基于波形自适应选择的目标跟踪系统设计

发布时间：2017-05-10 21:11

  本文关键词：基于波形自适应选择的目标跟踪系统设计，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：传统雷达在对目标进行检测跟踪时,只能发射单一固定参数的信号波形。随着认知雷达概念的提出,其能够根据环境变化自适应地选择发射信号的波形,以便更加精确、有效、可靠的对目标进行检测跟踪,提高它的整机性能。因此,如何自适应的选择发射波形及如何设计波形自适应选择目标跟踪系统成为了本文研究的重点。本文首先研究了雷达信号模糊函数理论。雷达信号的模糊函数能够全面的表征其在距离和速度上的测量精度和分辨力,无论是对于雷达最优波形的设计,还是对于认知雷达波形库的建立都具有非常重要的意义。继而从几种典型的雷达发射信号出发,推导了它们所对应的模糊函数,并用Matlab绘制了模糊函数图。根据模糊函数图分析了它们各自的特点。其次研究了基于Kalman滤波的波形自适应选择算法。通过求取测量噪声协方差的Cramer-Rao下限(CRLB),将发射波形的参数引进到测量噪声协方差,建立了发射波形和Kalman滤波算法之间的关系。并应用两种波形选择准则来对其进行仿真,验证了基于波形选择的认知雷达相对于传统雷达在目标检测跟踪上的优势。最后根据波形自适应选择算法理论,对基于波形自适应选择的目标跟踪系统进行了设计。利用FPGA来对雷达回波信号进行处理,以获得目标的运动状态信息,并将其传递给DSP,用于求取认知雷达最优发射信号波形的参数,然后将结果回传给FPGA, FPGA将根据其来取出片外FLASH中对应的发射到信号,进而将其经过并串转换后输出。总之,本文在对认知雷达波形自适应选择算法进行研究的基础上,设计了基于波形自适应选择的目标跟踪系统,并在FPGA和DSP硬件平台上对其进行了部分实现。FPGA可以有效实现了目标的恒虚警以及相关处理运算。DSP则能够实现了波形自适应选择算法以及与FPGA进行数据交换。这对于认知雷达波形自适应选择进一步的研究具有一定的意义。
【关键词】：认知雷达 模糊函数 目标跟踪 波形自适应选择
【学位授予单位】：大连海事大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN957.51
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 绪论10-14
• 1.1 论文研究背景及意义10-11
• 1.2 国内外的研究现状及发展趋势11-12
• 1.3 本文的主要内容与结构12-14
• 第2章 雷达信号波形与系统性能研究14-26
• 2.1 认知雷达概述14-15
• 2.2 雷达信号的模糊函数15-19
• 2.2.1 模糊函数的基本概念15-16
• 2.2.2 模糊函数的一般形式16-18
• 2.2.3 模糊函数与雷达目标探测性能18-19
• 2.3 典型波形的模糊函数19-24
• 2.3.1 三角包络脉冲信号19-21
• 2.3.2 高斯包络脉冲信号21-22
• 2.3.3 高斯包络线性调频脉冲信号22-24
• 2.4 本章小结24-26
• 第3章 雷达波形的自适应选择26-46
• 3.1 维纳滤波26-27
• 3.2 卡尔曼滤波的系统模型及算法27-32
• 3.2.1 卡尔曼滤波的信号模型28-29
• 3.2.2 卡尔曼滤波一步递推模型29-30
• 3.2.3 卡尔曼滤波的递推公式30-32
• 3.3 发射波形与Kalman滤波算法的关系32-37
• 3.3.1 雷达回波信号模型33
• 3.3.2 发射波形与跟踪算法的关系33-36
• 3.3.3 典型单脉冲波形测量噪声协方差的CRLB36-37
• 3.4 基于Kalman的波形选择流程37-39
• 3.5 跟踪算法与波形选择准则39-41
• 3.5.1 门限体积最小准则39-40
• 3.5.2 均方误差最小准则40-41
• 3.6 波形库选择方案41
• 3.7 基于MATLAB的仿真实验与结果分析41-45
• 3.7.1 仿真环境及参数设计42-44
• 3.7.2 仿真结果分析44-45
• 3.8 本章小结45-46
• 第4章 基于FPGA和DSP的系统设计与实现46-62
• 4.1 系统总体方案46
• 4.2 系统FPGA部分的设计与实现46-54
• 4.2.1 系统FPGA总体模块设计47-48
• 4.2.2 FIFO数据缓冲模块48-50
• 4.2.3 恒虚警处理模块50-52
• 4.2.4 雷达数据信息处理模块52-53
• 4.2.5 芯片选择与系统资源消耗53-54
• 4.3 系统DSP部分的设计与实现54-61
• 4.3.1 DSP的开发环境及芯片选择54-55
• 4.3.2 FPGA与DSP的通信接口设计55-58
• 4.3.3 波形自适应跟踪算法的DSP实现58-61
• 4.4 本章小结61-62
• 第5章 总结与展望62-64
• 参考文献64-67
• 攻读学位期间公开发表论文67-68
• 致谢68-69
• 作者简介69

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本文编号：355482