壓縮感知在MIMO雷達(dá)參數(shù)估計(jì)中的應(yīng)用研究.pdf

1、作為一種新體制雷達(dá),多輸入多輸出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)雷達(dá)具有許多傳統(tǒng)雷達(dá)所不具備的優(yōu)勢(shì)。但是,同其它傳統(tǒng)高分辨率雷達(dá)系統(tǒng)一樣, MIMO雷達(dá)面臨著采樣率過(guò)高、數(shù)據(jù)量大、實(shí)時(shí)處理困難等問(wèn)題的挑戰(zhàn)。近年來(lái)出現(xiàn)的壓縮感知(Compressive Sensing,CS)理論突破了Nyquist采樣定理的限制,將對(duì)信號(hào)的采樣轉(zhuǎn)變?yōu)閷?duì)信息的采樣。它在降低雷達(dá)系統(tǒng)的采樣要求,提高雷達(dá)參數(shù)估計(jì)性能等

2、方面有著巨大的應(yīng)用潛力。本文以將壓縮感知更好地應(yīng)用于MIMO雷達(dá)參數(shù)估計(jì)中為目的,主要研究?jī)?nèi)容如下:
　　首先,介紹了MIMO雷達(dá)研究背景與分類(lèi),建立了共址MIMO雷達(dá)回波信號(hào)模型,在此基礎(chǔ)上研究了LS方法、Capon方法、APES方法以及CAML方法在共址MIMO雷達(dá)參數(shù)估計(jì)中的應(yīng)用。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)四種方法的估計(jì)性能進(jìn)行了詳細(xì)的比較與分析,并指明了各種方法的優(yōu)劣之處。
　　其次,從信號(hào)的稀疏表示、采樣矩陣的設(shè)計(jì)與優(yōu)化以及信

3、號(hào)重構(gòu)三方面對(duì)壓縮感知理論進(jìn)行了深入探討,提出了稀疏信號(hào)精確重構(gòu)的條件,重點(diǎn)研究了一種感知矩陣優(yōu)化方法,該方法可以有效降低采樣矩陣的相關(guān)性。對(duì)該領(lǐng)域內(nèi)常用的稀疏信號(hào)重構(gòu)算法進(jìn)行了詳細(xì)介紹,并對(duì)各方法的重構(gòu)性能做了仿真實(shí)驗(yàn)與比較分析。
　　最后,建立了共址MIMO雷達(dá)回波信號(hào)稀疏模型,并將壓縮感知理論應(yīng)用于MIMO雷達(dá)參數(shù)估計(jì)中。針對(duì)傳統(tǒng)方法普遍存在噪聲中重構(gòu)算法穩(wěn)健性不高的缺點(diǎn),本文重點(diǎn)研究了一種基于貝葉斯模型的MIMO雷達(dá)參數(shù)估