分布式雷达目标检测与参数估计算法仿真与研究

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1、摘要摘要分布式MIMO雷达具有多个发射天线和多个接收天线，并且这些天线广泛的分布在空间的各个位置。针对分布式MIMO雷达，本文首先讨论了分布式MIMO雷达目标的相参与非相参条件。然后在发射信号为正交信号，接收机噪声为高斯白噪声的情况下建立出回波信号模型。检测部分：非相参条件下，首先推导了复反射系数仅相位随机和幅度相位均随机时的分布式MIMO雷达二元检测器，给出检测器的性能。之后再在MATLAB平台上用蒙特卡洛仿真结果验证了推导的正确性。估计部分：非相参条件下，给出了目标位置的极大似然（ML）估计，位置估计的克拉美-罗下界（CRB）。最后在MATLAB平台上分别讨论了发射信号带宽，雷达站点

2、个数，目标位置等因素对估计性能的影响。复反射系数相关性分析：实际中，分布式雷达各个路径的RCS可能具有一定相关性。这里推导了复反射系数协方差矩阵为任意矩阵时的最优检测器以及相应的性能。最后给出了MATLAB结果说明了理论分析的正确性。关键词：分布式MIMO雷达，目标检测，目标位置参数估计，克拉美-罗下界，复反射系数。IABSTRACTABSTRACTDistributedMIMOradarhasmultipletransmitantennasandmultiplereceivingantennas,andtheseantennasarewidelydistributedinspace.F

3、orthisdistributedMIMOradar,thecoherentandnon-coherentconditionsoftheradartargetarediscussedfirstly.Then,theechosignalmodelissetupundertheconditionthatthetransmittedsignalisorthogonalandthereceivernoiseisGausswhitenoise.Detection:Firstofall,undernon-coherentconditions,thedetectorsofdistributedMIMO

4、radarwithrandomRCSphaseandrandomRCSamplitude-phasearederived,andthentheperformanceofthesedetectorsaregiven.OntheMATLABplatform,thecorrectnessofthederivationisverifiedbyMonteCarlosimulationresults.Estimation:Undernon-coherentconditions,wederivethemaximumlikelihood(ML)estimationofthetargetlocationa

5、ndlatertheCramerRaolowerbound(CRB)ofthepositionestimationisgiven.Finally,throughMATLABsimulations,theeffectsofthesignalbandwidth,thenumberofradarantennasandthetargetlocationontheestimationperformancearediscussed.CorrelationanalysisofRCS:Actually,theRCSofeachpathofthedistributedradarmayhavesomerel

6、evance.TheoptimaldetectoranditsperformancearederivedforanyRCScovariancematrix.Finally,thesimulationresultsaregiventoillustratethecorrectnessofthetheoreticalanalysis.Keywords:DistributeMIMOradar,targetdetection,targetpositionestimation,CramerRaolowerbound,complexreflectioncoefficient.75目录目录第一章绪论11

7、.1研究工作的背景与意义11.2分布式MIMO雷达的研究历史与现状以及检测估计理论介绍11.2.1分布式MIMO雷达介绍与研究现状11.2.2信号检测与估计理论介绍21.3本论文的主要贡献51.4本论文的结构安排6第二章分布式MIMO雷达基础72.1多输入多输出雷达的类型72.1.1集中式MIMO雷达72.1.2分布式MIMO雷达82.2目标相参与非相参条件92.2.1相参情况92.2.2非相参情况102.3信号模型102.4本章小