高频雷达空时联合超分辨算法研究

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1、硕士学位论文高频雷达空时联合超分辨算法研究RESEARCHOFSUPERRESOLUTIONALGORITHMSOFSPACE-TIMEJOINTESTIMATIONINHIGHFREQUENCYRADAR聂题哈尔滨工业大学2009年6月哈尔滨工业大学工学硕士学位论文第1章绪论1.1课题来源及研究的目的和意义本课题来源于“十一·五”“某雷达试验系统研究”，属于该项目中的一个子课题。工作在高频段的雷达在远程警戒、海面风浪场监测等方面有广泛的应用。这种雷达有很多优点，可以获得较大的雷达目标截面积(RCS)，并能够有效探测超低

2、空飞行目标等。但是，高频频段频谱资源有限，各种干扰很多，因此雷达工作带宽有限，分辨率不高，此外，高频段雷达若要获得较高的角度分辨率所需的阵列孔径较大[1]。由于受发射信号带宽和发射天线阵列孔径的限制，该雷达系统的角度分辨率有限，因此需要研究有效的超分辨算法，以提高地波雷达在多目标环境下的目标参数测量精度。而利用空时联合超分辨算法，不仅能够提高高频地波雷达的测角精度，而且利用信号回波的多普勒信息分辨同一来波方向不同速度的目标。1.2国内外在该方向的研究现状及分析近年来，阵列信号处理在信号处理领域一直处于重要地位。阵列信号处

3、理是将多个传感器（一般指的是天线）设置在不同位置组成传感器阵列，并利用这一阵列对空间信号场进行接收（多点并行采样）和处理，目的是提取阵列所接收的信号及其特征信息（参数），同时抑制干扰和噪声，以及其他研究人员并不感兴趣的信息。与常规的信号处理方式不同，阵列信号处理要求其阵列为按一定规律分布在空间不同位置上，其主要原理是利用信号的空域特性，来达到增强有用信号，提取信号空域信息并抑制杂波信号的目的。因此，阵列信号处理某种意义上就是空域信号处理[2]。阵列信号处理与传统定向传感器相比，具有灵活的波束控制、高的信号增益、极强的抗干

4、扰能力及高的空间超分辨能力等优点，因此近年来在国内外都处于高速发展的阶段。阵列信号处理研究方向主要分为自适应阵列处理和空间谱估计。自适应阵列处理技术产生年代较早，并且随着数学工具高阶量统计和小波变化的发展，为复杂信号处理提供了有效的手段，可以说这项处理技术一直处于方兴未艾的时候。-1-哈尔滨工业大学工学硕士学位论文而作为阵列信号处理的另外一个分支，空间谱估计直到上世纪70年代后才得到迅猛发展。历经40年的发展，目前已经成为了阵列信号处理领域炙手可热的研究方向。与自适应阵列技术相比较，空间谱估计的研究多侧重于多传感器阵列所

5、构成的实际系统，并对感兴趣的空间信号的多种参数（如方位角，俯仰角和多普勒频率等参数）进行准确估计的能力。通过这种处理，能较为准确的估计目标信源位置等实际参数，而这种参数正是移动通信，雷达等许多研究方向重要的研究内容。空间谱估计技术在不改变系统带宽的情况下，改善对空间信号的角度估计精度、角度分辨力及其他一些参数的精度，因而在上述的众多领域有极为广阔的应用前景。空间谱在阵列信号处理领域有着重要的意义。正如时域频谱在时域上是表示信号在各个频率的能量分布一样，空间谱表示的也是信号在空间各个方向上的能量分布。因此参考时域谱的定义，

6、如果我们能得到信号在空间的能量分布，即“空间谱”的参数，那么在理论上就很容易得到信号在空域上的分布，即常说的波达方向(DirectionofArrival)。所以，空间谱估计常称为“DOA估计”。在实际雷达的应用中，由于天线具有有限的主瓣宽度，这使其对目标角位置有敏感性，这种敏感的程度通常用天线波束宽度来度量。波束宽度通常规定为半功率点(3dB)之间的宽度。对两个等幅度的信号源，如果相距一个波束宽度以上，则称它们在角度上是可分辨的，这就是瑞利准则。而空间谱估计由于很好的空间信号的分辨能力，能突破瑞利准则的限制，故也经常被

7、称为超分辨谱估计[3]。1.1谱估计的发展及现状在空间谱发展的历史上，主要经历了波束形成，线性预测法，多重信号子空间分解算法和子空间拟合算法等。最早常规波束形成法（Barlett波束形成法）只是传统时域的傅里叶谱估计方法中一种简单的扩展到空域的表示形式[4]。这种方法的基本原理是用空域各阵元接收的数据简单替换掉传统时域处理中的时域数据。这种简单的替换并不能解决实际天线中的孔径限制（瑞利限），这种方法对位于一个波束宽内的空间目标同样不可分辨。在这种方法的处理下，提高空域处理精度的最为有效的方法就是增大天线孔径，但对于许多实

8、际应用环境而言，增大天线孔径是不现实的。在军事上，超大孔径雷达更容易被敌方发现，而在经济上，随着经济的飞速发展，许多国防重点地区海岸已经变成“黄金海岸”，并不适合布置超大-2-哈尔滨工业大学工学硕士学位论文规模的阵列天线。因此，人们开始在算法上寻求突破，因此，如何突破瑞利限成为了这个领域研究者的重要研究方向，这种研究