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MIMO雷達(dá)信號(hào)參數(shù)估計(jì)算法研究

發(fā)布時(shí)間:2017-08-17 13:07

  本文關(guān)鍵詞:MIMO雷達(dá)信號(hào)參數(shù)估計(jì)算法研究


  更多相關(guān)文章: 電子偵察 多分量信號(hào) 參數(shù)估計(jì) 調(diào)制識(shí)別 MIMO雷達(dá)


【摘要】:多輸入多輸出(MIMO)雷達(dá)系統(tǒng)利用發(fā)射波形分集和天線空間分集,獲得了比傳統(tǒng)單基地雷達(dá)更好的探測(cè)性能,對(duì)被探測(cè)目標(biāo)構(gòu)成很大威脅。因此,對(duì)MIMO雷達(dá)的電子對(duì)抗方法亟待研究。作為其中一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié),對(duì)MIMO雷達(dá)信號(hào)的電子偵察,受多個(gè)信號(hào)分量可能在時(shí)域、頻域或空域重疊等不利因素影響,面臨新的挑戰(zhàn)。為完成對(duì)MIMO雷達(dá)信號(hào)的電子偵察,除對(duì)單通道偵察設(shè)備接收信號(hào)的調(diào)制識(shí)別、參數(shù)估計(jì)算法進(jìn)行研究外,還應(yīng)分析陣列天線、多站組網(wǎng)等雷達(dá)信號(hào)偵察系統(tǒng)對(duì)不同類型MIMO雷達(dá)信號(hào)的偵收處理方法。首先,由于集中式MIMO雷達(dá)信號(hào)在時(shí)域和空域都不可分離,本文研究了對(duì)發(fā)射天線陣列為均勻線陣(ULA)的集中式MIMO雷達(dá)信號(hào)的整體調(diào)制識(shí)別和參數(shù)估計(jì)算法。然后,在陣列天線偵收條件下,提出了對(duì)空域?yàn)V波后分布式MIMO雷達(dá)信號(hào)的檢測(cè)及參數(shù)估計(jì)算法。最后,基于組網(wǎng)式雷達(dá)信號(hào)偵察系統(tǒng),本文對(duì)分布式MIMO雷達(dá)信號(hào)的偵收處理方法和時(shí)差分選算法進(jìn)行了研究分析。本文的主要工作與貢獻(xiàn)如下:1)在單通道偵收條件下,分別提出了基于信號(hào)模糊函數(shù)(AF)和基于高階統(tǒng)計(jì)量的集中式MIMO雷達(dá)信號(hào)調(diào)制類型識(shí)別算法。前者使用Hough變換(HT)對(duì)信號(hào)AF的模值(AAF)進(jìn)行特征提取,后者利用各種信號(hào)的高階統(tǒng)計(jì)量差異,并使用信噪比(SNR)估計(jì)輔助識(shí)別。實(shí)現(xiàn)了對(duì)集中式MIMO雷達(dá)正交頻分復(fù)用單脈沖(OFDM-MP)信號(hào)、正交頻分復(fù)用線性調(diào)頻(OFDM-LFM)信號(hào)及正交多相編碼(OPPC)信號(hào)的識(shí)別,以及與單載波雷達(dá)信號(hào)的區(qū)分。2)對(duì)識(shí)別為OFDM-MP、OFDM-LFM及OPPC調(diào)制的集中式MIMO雷達(dá)信號(hào),分別提出了對(duì)應(yīng)的調(diào)制參數(shù)估計(jì)算法。對(duì)OFDM-MP信號(hào)提出了多分量聯(lián)合參數(shù)估計(jì)算法,該算法對(duì)各分量頻率的估計(jì)精度高,且與極大似然估計(jì)相比,計(jì)算量不隨信號(hào)分量數(shù)增多而變大。提出多分量Wigner-Hough變換(MWHT)對(duì)OFDM-LFM信號(hào)進(jìn)行起始頻率、調(diào)制斜率及頻率間隔估計(jì),算法的信號(hào)檢測(cè)及參數(shù)估計(jì)性能較經(jīng)典WHT優(yōu)勢(shì)明顯,并且使用參數(shù)粗估計(jì)算法能有效地降低計(jì)算量。對(duì)OPPC信號(hào)的循環(huán)自相關(guān)函數(shù)和循環(huán)譜密度函數(shù)進(jìn)行推導(dǎo),以此為基礎(chǔ),提出了對(duì)OPPC信號(hào)的載頻和碼速率的參數(shù)估計(jì)算法。3)分析了陣列天線對(duì)分布式MIMO雷達(dá)信號(hào)的空域分離過(guò)程,將空域?yàn)V波后仍未被分離的OFDM信號(hào)建模為噪聲背景下個(gè)數(shù)未知、幅度不同的多分量信號(hào),提出了信號(hào)檢測(cè)和參數(shù)估計(jì)算法。