LFMCW雷达多目标检测算法研究

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1、西安电子科技大学硕士学位论文LFMCW雷达多目标检测算法研究姓名：宋长哲申请学位级别：硕士专业：电路与系统指导教师：刘贵喜20070101捅要线性调频连续波(LFMCW)雷达由于具有无距离盲区、高距离分辨率、低发射功率和良好的低被截获概率等优点，近年来受到广泛关注，成为雷达研究领域的一个重要课题。LFMCW雷达目标检测问题最终可归结为对差频信号的处理。静止、匀速运动和加速运动三类目标分别对应着正弦信号、线性调频(LFM)信号和多项式相位信号(PPS)---种差频信号模型。各类目标的运动参数信息分别隐含于对应模型信号

2、的参数中。目前对LFMCW雷达目标检测的研究仍存在不少问题，尤其是复杂噪声背景下的多目标检测。本文对LFMCW雷达多目标检测算法进行了较为深入的研究。本文主要工作概述如下：1、针对差频信号为正弦信号模型的多目标检测问题，讨论了几种经典的基于DFT的频率估计算法，仿真并比较了它们的估计性能；提出了一种适用于各种噪声背景下基于改进遗传算法的新方法。2、针对差频信号为LFM信号模型的多目标检测问题，回顾了几种典型时频分析变换，并对Radon-Wigner、Radon—STFT和Radon-Ambiguity—FRFT三种

3、多分量线性调频信号检测方法，通过仿真实验分析、比较了它们的检测性能；同时针对基于二阶或高阶矩算法不适用的SaS噪声背景，引入了分数低阶矩的分析方法，提出了一种基于分数低阶矩的新算法。3、针对差频信号为PPS模型的多目标检测问题，本文主要介绍了高阶模糊度函数(HAF)和高阶模糊度函数积(PHAl0两种常用的多项式相位变换方法，在此基础上提出了一种基于逐个估计和“CLEAN”技术的多目标检测算法，它克服了HAF和PHAF方法的缺陷，能够对多分量PPS进行有效检测。关键词：线性调频连续波雷达遗传算法时频分析分数低阶矩多项

4、式相位变换AbstractTheLinearFrequency·ModulatedContinuesWave(uMCW)radar,withitsnoblindarea,highrangeresolution，lowtransmitpowerandlowprobabilityofintercept(LPD．hasbeenanimportanttopicintheradarresearchfieldandattractedmoreandmoreattentionrecently．TheproblemofLFMCWra

5、dartargetdetection,inessential，isthebeatsignalprocessing．Thebeatsignalmodelofthestationary,uniformmotionandacceleratedmotiontargetissinusoid，LinearFrequency-Modulated皿F呻signalandpolynomial-phasesignal(PFS)respectively．Theinformationofthetargetishiddeninthepara

6、metersofitsbeatsignal．TherestillremainsomeproblemsontheLFMCWradartargetdetection,especiallyonthemultipletargetsdetectionundercomplexbackground．Inthisdissertation，algorithmsofLFMCWradarmultipletargetsdetectionarestudiedmainly．Thefollowingisthesummarizationofthe

7、mainworkinthispaper：1．Withrespecttothemultipletargetsdetectionthebeatsignalofwhichissinusoid,someclassicalfrequencyestimationmethodsbasedonDFrarediscussedandtheirperformanceiscompared．AnewmultipletargetsdetectionalgorithminallkindofnoisebasedonmodifiedGeneticA

8、lgorithms(GA)isproposed．2．WithrespecttothemultipletargetsdetectionthebeatsignalofwhichisLFMsignal，severaltypicaltime—frequencyanalysismethodsarereviewedandcomparedtheperformanceoft