双基地mimo雷达信号处理及阵列设计技术研究

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1、声明本学位论文是我在导师的指导下取得的研究成果，尽我所知，在本学位论文中，除了加以标注和致谢的部分外，不包含其他人已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得任何教育机构的学位或学历而使用过的材料。与我一同工作的同事对本学位论文做出的贡献均已在论文中作了明确的说明。研究生签名：—盥厶j斗年弓月2‘日学位论文使用授权声明南京理工大学有权保存本学位论文的电子和纸质文档，可以借阅或上网公布本学位论文的部分或全部内容，可以向有关部门或机构送交并授权其保存、借阅或上网公布本学位论文的部分或全部内容。对于保密论文，按保密的有关规定和程序处理。研究生签名：羔堑

2、垒厶l中年乡月2易日硕士论文双基地MIMO雷达信号处理及阵列设计技术研究摘要双基地MIMO雷达作为近年来雷达领域兴起的一种新型雷达，是当前学术界的研究热点之一。双基地MIMO雷达结合了双基地雷达和MIMO雷达的技术特点，具有抗干扰能力强、反侦察反隐身能力强等诸多潜在优势【l】，具有广阔的应用前景。观察当前的研究趋势，目标检测、目标角度估计、目标定位、阵列设计等均是双基地MIMO雷达的重点研究方向。在研究空间中的目标定位问题时，一般需要先估计其多维角度，故要考虑使用二维及多维阵列结构。本文以双基地MIMO雷达为研究对象，围绕其基本原理、目标参数估计

3、、目标定位、阵列设计等问题展开讨论，利用MATLAB对所述理论进行验证仿真。本文主要工作内容包括：分析了均匀线阵双基地MIMO雷达的工作原理，分发射信号模型、多目标回波信号模型和匹配滤波处理进行讨论。并归纳总结了双基地MIMO雷达的性能特点。探讨了ESPⅪT算法在双基地MIMO雷达角度估计中的应用，研究了在L型阵列下运用三阶张量分解法实现目标三维角度和多普勒频率的联合估计以及多目标定位。仿真结果表明，两种算法均可有效估计多目标的收发角，三阶张量分解法可有效估计目标多普勒频率，并能实现多普勒频率与收发角的自动配对。而基于三阶张量分解的估计算法避免了

4、ESPRIT算法的协方差矩阵估计，有效降低了运算量和存储量同时又保证了很好的目标参数估计精度。分析了双基地MIMO雷达的定位精度GDOP图。基于分析结果探讨了双基地MIMO雷达的阵列设计问题，最终给出了合理的布站布阵设计方案，并仿真验证了方案的可行性。关键词：双基地MIMO雷达，参数估计，阵列设计，ESPRIT，三阶张量分解，GDOPAbstrflct硕士论文AbstractBistaticMIMOradarisanewkindofradarsystemdevelopedinrecentyears，whichhasbecomeoneofcurre

5、nthotproblemsinthedomainofradarandhasabroadprospectofapplication．BistaticMIMOradarcombinesthetechnicalfeaturesofbistaticradarandMIMOradar，SOithasmanypotentialadvantagessuchasstronganti—interferenceability，stronganti—reconnaissanceandanti—stealthcapabilityandSOon．Byobservingth

6、ecurrentresearchtrends，wecarlfindthatthetargetdetection，theestimationsoftheparameters，targetlocalizationandarraydesignhavebecomethemainstudiedquestionsofbistaticMIMOradar．Sincetargetlocalizationinspaceneedstoestimatethetarget’Smultidimensionalangles，complexarrayantennaisgener

7、allyused．Inthisdissertation，bistaticMIMOradaristheresearchobject，anditsbasicprinciple，parametersestimation，targetlocalizationandarraydesignarestudied．Inthisdissertation，MATLABsimulationisusedtotestandverifythetheories．andthemainresearchworkiSlistedasfollows．Theworkingprincipl

8、eofULAbistaticMIMOradarisanalyzed，includingtransmittedsignalmodel，mu