基于压缩感知的 mimo 雷达参数估计研究

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1、基于压缩感知的MIMO雷达参数估计研究第一章绪论1.1研究背景及意义MIMO(Multi-InputMulti-Output)雷达[1-17]是本世纪初发展起来的一种新型雷达体制，一经提出就引起了国内外许多研究者和基金委的重视，成为了雷达领域最近十年内的热点问题，虽然美国、英国、澳大利亚等科研强国已经建成了MIMO雷达试验系统，但是大多数的与之相关工作还处在理论研究阶段。本文试图从系统的参数估计出发，旨在为MIMO雷达的实用化进程提供一些理论依据和技术支持。众所周知，雷达目标参数估计是雷达探测识别的重要手段。MIMO雷达作为新兴的雷达体制，强大的参数识别能力是其系统优势之一，不同类型的

2、MIMO雷达在参数识别性能优势表现上不同。与传统雷达一样，MIMO雷达目标参数主要有：目标的方位、速度以及距离等，对于特定数据的参数估计其关键技术在于空间谱估计方法的采用。有效自由度随信道的增加而增加是MIMO雷达在系统结构在上对参数估计性能有潜在的巨大优势的本质原因。良好的参数估计性能主要取决于系统设计所能带来的有效信息量以及信号处理算法，而前者是基础，因此本课题将适用于目标参数估计的MIMO雷达系统设计作为主要研究内容。这也是现阶段MIMO理论研究领域较为薄弱的环节，然而MIMO雷达真正的实用化的推进系统设计的研究将是前提。同时必须注意到系统设计的优化通常以所需达到的性能要求为指南

3、，因此系统设计的准则是良好的参数估计性能。随着新军事变革的推进，战争形态由机械化向信息化的演变速度也越来越快。纵观近些年的几场局部战争，世界军事强国在信息化条件下的作战能力日趋成熟，信息化战场上的复杂电磁环境是一个基本特征。在复杂电磁环境下，信息的获取就意味着海量数据的处理，此外，MIMO雷达系统中，随着传感器的增加，后端信号处理的数据量也相应增多，而且，目标在空间划分域中是稀疏的，所以，基于压缩感知(pressvieSensing，简称CS)方法[18-30]的MIMO雷达参数估计将会有优势。......1.2国内外研究现状1974年Mehra将多输入多输出（Multiple-Inp

4、utMultiple-Output，MIMO）的思想引进了控制系统，以增加参数估计的性能[32]。MIMO思想上个世纪90年代被引入通信系统领域[33]，之后便得到了广泛应用和飞速发展。MIMO雷达理论就是在这个基础上应运而生，由美国贝尔实验室的Fishler[34]和麻省理工学院林肯实验室的Rabideau[35]等提出后，引起了很多研究机构和研究者的关注，近几年，出现了许多高水平的研究成果。比如，在2009年举办的第四届国际波形分集与波形设计会议（4thInternationalIMO雷达小组对其前景进行探讨[36]；又如，2010年2月在IEEE汇刊IEEEJournalofSe

5、lectedTopicsinSignalProcessing期刊上开设了一个专刊IntroductiontotheIssueonMIMORadarandItsApplications，涵盖了很多MIMO雷达研究领域的代表性成果[37]，等等。根据不同的分类标准MIMO雷达可以分成不同的类型。在此着重探讨学术界广泛采用的分类方式：根据天线的配置距离与信号处理方式来划分MIMO雷达的类型。根据天线的远近，可将MIMO雷达分为相干型MIMO雷达（CoherentMIMOradar）[39]和统计型MIMO雷达（StatisticMIMOradar或者SeparatedMIMOradar）[3

6、8]两大类。此远近是一个相对值，由于MIMO雷达中收发天线的分置可以认为一组收发天线相当于一部双站雷达系统，而一组收发天线间形成一条发射信号的信道，一般而言，如果单个阵元之间的间距较大，各信道之间将互不相关（即其相关系数几乎为0），可以认为此时MIMO雷达系统工作于近场情形，该MIMO雷达系统称为统计型MIMO雷达系统；如果各阵元之间间距与发射信号的波长可以比拟，各信道之间的相关性比较强(其相关系数接近于1)，可以认为此时MIMO雷达系统工作于远场情形，此时称为相干型MIMO雷达。相干型MIMO雷达可进一步分为单站MIMO雷达（ColocatedMIMOradar）和双站MIMO雷达（

7、BistaticMIMOradar）。由于其相干性要求，单站MIMO雷达的所有收发阵元紧凑配置，而双站MIMO雷达的发、收天线分别紧凑配置，并且各收发阵元对满足双站雷达的条件。容易得知，统计性MIMO雷达和相干型MIMO雷达是两个极端情形，更多的实际情形处于上述两个的混合情况，称为混合型MIMO雷达（HybridMIMOradar）[40]。图1.1表明了MIMO雷达几何拓扑结构与其分类的关系，图中，左边是统计型MIMO雷达，反射阵元和接收阵元