對(duì)OFDM-MP信號(hào)進(jìn)行頻域檢測(cè),改進(jìn)了檢測(cè)判決變量和門限設(shè)置準(zhǔn)則,提高了信號(hào)檢測(cè)概率。在調(diào)制斜率粗估計(jì)的基礎(chǔ)上,對(duì)OFDM-LFM信號(hào)進(jìn)行分?jǐn)?shù)階傅里葉變換(FrFT),完成了多對(duì)分量LFM信號(hào)的檢測(cè)和參數(shù)估計(jì)。4)研究了組網(wǎng)式雷達(dá)信號(hào)偵察系統(tǒng)對(duì)分布式MIMO雷達(dá)信號(hào)的偵收處理。提出了多站協(xié)同的信號(hào)處理方法,首先各偵收站對(duì)脈沖到達(dá)時(shí)間(TOA)進(jìn)行估計(jì),上位機(jī)通過(guò)脈沖到達(dá)時(shí)差(TDOA)進(jìn)行時(shí)差分選,并根據(jù)分選結(jié)果對(duì)各偵收站的信號(hào)處理任務(wù)進(jìn)行分配,各偵收分站通過(guò)動(dòng)態(tài)濾波器提取特定的分布式MIMO雷達(dá)信號(hào)脈沖,對(duì)單分量信號(hào)進(jìn)行調(diào)制識(shí)別和參數(shù)估計(jì)。實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)資源的優(yōu)化配置,保證了偵收信號(hào)處理的實(shí)時(shí)性。
【關(guān)鍵詞】:電子偵察 多分量信號(hào) 參數(shù)估計(jì) 調(diào)制識(shí)別 MIMO雷達(dá)
【學(xué)位授予單位】:電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:博士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號(hào)】:TN957.51
【目錄】:
  • 摘要5-7
  • ABSTRACT7-13
  • 主要縮略詞對(duì)照表13-15
  • 第一章 緒論15-26
  • 1.1 研究背景15-17
  • 1.2 研究現(xiàn)狀17-23
  • 1.2.1 MIMO雷達(dá)分類及波形設(shè)計(jì)17-19
  • 1.2.2 對(duì)MIMO雷達(dá)信號(hào)的電子偵察研究19-21
  • 1.2.3 多分量信號(hào)參數(shù)估計(jì)21-23
  • 1.3 本文的主要研究?jī)?nèi)容與結(jié)構(gòu)安排23-26
  • 第二章 MIMO雷達(dá)信號(hào)及偵收模型26-36
  • 2.1 引言26
  • 2.2 MIMO雷達(dá)正交發(fā)射信號(hào)26-28
  • 2.2.1 MIMO雷達(dá)正交頻分復(fù)用單脈沖信號(hào)26-27
  • 2.2.2 MIMO雷達(dá)正交頻分復(fù)用線性調(diào)頻信號(hào)27-28
  • 2.2.3 MIMO雷達(dá)正交多相編碼信號(hào)28
  • 2.3 MIMO雷達(dá)信號(hào)偵收模型28-35
  • 2.3.1 對(duì)集中式MIMO雷達(dá)信號(hào)的單通道偵收模型29-31
  • 2.3.2 對(duì)分布式MIMO雷達(dá)信號(hào)的陣列偵收模型31-33
  • 2.3.3 對(duì)分布式MIMO雷達(dá)信號(hào)的組網(wǎng)式偵收模型33-35
  • 2.4 本章小結(jié)35-36
  • 第三章 集中式MIMO雷達(dá)信號(hào)調(diào)制類型識(shí)別36-63
  • 3.1 引言36
  • 3.2 基于模糊函數(shù)的集中式MIMO雷達(dá)信號(hào)調(diào)制識(shí)別36-52
  • 3.2.1 集中式MIMO雷達(dá)信號(hào)模糊函數(shù)及其模值36-44
  • 3.2.2 特征參數(shù)及識(shí)別流程44-49
  • 3.2.3 仿真結(jié)果49-51
  • 3.2.4 結(jié)論51-52
  • 3.3 基于高階統(tǒng)計(jì)量的集中式MIMO雷達(dá)信號(hào)調(diào)制識(shí)別52-62
  • 3.3.1 高階矩及高階累積量52-53
  • 3.3.2 集中式MIMO雷達(dá)信號(hào)的高階統(tǒng)計(jì)特性53-56
