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时间:2019-03-02
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1、南京理工大学博士学位论文MIMO雷达的目标检测与波达方向估计研究姓名:江胜利申请学位级别:博士专业:通信与信息系统指导教师:刘中20081201博{:论文MIMO雷达的目标检测1j波达方向估计研究摘要近年来,随着雷达和多输入多输,W,(Multi.inputmulti.output,MIMO)通信技术的快速发展,雷达与MIMO通信交融建立起来的MIM0雷达受到人们的广泛关注。目前的MIMO雷达研究主要集中在统计MIMO雷达(StatisticalMIMO,SMIMO)和相干MIMO雷达(ColocatedMIMO,CMI
2、MO)这两种不同形式的MIMO系统:SMIMO雷达收发单元间距足够大,以此获得空间分集提高雷达性能;CMIMO雷达则是在传统相控阵雷达的基础上引入发射波形分集的思想,通过形成虚拟孔径提高雷达性能。与传统雷达相比,MIMO雷达在目标检测、参数估计、机动目标跟踪、以及目标识别与分类等应用领域都具有显著的性能优势。本文根据MIMO雷达的研究进展,在前人工作的基础上,主要对MIMO雷达的目标检测和波达方向(DirectionofArrival,DOA)估计几个问题进行了研究和探讨。在目标检测方面,研究了机载SMIMO雷达在未知统
3、计特性干扰(由空时二维杂波和热噪声构成)背景下,基于自适应匹配滤波(AdaptiveMatchedFilter,AMF)和基于图像特征的目标检测技术,并探讨了空间分集特性对检测性能的改善。在DOA估计方面,首先研究了两类MIMO雷达在对称Q稳定(Symmetric口一Stable,SaS)冲击杂波背景下的DOA估计算法,并探讨了SMIMO雷达的空间分集特性和CMIMO雷达的虚拟孔径特性对各自DOA估计性能的改善;然后研究了CMIMO雷达对相干分布式目标(Coherentlydistributedtargets,CDT)D
4、OA估计的克拉美.罗下限(Cramer-Raobounds,Ced3)。本文的主要工作和贡献总结如下:l基于AMF的机载SMIMO雷达目标检测技术(1)针对机载SMIMO雷达在未知统计特性的空时二维干扰中目标检测问题,本文将单基地雷达的AMF检测器推广到机载SMIMO雷达。首先研究了SMIMO.AMF检测器,推导出其检测概率和虚警概率的闭合表达式。然后,基于机载SMIMO雷达干扰协方差矩阵的块对角特性,推导出一种简化SMIMO.AMF检测器,大大减小算法的复杂度:并在两个接收通道的情形下,推导出简化SMIMO.AMF检测
5、器检测概率和虚警概率的表达式。研究结果表明,SMIMO-AMF.检测器和简化SMIMO—AMF检测器相对于干扰协方差矩阵都具有恒虚警特性,并且这两种检测器能够利用SMIMO雷达的空间分集特性,在未知统计特性的空时干扰背景下有效检测目标。(2)SMIMO.AMF检测器和简化SMIMO-AMF检测器都需要对干扰协方差矩阵估计值求逆,在独立同分布(IndependentandIdenticallyDistributed,IID)参考单元数据不足时会引起估计协方差矩阵的病态,从而使检测性能急剧下降。针对该问题,本文将对角加载技术
6、应用到SMIMO.AMF检测器和简化SMIMO.AMF检测器中,研究了相应的对角加载检I测器(SMIMO.LAMF检测器和简化SMIMO.LAMF检测器),并对摘要博十论文它们的检测性能进行了理论分析。研究结果表明,SMIMO.LAMF检测器和简化SMIMO.LAMF检测器利用对角加载技术有效改善了估计协方差矩阵的数值特性,从而解决了因参考数据不足所引起的矩阵病态问题;同时这两种检测器相对于干扰协方差矩阵都具有恒虚警特性,并且能利用空间分集改善目标检测性能。2基于图像特征的机载SMIMO雷达目标检测技术对角加载技术能够改
7、善干扰协方差矩阵估计值的数值特性,从而提高SMIMO—AMF和简化SMIMO.AMF检测器的鲁棒性。然而,对角加载技术并不能从本质上减小干扰协方差矩阵估计所需liD参考单元的数量。本文将基于图像特征的空时处理技术(ImageFeatureSpace.TimeProcessing,IFSTP)推广到机载SMIMO雷达中,研究了一种新的基于图像特征的SMIMO雷达检测器(SMIMO.IFSTP)。该检测器能有效利用机载SMIMO雷达的空间分集减小目标RCS起伏特性和小径向速度对检测性能的影响,并基于目标信号与干扰信号之间不同
8、的图像特征,无需估计干扰协方差矩阵即可有效检测地面动目标。3SaS冲击杂波下两类MIMO雷达的DOA估计算法近年来,大量实验数据表明雷达接收到的杂波信号具有一定的冲击性,适用于SaS分布过程来表示。由于SaS冲击杂波不存在二阶及以上矩,因此传统基于二阶及以上统计量的DOA估计算法不能直接用于SaS冲击杂波下MIMO雷
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