基于压缩感知的雷达目标检测研究硕士学位

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1、南京航空航天大学硕士学位论文中图分类号：TN957论文编号：102870415-S051学科分类号：081001硕士学位论文基于压缩感知的雷达目标检测研究研究生姓名学科、专业通信与信息系统研究方向雷达信号处理指导教师XIII南京航空航天大学硕士学位论文NanjingUniversityofAeronauticsandAstronauticsTheGraduateSchoolCollegeofElectronicandInformationEngineeringStudyof Radar TargetDetection BasedonCompr

2、essedSensingAThesisinRadarSignalProcessingByAdvisedbySubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringDecember,2014XIII南京航空航天大学硕士学位论文毕业论文（设计）原创性声明本人所呈交的毕业论文（设计）是我在导师的指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除文中已经注明引用的内容外，本论文（设计）不包含其他个人已经发表或撰写过的研究成果。对本论文（设计）的研究做

3、出重要贡献的个人和集体，均已在文中作了明确说明并表示谢意。作者签名：日期：毕业论文（设计）授权使用说明本论文（设计）作者完全了解**学院有关保留、使用毕业论文（设计）的规定，学校有权保留论文（设计）并向相关部门送交论文（设计）的电子版和纸质版。有权将论文（设计）用于非赢利目的的少量复制并允许论文（设计）进入学校图书馆被查阅。学校可以公布论文（设计）的全部或部分内容。保密的论文（设计）在解密后适用本规定。 作者签名：指导教师签名：日期：日期：XIII南京航空航天大学硕士学位论文注意事项1.设计（论文）的内容包括：1）封面（按教务处制定的标准封面

4、格式制作）2）原创性声明3）中文摘要（300字左右）、关键词4）外文摘要、关键词5）目次页（附件不统一编入）6）论文主体部分：引言（或绪论）、正文、结论7）参考文献8）致谢9）附录（对论文支持必要时）2.论文字数要求：理工类设计（论文）正文字数不少于1万字（不包括图纸、程序清单等），文科类论文正文字数不少于1.2万字。3.附件包括：任务书、开题报告、外文译文、译文原文（复印件）。4.文字、图表要求：1）文字通顺，语言流畅，书写字迹工整，打印字体及大小符合要求，无错别字，不准请他人代写2）工程设计类题目的图纸，要求部分用尺规绘制，部分用计算机绘

5、制，所有图纸应符合国家技术标准规范。图表整洁，布局合理，文字注释必须使用工程字书写，不准用徒手画3）毕业论文须用A4单面打印，论文50页以上的双面打印4）图表应绘制于无格子的页面上5）软件工程类课题应有程序清单，并提供电子文档5.装订顺序1）设计（论文）2）附件：按照任务书、开题报告、外文译文、译文原文（复印件）次序装订3）其它XIII南京航空航天大学硕士学位论文摘要近年来提出的压缩感知（CompressiveSensing，CS）理论突破了奈奎斯特（Nyquist）采样定理的限制，能够以较低的采样率直接对信息进行采样，在雷达领域具有良好的应

6、用前景，CS雷达已成为雷达信号处理领域的研究热点，但CS理论在应用雷达领域中面临着量化误差、相关性影响、失配、低信噪比、目标检测等问题。其中，CS雷达目标检测是CS理论在雷达系统中应用所面临的主要问题之一。本文在国家自然科学基金的支持下，针对CS雷达低信噪比（Signal-to-NoiseRate，SNR）下的检测问题，分析了CS雷达重构与目标检测关系、从低信噪比重构、脉冲积累方案等方面开展研究。本文的主要研究成果和贡献概括如下：针对CS雷达面临的问题，深入分析了信号的稀疏表示、测量矩阵设计、重构算法等基本问题。描述了CS雷达的典型架构，研究

7、了目前CS雷达亟待解决的低信噪比下的重构和目标检测问题。针对复信息逼近传递（ComplexApproximateMessagePassing，CAMP）算法中的固定阈值函数影响含噪信号的重构性能问题，研究了一种阈值自适应寻优的CAMP算法，通过寻找最高输出信噪比对应的阈值，获得稀疏信号和非稀疏信号的重构。仿真实验证明该算法的重构性能得到显著改善，为CS雷达的目标检测奠定基础。针对目前CS雷达在高斯背景下的目标检测问题，基于恒虚警率（ConstantFalseAlarmRate，CFAR）检测理论，结合CAMP算法，建立了两种基于CS的雷达目标

8、检测方案，推导了稀疏域和非稀疏域信号检测概率和虚警概率的公式，利用稀疏信号和步进频雷达信号分别对这两种方案进行仿真验证，结果表明非稀疏域信号检测方案的性能明显优于稀