  • 3.3.3 特征參數(shù)及識(shí)別流程56-60
  • 3.3.4 仿真結(jié)果60-61
  • 3.3.5 結(jié)論61-62
  • 3.4 本章小結(jié)62-63
  • 第四章 集中式MIMO雷達(dá)信號(hào)參數(shù)估計(jì)63-91
  • 4.1 引言63
  • 4.2 集中式MIMO雷達(dá)OFDM-MP信號(hào)參數(shù)估計(jì)63-70
  • 4.2.1 極大似然估計(jì)64-65
  • 4.2.2 多分量聯(lián)合參數(shù)估計(jì)65-68
  • 4.2.3 仿真結(jié)果68-70
  • 4.2.4 結(jié)論70
  • 4.3 集中式MIMO雷達(dá)OFDM-LFM信號(hào)參數(shù)估計(jì)70-82
  • 4.3.1 多分量Wigner-Hough變換71-73
  • 4.3.2 調(diào)制參數(shù)粗估計(jì)73-75
  • 4.3.3 性能分析75-80
  • 4.3.4 仿真結(jié)果80-82
  • 4.3.5 結(jié)論82
  • 4.4 集中式MIMO雷達(dá)OPPC信號(hào)參數(shù)估計(jì)82-89
  • 4.4.1 循環(huán)自相關(guān)函數(shù)和譜相關(guān)密度函數(shù)82-83
  • 4.4.2 參數(shù)估計(jì)算法原理83-88
  • 4.4.3 仿真結(jié)果88-89
  • 4.4.4 結(jié)論89
  • 4.5 本章小結(jié)89-91
  • 第五章 基于空域?yàn)V波的分布式MIMO雷達(dá)信號(hào)參數(shù)估計(jì)91-113
  • 5.1 引言91
  • 5.2 對(duì)分布式MIMO雷達(dá)信號(hào)的空域分離91-100
  • 5.2.1 空間相位估計(jì)91-93
  • 5.2.2 多分量信號(hào)空域分離93-95
  • 5.2.3 仿真結(jié)果95-100
  • 5.2.4 結(jié)論100
  • 5.3 空域?yàn)V波后OFDM-MP信號(hào)處理100-107
  • 5.3.1 信號(hào)模型100-101
  • 5.3.2 多MP信號(hào)檢測(cè)與參數(shù)估計(jì)101-105
  • 5.3.3 仿真結(jié)果105-107
  • 5.3.4 結(jié)論107
  • 5.4 空域?yàn)V波后OFDM-LFM信號(hào)處理107-112
  • 5.4.1 信號(hào)模型107-108
  • 5.4.2 多LFM信號(hào)檢測(cè)與參數(shù)估計(jì)108-110
  • 5.4.3 仿真結(jié)果110-112
  • 5.4.4 結(jié)論112
  • 5.5 本章小結(jié)112-113
  • 第六章 對(duì)分布式MIMO雷達(dá)信號(hào)的組網(wǎng)式偵收處理113-130
  • 6.1 引言113
  • 6.2 多偵收站信號(hào)處理流程113-116
  • 6.2.1 單站獨(dú)立偵收113-114
  • 6.2.2 多站協(xié)同偵收114-116
  • 6.3 時(shí)差分選116-129
  • 6.3.1 時(shí)差分選算法原理116-120
  • 6.3.2 時(shí)差分選對(duì)分布式MIMO雷達(dá)信號(hào)適用性分析120-121
  • 6.3.3 TOA測(cè)量算法121-124
  • 6.3.4 時(shí)差分選算法改進(jìn)124-125
  • 6.3.5 仿真結(jié)果125-129
  • 6.4 小結(jié)129-130
  • 第七章 結(jié)論130-134
  • 7.1 本文的主要工作及其意義130-132
  • 7.2 下一步的主要工作132-134
  • 附錄134-138
  • 附錄A. 對(duì)OFDM-MP信號(hào)參數(shù)估計(jì)的CRLB134-136
  • 附錄B. MWHT的參數(shù)估計(jì)誤差推導(dǎo)136-137
  • 附錄C. WHT對(duì)單分量LFM信號(hào)參數(shù)估計(jì)誤差137-138
  • 致謝138-139
  • 參考文獻(xiàn)139-148
  • 攻博期間取得的研究成果148-150


本文編號(hào):689143

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