯＡ－ＯＭＰ分辨性能明顯下降，只有ＳＳ－ＤＯＡ－Ｌ１仍可達到１００％的成功分辨。而ＳＳＤＯＡ－ＲＦＯＣＵＳＳ算法在不同角度差下都表現(xiàn)出隨ＳＮＲ變化明顯

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