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病態(tài)感知矩陣下MIMO雷達目標快速重構(gòu)方法及軟件實現(xiàn)

發(fā)布時間:2021-02-23 17:40
  MIMO雷達是近年來新興的一種雷達系統(tǒng),其利用波形分集技術,顯著提高了系統(tǒng)的目標探測及參數(shù)識別能力。相比于傳統(tǒng)雷達系統(tǒng),MIMO雷達在目標探測、噪聲抑制及抗干擾能力等方面具有很大優(yōu)勢。壓縮感知理論只需極少信號采樣值即可實現(xiàn)信號的精確重構(gòu)。由于MIMO雷達目標信號呈稀疏性,故可以利用壓縮感知實現(xiàn)其目標信號的重構(gòu)。然而MIMO雷達信號模型中感知矩陣呈嚴重病態(tài)性,導致壓縮感知重構(gòu)算法無法有效快速實現(xiàn)目標信號的精確重構(gòu)。針對上述問題,本文進行以下研究工作,主要包括:(1)針對SL0算法因MIMO雷達感知矩陣病態(tài)性而導致其失效的問題,提出一種基于截斷修正平滑l0范數(shù)的MIMO雷達目標參數(shù)估計方法。該方法基于TSVD方法,通過設置截斷門限將保留的感知矩陣奇異值分成兩部分,并分別對它們進行修正,并通過SVD反變換獲得非病態(tài)感知矩陣,然后以非病態(tài)感知矩陣實現(xiàn)MIMO 雷達目標信號的重構(gòu),從而顯著提高了 MIMO雷達目標參數(shù)估計速度。(2)為了解決SL0算法中所采用的高斯函數(shù)對l0范數(shù)的逼近程度差以及算法迭代過程中存在“鋸齒效應”的問題,提出一種利用基于修正近似雙曲正切函數(shù)的平滑l0范數(shù)算法實現(xiàn)MIMO... 

【文章來源】:南京信息工程大學江蘇省

【文章頁數(shù)】:62 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

病態(tài)感知矩陣下MIMO雷達目標快速重構(gòu)方法及軟件實現(xiàn)


傳統(tǒng)信號采樣及處理流程

關系圖,鄰角,信噪比,相關值


d為目標參數(shù)向量a的向量估值;||*||2為〖2范數(shù)。??3.4.1角度單元劃分間隔與感知矩陣的列相關值的變化關系??圖3.1為感知矩陣J中相鄰角度&和&+1所對應的列相關值與角度劃分間隔的變化??關系圖,其中6=〇°,由圖3.1可知,感知矩陣d中相鄰角度A和心所??對應的列相關值隨角度單元劃分間隔增大而降低,^?^05J?=?d?5^se ̄(°)?=?12-7°??時,相關值接近零,即當角度單元間隔大于等于角度分辨率慫.5,時,可認為d中相??鄰角度A和4+1所對應的列向量近似線性無關。然而,為保證稀疏重構(gòu)算法的估計精度,??MIMO雷達目標探測場景通常需要劃分成精細的柵格,其角度單元間隔遠遠小于角分??辨率,即遠遠小于12.7°,貝U感知矩陣不可避免地存在近似相關的列向量。??1?it?I?I?I?I?I?I?I?I?iiii?I?I??0.9-?\?-??0.8?-?\?-??0.7?-?\?-??鮰?°6_?\?"??4K?0.5?-?\?-??賢?\??0.4?-?\?-??°3?■?■??0.2?-?-??0.1?-?-??r\??|?|?|?|?|?|?|?i?I?I?1??—??0?1?2?3?4?5?6?7?8?9?10?11?12?13?14?15??A6{〇)??圖3.1感知矩陣中相鄰角度對應的列的相關值與角度單元間隔的變化關系??3.4.2各算法的重構(gòu)信噪比與回波信噪比的變化關系??設回波信噪比在-10dB?20dB之間變化

重構(gòu)性,回波,信噪比,迭代


圖3.2不同方法的重構(gòu)性能對比??3.4.3各方法運行時間與回波信噪比的變化關系??設回波信噪比在-10dB?20dB之間變化,重復100次單獨實驗。圖3.3表示四種方??法運行時間與回波信噪比的變化關系。迭代加權 ̄方法的每次迭代都需要對更新后的大??維度矩陣進行求逆運算,導致利用該方法對MIM?雷達目標參數(shù)估計耗時較長。TSL0??方法和TMSL0方法的運行時間要低于迭代加權方法,雖然TSL0方法和TMSL0方法??運行時間相近,但是由圖3.2可知TMSL0方法的重構(gòu)性能要優(yōu)于TSL0方法。該仿真??實驗在MATLAB2012b中完成,計算機配置為:丨ntel(R)Core(TM)i7-4790處理器、主??頻為3.60GHz、內(nèi)存為8GB。??251?1?1?1?1?1?1??^?B?B?B?B—?D??^20?????^???叵??It??hl5丨??—B—迭代加權/q方法|??--令-TSLO方法??1一+—TMSLO?方法?||??1010 ̄ ̄^^?5—^?—5?20??信噪比(dB)??圖3.3不同種方法運行時間對比??25??

【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于SL0范數(shù)的改進稀疏信號重構(gòu)算法[J]. 馮俊杰,張弓,文方青.  數(shù)據(jù)采集與處理. 2016(01)
[2]基于離散余弦變換和稀疏表示的人臉識別[J]. 王光亮,郭賀飛.  現(xiàn)代電子技術. 2015(06)
[3]壓縮感知在合成發(fā)射孔徑醫(yī)學超聲成像中的應用[J]. 呂燚,吳文燾,李平.  聲學學報. 2013(04)
[4]基于人類視覺特性(HVS)的離散小波變換(DWT)數(shù)字水印算法[J]. 葉闖,沈益青,李豪,曹思汗,王柏祥.  浙江大學學報(理學版). 2013(02)
[5]基于平滑l0范數(shù)的OFDM系統(tǒng)稀疏信道估計[J]. 王若梅,馬社祥,孟鑫.  計算機仿真. 2013(02)
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[7]基于改進正交匹配追蹤算法的壓縮感知雷達成像方法[J]. 劉記紅,黎湘,徐少坤,莊釗文.  電子與信息學報. 2012(06)
[8]一種改進的不適定問題奇異值分解法[J]. 吳太旗,鄧凱亮,黃謨濤,歐陽永忠.  武漢大學學報(信息科學版). 2011(08)
[9]基于修正的擬牛頓法的基追蹤去噪研究[J]. 代少升,肖菡.  重慶郵電大學學報(自然科學版). 2010(06)
[10]多載頻MIMO雷達的空時超分辨算法[J]. 楊明磊,陳伯孝,秦國棟,張守宏.  電子與信息學報. 2009(09)

博士論文
[1]MIMO雷達波形設計與實時處理系統(tǒng)研究[D]. 楊濤.西安電子科技大學 2014

碩士論文
[1]MIMO雷達關鍵技術及其FPGA實現(xiàn)[D]. 榮盛磊.西安電子科技大學 2015
[2]基于多核DSP的實時雷達信號處理平臺設計[D]. 姚鑫東.西安電子科技大學 2014
[3]壓縮感知圖像重構(gòu)算法及分布式視頻壓縮感知系統(tǒng)的研究[D]. 楊峰.電子科技大學 2012
[4]超越Nyquist率限制采樣特殊信號的理論研究[D]. 徐艷國.南京理工大學 2004



本文編號:3047976

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