压缩采样雷达目标参数估计

发布时间：2017-07-27 12:26

  本文关键词：压缩采样雷达目标参数估计

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【摘要】：要满足现代雷达的高分辨率要求,就需要提高信号带宽以及增大阵列孔径或者增加阵元个数。但是,若是依然采用奈奎斯特定理采样则会导致采样率太高,同时会得到大量的采样数据量,并且在这种情况下硬件电路实现也比较困难。将压缩采样理论应用到雷达信号处理中,可以解决大数据量的采样、传输、处理以及存储的问题。本文主要对基于压缩采样模型的雷达目标参数估计方法展开研究。主要工作如下:1.研究了压缩感知中测量矩阵的设计。研究一种切比雪夫-贝努利测量矩阵(Chebyshev Bernoulli,CB)构造算法。将切比雪夫混沌系统产生的序列通过符号函数映射成元素只有?1的序列,并证明了映射后的序列服从贝努利分布,从而由该序列构造出切比雪夫-贝努利测量矩阵。通过仿真实验表明,该测量矩阵能够达到和随机矩阵以及混沌矩阵一样的重构效果,同时还要比随机矩阵更加稳定,以及避免了混沌系统产生大量的数据对其等间隔采样来构造测量矩阵造成资源浪费的现象。切比雪夫-贝努利测量矩阵与其它矩阵相比易于实现,具有一定的实用价值,更加适用于压缩感知应用中。2.在分段模拟信息转换器(Analog to Information Coverter,AIC)的基础上,研究一种分块分段AIC压缩采样结构。将该结构的等效测量矩阵转化为稀疏对角块矩阵,解决了由于分段AIC等效测量矩阵是密集矩阵给硬件实现以及存储空间带来的压力。并将该结构应用在雷达目标参数估计中,对雷达目标的距离-多普勒信息进行估计,降低采样率的同时提高了分辨率。通过仿真实验说明,在压缩采样值较多情况下,分块分段AIC结构能够达到和分段AIC结构一样的性能,而此时分块分段AIC结构比分段AIC结构更加节省硬件资源。3.研究了空时二维压缩采样阵列结构。对阵列接收信号在角度域稀疏性进行分析,在此基础上设计出一种空时二维压缩采样阵列结构。空域压缩结构由混沌电路和模拟乘法器组成,减少了阵元接收通道数,降低了硬件实现的复杂度。时域压缩采用分块分段AIC结构,降低采样率的同时节约了存储空间。仿真结果表明,空时二维压缩采样结构能够在减少阵元接收通道数和降低时域采样率的同时得到精确的DOA估计结果,说明了该结构的可行性。
【关键词】：压缩采样 测量矩阵 模拟信息转换器 目标参数估计
【学位授予单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN957.51
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 符号对照表11-12
• 缩略语对照表12-15
• 第一章 绪论15-21
• 1.1 研究背景和意义15
• 1.2 研究现状15-18
• 1.2.1 压缩感知的研究现状15-17
• 1.2.2 压缩感知在雷达信号处理中的研究现状17-18
• 1.3 存在的主要问题18
• 1.4 论文主要内容及结构安排18-21
• 第二章 混沌测量矩阵设计21-35
• 2.1 混沌系统简介21-22
• 2.2 典型的混沌系统22-27
• 2.2.1 Logistic映射系统22-25
• 2.2.2 切比雪夫映射系统25-27
• 2.3 基于混沌序列的测量矩阵设计27-29
• 2.3.1 Logistic混沌测量矩阵设计27-28
• 2.3.2 切比雪夫-贝努利测量矩阵设计28-29
• 2.4 仿真分析29-33
• 2.4.1 一维时域信号的仿真实验29-31
• 2.4.2 一维频域信号的仿真实验31-33
• 2.5 本章小结33-35
• 第三章 基于分块分段AIC模型的雷达目标检测35-51
• 3.1 雷达回波信号稀疏模型及处理流程35-37
• 3.2 分块分段AIC模型设计37-46
• 3.2.1 分段AIC结构38-41
• 3.2.2 分块分段AIC结构41-44
• 3.2.3 PS-AIC结构的性能分析44-46
• 3.3 仿真结果及分析46-49
• 3.3.1 目标参数估计46-48
• 3.3.2 检测性能分析48-49
• 3.4 本章小结49-51
• 第四章 基于混沌电路和PS-AIC的空时二维压缩结构51-71
• 4.1 空域压缩51-59
• 4.1.1 空域压缩模型51-53
• 4.1.2 混沌电路设计53-56
• 4.1.3 空域压缩结构设计56
• 4.1.4 空域压缩仿真分析56-59
• 4.2 时域压缩59-63
• 4.2.1 时域压缩模型59-61
• 4.2.2 时域压缩仿真分析61-63
• 4.3 空时二维压缩63-69
• 4.3.1 空时二维压缩模型63-64
• 4.3.2 DOA估计方法64-66
• 4.3.3 仿真实验与分析66-69
• 4.4 本章小结69-71
• 第五章 总结与展望71-73
• 5.1 工作总结71-72
• 5.2 研究展望72-73
• 参考文献73-77
• 致谢77-79
• 作者简介79-80

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前3条

1 焦李成;杨淑媛;刘芳;侯彪;;压缩感知回顾与展望[J];电子学报;2011年07期

2 石光明;刘丹华;高大化;刘哲;林杰;王良君;;压缩感知理论及其研究进展[J];电子学报;2009年05期

3 凌聪,孙松庚;Logistic映射扩频序列的相关分布[J];电子学报;1999年01期

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本文编号：581429