發(fā)布時(shí)間：2020-09-24 19:30

　　 毫米波通信或雷達(dá)信號(hào)具有窄波束、低副瓣、低功率等特點(diǎn),在軍民領(lǐng)域得到了越來(lái)越多的關(guān)注。毫米波輻射源的特點(diǎn)給現(xiàn)有無(wú)源測(cè)向技術(shù)提出了難題,針對(duì)該難題,本文結(jié)合輻射源空域稀疏特性,研究了基于壓縮感知的綜合孔徑毫米波無(wú)源測(cè)向技術(shù)。本文主要的具體工作分為以下幾個(gè)方面:(1)本文首先詳細(xì)介紹了壓縮感知的理論基礎(chǔ),包括壓縮感知框架下的壓縮過(guò)程和重構(gòu)過(guò)程。簡(jiǎn)要介紹了空域信號(hào)稀疏表示、觀測(cè)矩陣的設(shè)計(jì)以及四種重構(gòu)算法各自的原理和特點(diǎn)。其中重點(diǎn)介紹了貪婪算法和凸優(yōu)化算法。(2)本文分析了對(duì)空間中的毫米波輻射源進(jìn)行測(cè)向時(shí),由于毫米波信號(hào)源窄波束、低副瓣、低功率等特性使其具備低截獲特點(diǎn),常規(guī)測(cè)向方法對(duì)其難以奏效。通過(guò)借鑒綜合孔徑技術(shù),提出了基于壓縮感知的綜合孔徑測(cè)向技術(shù)以解決毫米波無(wú)源測(cè)向難題,并建立了綜合孔徑無(wú)源測(cè)向的壓縮感知模型。(3)本文建立了有噪測(cè)量下的重構(gòu)模型,通過(guò)引入先驗(yàn)信息或者正則化參數(shù)聯(lián)合考慮稀疏性和噪聲抑制問(wèn)題對(duì)優(yōu)化模型進(jìn)行了調(diào)整以便于進(jìn)行精確重構(gòu),并進(jìn)行仿真驗(yàn)證該方法的有效性。(4)本文最后通過(guò)采用V波段綜合孔徑輻射計(jì)進(jìn)行實(shí)驗(yàn),對(duì)理論推導(dǎo)結(jié)果、有噪測(cè)量下的高性能重構(gòu)等方面進(jìn)行分析和驗(yàn)證,以驗(yàn)證新方法的可行性。
【學(xué)位單位】：南昌大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TN928
【部分圖文】：

(a)原始圖像

第 5 章 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證為 140MHz，帶寬 200MHz（40MHz~240MHz），高速 AD 采集陣列。然后中頻模擬信號(hào)最后送入到進(jìn)行后續(xù)處理。LNA IFA高放射頻濾波器第一混頻器第一中頻濾波器第一中放第二混頻器第二中頻濾波器中頻隔離器可調(diào)衰減器第一本振端口第二本振端口增益調(diào)節(jié)接口電源端口圖 5.2 單元接收通道示意圖片如下圖 5.3 所示，常規(guī)實(shí)驗(yàn)時(shí)采用 T 形陣布陣，化 Y 形陣與 U 形陣。常規(guī)工作時(shí)，中心頻率為 調(diào)中心頻率。

噪聲源照片

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前7條

1 王紅亮;王帥;劉文怡;;壓縮感知實(shí)現(xiàn)方法及應(yīng)用綜述[J];探測(cè)與控制學(xué)報(bào);2014年04期

2 楊真真;楊震;孫林慧;;信號(hào)壓縮重構(gòu)的正交匹配追蹤類算法綜述[J];信號(hào)處理;2013年04期

3 焦芳芳;封志宏;;基于無(wú)源時(shí)差定位技術(shù)的無(wú)線電監(jiān)測(cè)系統(tǒng)研究與設(shè)計(jì)[J];數(shù)據(jù)通信;2011年06期

4 賈樹(shù)利;張強(qiáng);;無(wú)線定位技術(shù)研究[J];黑龍江科技信息;2011年09期

5 石光明;劉丹華;高大化;劉哲;林杰;王良君;;壓縮感知理論及其研究進(jìn)展[J];電子學(xué)報(bào);2009年05期

6 羅巧云;高勇強(qiáng);;無(wú)源雷達(dá)技術(shù)的發(fā)展[J];現(xiàn)代軍事;2006年04期

7 張九龍,酆廣增;毫米波衛(wèi)星通信及抗雨衰技術(shù)[J];中國(guó)有線電視;2002年22期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前2條

1 王鐵丹;壓縮感知技術(shù)在陣列測(cè)向中的應(yīng)用[D];電子科技大學(xué);2013年

2 陳四根;陣列信號(hào)處理相關(guān)技術(shù)研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2004年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前4條

1 董騰;基于內(nèi)點(diǎn)法壓縮感知重構(gòu)算法的研究[D];河北工業(yè)大學(xué);2015年

2 沈益青;基于改進(jìn)的匹配追蹤算法的信號(hào)稀疏分解[D];浙江大學(xué);2013年

3 寧剛;基于壓縮感知的信號(hào)重構(gòu)算法研究[D];吉林大學(xué);2010年

4 敖偉;無(wú)源定位方法及其精度研究[D];電子科技大學(xué);2009年

本文編號(hào)：2826168