基于发射波形设计与自适应接收处理的目标探测技术研究

发布时间：2017-05-18 10:19

  本文关键词：基于发射波形设计与自适应接收处理的目标探测技术研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着电路硬件水平的提高和信号处理理论的积累,雷达发射波形设计与自适应接收处理技术已经成为当今雷达领域的研究热点。该技术放开了传统雷达中采用固定发射信号和接收处理形式的限制,充分利用发射波形和接收处理中的自由度改善雷达在复杂环境条件下的目标探测性能。本文研究基于雷达发射波形设计与自适应接收处理的雷达目标探测技术,主要包括以下工作:1.针对使用单个脉冲压缩发射波形条件下,传统匹配滤波处理结果中存在的距离旁瓣影响和发射波形所在频段中存在频域带限干扰的问题,分别设计并化简了基于加权自相关积分旁瓣和频域带限干扰能量的代价函数,提出基于模式搜索算法(PS)和基于子空间牛顿法的优化波形设计方法。针对抑制频域带限干扰和距离旁瓣的联合优化问题,提出了一种基于PS的联合优化波形设计方法。提出的方法在达到同样的优化性能条件下的计算量比现有方法至少低两个数量级。2.针对多基地雷达系统中相位调制正交波形组设计,设计并化简了基于加权自相关、互相关积分旁瓣的代价函数,提出了基于PS和基于频谱通道分配(频分)的两种多波形优化设计方法。在旁瓣抑制范围受限的优化设计中,多波形PS方法的优化效果和计算量均显著优于WeCAN方法;在允许主瓣展宽的优化设计中,多波形频分方法进一步降低了多波形PS方法的计算量,并能达到同等的优化效果。3.针对单脉冲条件下的自适应脉冲压缩(APC)优化处理方法,理论证明了APC的收敛性,提出了多目标条件下APC估计的概率密度函数计算方法以及杂波条件下基于APC估计的检测性能计算方法。理论证明了多种现有的APC算法以及CLEAN算法在每次迭代中使用的估计方法均是贝叶斯线性估计的特例。在此基础上提出了改进的线性贝叶斯迭代估计方法。仿真表明提出的方法在多种类型场景中条件下的估计性能均优于现有APC算法。4.针对相干多脉冲条件下脉间非起伏目标的距离多普勒估计处理效率和性能难以兼顾的问题,提出了改进的快速多脉冲APC。该算法能以现有的快速多脉冲APC的计算量达到近似于多脉冲APC的估计性能。针对相干多脉冲条件下脉间起伏场景的杂波参数估计,从理论上推导了期望最大(EM)估计算法及其多种特例的化简形式,在不损失估计性能的条件下降低了EM算法的计算量。
【关键词】：目标探测 发射波形 接收处理 杂波 干扰
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN957.51
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-13
• 第一章 绪论13-23
• 1.1 研究背景和意义13-15
• 1.2 研究动态15-21
• 1.2.1 单基地雷达发射波形设计15-18
• 1.2.2 多基地雷达发射波形设计18
• 1.2.3 单脉冲优化接收处理18-20
• 1.2.4 多脉冲优化处理20-21
• 1.3 本文的主要工作21-23
• 第二章 调相编码单波形优化设计方法23-57
• 2.1 最小化加权积分自相关旁瓣电平（WISL）波形设计23-43
• 2.1.1 相位编码波形的自相关函数特性23-24
• 2.1.2 匹配滤波处理中的旁瓣影响24-26
• 2.1.3 优化波形设计准则26-28
• 2.1.4 基于模式搜索的优化设计方法28-41
• 2.1.5 最小化WISL优化波形的性能特点41-43
• 2.2 最小化频域阻带能量波形设计43-51
• 2.2.1 优化波形设计准则43-45
• 2.2.2 基于子空间牛顿法的优化设计方法45-48
• 2.2.3 基于模式搜索的优化设计方法48-51
• 2.3 多优化目标的波形设计51-56
• 2.3.1 优化波形设计准则52
• 2.3.2 基于模式搜索的优化设计方法52-56
• 2.4 本章小结56-57
• 第三章 调相编码多波形优化设计方法57-76
• 3.1 多波形优化设计准则57-59
• 3.1.1 加权积分互相关旁瓣电平（WICSL）58-59
• 3.1.2 优化波形设计准则59
• 3.2 基于模式搜索的优化波形设计方法59-72
• 3.2.1 最小化WICSL的化简60-64
• 3.2.2 特殊加权形式条件下的代价函数化简64-65
• 3.2.3 仿真验证及分析65-72
• 3.3 基于频谱分配方式的多波形设计方法72-75
• 3.3.1 最小化WICSL的化简73-74
• 3.3.2 仿真验证及分析74-75
• 3.4 本章小结75-76
• 第四章 单脉冲自适应优化处理方法76-113
• 4.1 自适应脉冲压缩算法（APC）76-94
• 4.1.1 信号模型和APC76-79
• 4.1.2 APC算法的收敛性分析79-81
• 4.1.3 APC算法中间变量以及幅度估计值的极限分布81-94
• 4.2 基于线性贝叶斯估计的估计方法94-100
• 4.2.1 APC算法与线性贝叶斯估计的关系94-97
• 4.2.2 线性贝叶斯估计的化简97-98
• 4.2.3 改进的迭代线性贝叶斯估计方法98-100
• 4.3 迭代线性贝叶斯估计的特例100-107
• 4.3.1 约束增益APC估计100-101
• 4.3.2 使用脉压后数据作为输入的APC估计101-102
• 4.3.3 APC估计输入输出范围的扩展102-107
• 4.4 仿真验证及分析107-112
• 4.4.1 估计算法的误差衡量方法107-110
• 4.4.2 估计性能比较110-112
• 4.5 本章小结112-113
• 第五章 多脉冲自适应优化处理方法113-144
• 5.1 非起伏目标回波的多脉冲处理113-134
• 5.1.1 非起伏目标多脉冲信号模型113-117
• 5.1.2 多脉冲自适应脉冲压缩（AMPC）117-120
• 5.1.3 有杂波条件下的信号模型和处理方法120-128
• 5.1.4 快速AMPC和改进快速AMPC128-132
• 5.1.5 基于APC和基于约束增益APC的AMPC性能对比132-134
• 5.2 起伏场景回波的多脉冲处理134-142
• 5.2.1 起伏场景相干多脉冲信号模型134-135
• 5.2.2 基于期望值最大化（EM）算法的杂波估计方法135-137
• 5.2.3 EM算法的化简137-141
• 5.2.4 EM算法的特殊形式及化简141-142
• 5.3 本章小结142-144
• 第六章 结论与展望144-147
• 6.1 全文总结144-145
• 6.2 工作展望145-147
• 致谢147-148
• 参考文献148-162
• 攻读博士学位期间取得的成果162-164

  本文关键词：基于发射波形设计与自适应接收处理的目标探测技术研究，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：375800