Alpha噪声背景下基于电磁环境感知的MIMO雷达技术研究

发布时间：2017-04-05 03:00

  本文关键词：Alpha噪声背景下基于电磁环境感知的MIMO雷达技术研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：近年来,MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)雷达作为新兴的雷达技术,得到了国内外学者广泛深入的研究。MIMO雷达的多输入多输出技术,是通过多个发射天线同时发射正交波形,然后通过多个接收天线接收回波信号,并利用匹配滤波技术来处理回波信号,因此MIMO雷达具有估计精度高和抗截获能力强的特点,但是与此同时MIMO雷达也存在易受电磁环境干扰的问题。为此本文设计了一种基于电磁环境感知的MIMO雷达,即电磁环境感知MIMO(Electromagnetic Environment Sensory MIMO)雷达。电磁环境感知MIMO雷达可以对环境干扰进行频谱估计,通过设计避开干扰频带的正交波形来降低电磁环境干扰对雷达性能的影响。以高斯分布为假设的环境噪声算法可以较好地解决许多问题,但是对于雷达环境噪声而言,alpha稳定分布能更好的描述杂波特征。因此本文主要研究基于alpha噪声背景下的电磁环境感知MIMO雷达的电磁环境感知算法,并通过对正交波形的设计和DOA估计方法的研究来验证电磁环境感知MIMO雷达的优越性。论文的主要研究内容如下:首先,由于alpha稳定分布噪声不存在有限二阶距,无法采用相关函数来处理,因此本文采用基于归一化相关的频谱感知算法。文中分析了归一化相关在ARMA随机过程的依概率收敛性问题,这为归一化相关应用于alpha噪声提供了理论支撑,接着针对基于alpha噪声背景下电磁环境感知MIMO雷达的环境谱感知问题,提出了解决窄带干扰频谱感知的归一化相关Levinson算法和解决谐波干扰频谱感知的归一化相关SVD-TLS算法,并对这两种方法进行了理论证明和实验仿真,这也是本文的研究重点。其次,本文介绍了离散频率编码DFCW(Discrete Frequency Coding Waveform)正交波形的设计以及关于正交波形性能的相关分析,在常规遗传算法的基础上引入自适应的概念,并利用自适应遗传算法来对DFCW正交波形进行优化,最后完成了相应的仿真。最后,考虑到alpha噪声背景下的窄带干扰和谐波干扰问题,文章利用频谱感知和波形设计结果,采用分数阶的实值最小范数算法进行alpha噪声背景下的DOA和DOD联合估计,从而验证了文中提出的电磁环境感知算法的有效性。
【关键词】：alpha稳定分布 电磁环境感知MIMO雷达 离散频率编码 归一化相关 DOA、DOD估计
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN958
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 绪论11-17
• 1.1 研究背景与意义11-12
• 1.2 MIMO雷达发展现状12-14
• 1.3 电磁环境感知技术发展现状14
• 1.4 论文的研究工作和章节安排14-17
• 第二章 基于电磁环境感知MIMO技术的MIMO雷达概述17-29
• 2.1 MIMO雷达系统结构与信号模型17-19
• 2.1.1 MIMO雷达系统结构17-18
• 2.1.2 MIMO雷达信号模型18-19
• 2.1.3 MIMO雷达特点19
• 2.2 电磁环境感知MIMO雷达工作原理与特点19-24
• 2.2.1 频谱感知相关技术20
• 2.2.2 电磁环境感知MIMO雷达的工作原理20-21
• 2.2.3 电磁环境感知MIMO雷达的性能分析21-23
• 2.2.4 电磁环境感知MIMO雷达的配置23-24
• 2.3 Alpha稳定分布24-27
• 2.3.1 Alpha稳定分布提出的原因24
• 2.3.2 Alpha稳定分布的概念24-27
• 2.4 本章小结27-29
• 第三章基于归一化相关的电磁环境感知MIMO雷达电磁环境感知算法29-49
• 3.1 基于归一化相关的参数一致性估计29-32
• 3.2 基于归一化相关AR模型Levinson算法窄带噪声干扰估计32-40
• 3.2.1 窄带噪声干扰32-33
• 3.2.2 基于归一化AR模型Levinson法窄带噪声干扰估计33-36
• 3.2.3 仿真实验与分析36-40
• 3.3 基于归一化相关的SVD-TLS算法谐波干扰估计40-47
• 3.3.1 谐波干扰信号40-42
• 3.3.2 基于归一化相关的SVD-TLS法的谐波干扰估计42-45
• 3.3.3 仿真实验与分析45-47
• 3.4 本章小结47-49
• 第四章 离散频率编码正交波形设计49-61
• 4.1 DFCW信号结构及模糊函数分析49-52
• 4.2 自适应遗传算法52-54
• 4.3 DFCW自适应遗传算法优化设计54-56
• 4.4 实验仿真56-59
• 4.5 本章小结59-61
• 第五章 Alpha噪声背景下分数低阶实值最小范数DOA估计61-71
• 5.1 最小范数算法简介62
• 5.2 实值算法简介62
• 5.3 分数低阶实值最小范数算法原理62-64
• 5.4 仿真实验64-69
• 5.4.1 谐波干扰下电磁环境感知MIMO雷达目标估计实验64-67
• 5.4.2 窄带干扰下电磁环境感知MIMO雷达目标估计实验67-69
• 5.5 本章小结69-71
• 第六章 总结与展望71-73
• 6.1 本文总结71-72
• 6.2 发展与展望72-73
• 参考文献73-81
• 作者简介及科研成果81-83
• 致谢83

【参考文献】

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本文编号：286327