基于稀疏恢复的机载MIMO雷达杂波对消方法设计与实现

发布时间：2023-03-12 06:32

　　由于机载多输入输出(Multiple-Input-Multiple-Output,MIMO)雷达发射正交宽波束信号,因此利用小规模阵元就能产生大型虚拟阵列孔径,故拥有探测范围广、抗干扰性强等优势。在MIMO雷达中应用空时自适应处理(Space-Time Adaptive Processing,STAP)方法可以提升目标检测能力和杂波抑制性能,但是由于训练样本数不足及计算量大等问题,杂波抑制效果会下降。基于此,本文以机载MIMO雷达为研究背景,围绕杂波抑制的问题,设计了相关预滤波器并通过结合STAP方法,可以减少样本需求量及计算量,主要内容分为以下几个方面:(1)建立机载MIMO雷达杂波模型,将MIMO雷达特点与STAP方法进行结合,分析机载MIMO雷达杂波模型的性质,研究降维STAP方法,通过仿真实验,验证降维STAP方法的抑制效果。(2)建立两维两脉冲对消器(Two-Dimensional Pulse-to-Pulse Canceller,TDPC),将其作为预滤波器,通过已有系统参数信息,设计滤波器系数矩阵D,建立两维脉冲对消器进行杂波对消,对消器作为预滤波器可以抑制主瓣杂波,随后...

【文章页数】：73 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
符号对照表
缩略语对照表
第一章 绪论
    1.1 背景及意义
    1.2 STAP研究历史与现状
    1.3 STAP的发展趋势
        1.3.1 基于先验知识的STAP
        1.3.2 基于稀疏恢复的STAP
    1.4 论文的主要内容及安排
        1.4.1 论文主要内容
        1.4.2 章节安排
第二章 机载MIMO雷达杂波模型及空时自适应处理方法介绍
    2.1 引言
    2.2 机载MIMO雷达基本原理与MIMO-STAP
        2.2.1 机载MIMO雷达基本原理
        2.2.2 机载MIMO-STAP的提出
    2.3 机载MIMO雷达杂波模型
        2.3.1 杂波信号模型
        2.3.2 杂波功率谱
        2.3.3 杂波特征谱
    2.4 机载MIMO雷达最优STAP处理器
    2.5 经典降维STAP方法
        2.5.1 FA方法
        2.5.2 EFA方法
    2.6 仿真实验
    2.7 本章小结
第三章 基于机载MIMO雷达两维脉冲对消(TDPC)方法设计
    3.1 引言
    3.2 机载MIMO雷达两维两脉冲对消(TDPC)方法设计
        3.2.1 TDPC原理
        3.2.2 MIMO TDPC对消方法设计
        3.2.3 级联降维空时自适应处理方法
    3.4 仿真实验
    3.5 本章小结
第四章 基于稀疏恢复的地杂波对消(CCCR)方法设计
    4.1 引言
    4.2 杂波空时二维谱稀疏性分析
        4.2.1 信号模型分析
        4.2.2 杂波秩分析
    4.3 基于稀疏恢复的杂波空时谱估计
    4.4 基于稀疏恢复的杂波对消器设计
        4.4.1 基于稀疏恢复的杂波对消器设计
        4.4.2 级联空时自适应处理方法
    4.5 仿真实验
    4.6 本章小结
总结与展望
    全文内容总结
    研究展望
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间取得的科研成果
    发表学术论文
    参与科研项目及科研获奖



本文编号：3761137