井下無源弱動目標的檢測和參數(shù)估計.pdf

1、目標檢測和參數(shù)估計是實現(xiàn)無源弱動目標定位的兩個關(guān)鍵技術(shù)。煤礦井下發(fā)生事故之后,有源定位系統(tǒng)存在急救時設(shè)備丟失或損壞的弊端,本文提出井下無源弱動目標定位系統(tǒng)模型。首先運用射線跟蹤法分析了井下無線電波傳播特性,得出井下多徑密集、衰落嚴重、時延擴展為ns級別,然后結(jié)合井下復(fù)雜環(huán)境研究了弱動目標的檢測技術(shù)和參數(shù)估計相關(guān)算法。
　　研究井下無源弱動目標檢測技術(shù),包括:(1)分析強干擾抑制的思路,給出基于特征值分解零陷矩陣的設(shè)計方法并仿真證明

2、該方法可有效抑制信噪比為-10dB的靜物多徑干擾信號;考慮井下無線通信多徑密集且衰落嚴重,而零陷矩陣無法抑制小信噪比衰落多徑的干擾,提出基于最小范數(shù)的零陷設(shè)計并仿真證明該算法可抑制信噪比為-20dB的靜物多徑干擾。(2)針對上面兩種零陷算法零陷之后的回波信號進行檢測并仿真,可以看出當目標信號信噪比為-15dB時,兩種方法都能正確檢測出目標信號是否存在;當目標信號信噪比為-25dB時,零陷矩陣就無法檢測到目標信號的存在,而基于最小范數(shù)零陷

3、設(shè)計仍能檢測到目標信號,說明基于最小范數(shù)弱動目標的檢測有更高的靈敏度,而且該算法更簡單。
　　研究井下無源弱動目標參數(shù)估計的算法,包括:(1)理論和仿真分析了逆濾波器算法、MUSIC及其改進算法和互四階累積量TOA估計算法在煤礦井下無線通信的局限性,仿真證明MUSIC及其改進算法對DOA和TOA估計有較高的分辨率,但是對噪聲的抑制能力不強;互四階累積算法對高斯噪聲有很好的抑制作用,但是分辨率較低。(2)結(jié)合井下無線通信時延擴展為n