船用调频连续波雷达信号处理关键算法研究与实现

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3、技大学有关保留、使用学位论文碰盘，，有权保留并向国家有关部口或机构送交论文的印件和的測定复论文。学可臥将学位的全许论文被查阅和借阅本人授权电子科技大允？、缩扫描进巧检索，可１＾采用影印印或部或关数据部分内容编入库有、汇。等编学位论文复制手段保存）（保密密后应邀守此规定的学位论文在解．職：＾：导师签名袜作者签名（日日期：年讀月分类号密级注1UDC学位论文船用调频连续波雷达信号处理关键算法研究与实现高志强指导教师陈智研究员电子科技大学成都（姓名、职称、单位名称）申请学位级别硕士学科专业信号与信

4、息处理提交论文日期2016.05.04论文答辩日期2016.06.06学位授予单位和日期电子科技大学2016年6月29日答辩委员会主席评阅人注1：注明《国际十进分类法UDC》的类号。ResearchandImplmentationoftheKeyAlgorithmsofFMCWRadarSignalProsessingforShipAMasterThesisSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:SignalandInformationP

5、rocessingAuthor:GaoZhiQiangAdvisor:ProfessorChenZhiSchool:ResearchInstituteofElectronicScienceandTechnologyofUESTC摘要摘要FMCW(调频连续波)雷达由于自身具有的结构简单、峰值功率低、距离分辨率高、无盲区等特点，在体积、重量和功耗受限平台上得到重视和应用。然而，在船用导航雷达领域，由于受海杂波影响其优势没有充分体现，还存在杂波抑制、杂波下目标检测和估计等问题需要解决。为了提高海杂波下FMCW雷达的检测性能，本文针对船

6、用FMCW雷达差频信号处理过程中的海杂波干扰抑制、恒虚警检测和频率估计这三个方面开展相关研究，具体工作如下：1、针对广义回归神经网络(GRNN)海杂波预测算法中传统采用实验法来估计参数所存在的缺陷，研究了一种改进的基于粒子群(PSO)算法的GRNN海杂波预测算法，所改进的算法根据PSO算法能够比较容易的找到群体最优解，并且简单实用的特点，利用它来找到GRNN预测海杂波时的高斯函数宽带系数，然后再根据GRNN理论来预测海杂波。预测和对消仿真实验的结果表明，所改进的方法能够有效的提高海杂波预测的准确度，从而改善了海杂波抑制的效果。2

7、、研究了一种改进的恒虚警检测算法(STMVI-CFAR)，该算法在可变指示恒虚警率检测算法(VI-CFAR)的基础上，结合消减单元平均有序统计(TM-CFAR)检测算法和开关型恒虚警检测算法(S-CFAR)的优点，在不同的杂波环境下自适应的选择不同的检测策略。本文所提的算法在均匀环境、多目标干扰环境和杂波边缘环境下都能够保持较好的检测性能。最后在MATLAB软件平台上，通过仿真试验，分析了所提改进算法在不同的背景环境下的检测性能，并与其他现有的几种检测算法进行了对比。3、为了进一步提高雷达测距的精度，首先通过对现有的几种频谱分析

8、方法的原理进行研究，并在理想的差频信号的基础上进行了仿真验证。然后研究了一种改进的频谱估计算法，该算法将所介绍的拟合方法与Chirp-Z算法相结合，通过仿真实验的验证，的确比文中所述几种方法的测距精度更高，并通过MonteCaro仿真实验验证了算法的稳定性。4、