MIMO雷达波达方向估计研究
发布时间:2017-04-01 12:17
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【摘要】:MIMO雷达是在MIMO技术的研究基础上提出的一种新型雷达,和相控阵雷达相比,它利用灵活的发射波形分集,提高了波达方向估计精度和目标分辨性能,波达方向是MIMO雷达的一个重要参数。本文主要研究MIMO雷达波达方向估计,旨在为MIMO雷达实际应用提供理论支持。本文首先介绍了MIMO雷达的原理,包含虚拟阵元、雷达自由度、最大可分辨目标数以及常用阵列模型,并建立了单基地MIMO雷达的信号模型。随后分析了平行因子技术和联合对角化技术及其对应的算法,并应用于单基地MIMO雷达模型中,分别研究了基于PARAFAC技术和JADE技术的MIMO雷达DOA估计算法,详细分析了一维DOA估计和二维DOA估计的方法,最后通过MATLAB仿真,分析算法的可行性及性能,并将其性能与经典的ESPRIT算法进行比较,证明这两种算法均能有效估计目标的一维DOA和二维DOA,其性能都优于经典的ESPRIT算法。
【关键词】:MIMO雷达 波达方向估计 平行因子 联合对角化
【学位授予单位】:南京理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TN958
【目录】:
- 摘要5-6
- Abstract6-9
- 1 绪论9-12
- 1.1 论文研究背景及意义9
- 1.2 国内外研究现状9-10
- 1.3 本文的主要工作及内容安排10-12
- 2 MIMO雷达原理12-21
- 2.1 单基地MIMO雷达信号模型12-15
- 2.2 虚拟阵元15-16
- 2.3 MIMO雷达自由度16
- 2.4 最大可分辨目标数16-17
- 2.5 常用发射阵和接收阵模型17-20
- 2.5.1 均匀线阵17-18
- 2.5.2 L型阵列18-19
- 2.5.3 均匀圆阵19-20
- 2.5.4 面阵20
- 2.6 本章小结20-21
- 3 基于平行因子技术的MIMO雷达目标角度估计算法21-44
- 3.1 平行因子理论基础21-25
- 3.1.1 三维数据分析21
- 3.1.2 三维矩阵的展开21-22
- 3.1.3 三维矩阵的秩22-23
- 3.1.4 PARAFAC模型23-24
- 3.1.5 PARAFAC的可辨识性24-25
- 3.1.6 PARAFAC模型的求解25
- 3.2 基于平行因子技术的MIMO雷达目标角度估计25-30
- 3.2.1 单基地MIMO雷达数据的三线性模型25-27
- 3.2.2 三线性交替最小二乘(TALS)法求解三线性模型27
- 3.2.3 一维DOA估计27-28
- 3.2.4 二维DOA估计28-30
- 3.2.4.1 发射阵或接收阵为L阵28-29
- 3.2.4.2 发射阵或接收阵为面阵29-30
- 3.3 仿真30-43
- 3.3.1 一维DOA估计30-34
- 3.3.2 二维DOA估计34-43
- 3.3.2.1 发射阵或接收阵为L阵34-39
- 3.3.2.2 发射阵或接收阵为面阵39-43
- 3.4 本章小结43-44
- 4 基于联合对角化技术的MIMO雷达目标角度估计算法44-69
- 4.1 联合对角化理论基础44-46
- 4.1.1 联合对角化的概念44-45
- 4.1.2 联合对角化方法45-46
- 4.1.3 基于联合对角化的盲分离算法的可辨识性46
- 4.2 阵列接收信号的预处理46-47
- 4.2.1 接收信号的零均值化46
- 4.2.2 观测信号的白化46-47
- 4.3 联合近似对角化算法47-49
- 4.4 基于联合对角化技术的MIMO雷达目标角度估计49-56
- 4.4.1 数据预处理和高阶累积量矩阵组联合对角化49-51
- 4.4.2 正交联合近似对角化51-52
- 4.4.3 一维DOA估计52-53
- 4.4.4 二维DOA估计53-56
- 4.4.4.1 发射阵或接收阵为L阵53-54
- 4.4.4.2 发射阵或接收阵为面阵54-56
- 4.5 仿真56-68
- 4.5.1 一维DOA估计56-60
- 4.5.2 二维DOA估计60-68
- 4.5.2.1 发射阵或接收阵为L阵60-64
- 4.5.2.2 发射阵或接收阵为面阵64-68
- 4.6 本章小结68-69
- 5 结论69-72
- 5.1 全文总结69-70
- 5.2 后续学习和研究的方向及展望70-72
- 致谢72-73
- 参考文献73-75
【参考文献】
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本文编号:280623
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