分布式MIMO雷達的自適應檢測研究.pdf

1、近年來，分布式多輸入多輸出(MIMO)雷達受到越來越多關注，該雷達系統(tǒng)具有空間充分分離的多收發(fā)陣元結構，利用目標散射截面積(RCS)的空間分集增益來提高系統(tǒng)性能。本文主要研究復合高斯雜波背景下分布式MIMO雷達的自適應檢測問題，以及進一步提高其檢測性能的優(yōu)化設計。
　　首先，建立了分布式MIMO雷達系統(tǒng)的信號模型；提出了高斯雜波背景下分布式MIMO雷達的兩種恒虛警(CFAR)檢測器，推導了虛警概率的解析表達式，理論驗證了其CFAR

2、特性；數值仿真證明了該檢測器性能的優(yōu)越性。
　　然后，在紋理分量符合逆伽馬分布的復合高斯雜波背景下，建立了廣義多變量方差分析框架的測量和統(tǒng)計模型，利用擴展參數期望最大化(PX-EM)算法估計了未知的信號和雜波參數，并使用該估計值推導了分布式MIMO雷達的檢驗統(tǒng)計量，根據檢驗統(tǒng)計量的統(tǒng)計特性設計了基于檢測性能最大化的自適應能量分配優(yōu)化算法；仿真分析證明了MIMO雷達檢測器的優(yōu)越性以及優(yōu)化算法的有效性。
　　最后，引入極化分集，

3、建立了復合高斯雜波背景下極化分布式MIMO雷達的信號模型，提出了基于最大后驗概率估計和兩步法廣義似然比檢驗的極化自適應檢測器(MAP-GLRT)，理論驗證了其CFAR特性；結合博弈論的相關理論知識將MIMO雷達最優(yōu)極化設計問題建模為敵方與雷達設計工程師之間的二人零和博弈問題，針對存在最優(yōu)純策略和最優(yōu)混合策略兩種情況求解了最優(yōu)發(fā)射極化，該方法與傳統(tǒng)方法相比，不需要利用輔助數據進行估計，大大降低了算法復雜度，提高了可實現性；通過數值仿真分析