基于信息論的MIMO壓縮感知雷達(dá)測量矩陣優(yōu)化.pdf

1、超寬帶、高分辨、多通道及多目標(biāo)已成為目前雷達(dá)處理技術(shù)的主要發(fā)展趨勢，由此帶來了雷達(dá)信號處理過程中運算量巨大，數(shù)據(jù)存儲量、傳輸量急劇上升，實時處理困難等問題，受傳統(tǒng)奈奎斯特（Nyquist）采樣定理的限制，大數(shù)據(jù)處理成為傳統(tǒng)雷達(dá)的一個難以突破的瓶頸。壓縮感知雷達(dá)由于實現(xiàn)了對雷達(dá)數(shù)據(jù)的直接采樣，降低了系統(tǒng)的采樣速率和系統(tǒng)復(fù)雜度，從而提高系統(tǒng)的分辨率，其在雷達(dá)領(lǐng)域有著廣闊的應(yīng)用前景。
　　測量矩陣與稀疏變換基的隨機不相關(guān)特性是壓縮感知雷

2、達(dá)正確恢復(fù)信號的基礎(chǔ)，測量矩陣的好壞既直接關(guān)系到信息采集和信息傳遞的實現(xiàn)，又關(guān)系到能否從低維投影中正確恢復(fù)原始信號。傳統(tǒng)的隨機測量矩陣的矩陣存儲元素容量巨大，計算復(fù)雜度高，并且不是最優(yōu)的測量矩陣。針對這種情況，為了改善壓縮感知雷達(dá)目標(biāo)參數(shù)檢測和成像性能，本論文研究了MIMO壓縮感知雷達(dá)測量矩陣優(yōu)化問題，仿真分析驗證了已有的基于最大信噪比準(zhǔn)則的測量矩陣優(yōu)化方法，并提出了一種基于互信息準(zhǔn)則的測量矩陣優(yōu)化方法。文中首先建立了高斯伯努利隨機信號

3、模型下MIMO壓縮感知雷達(dá)成像場景，然后根據(jù)信息論和凸優(yōu)化的理論知識推導(dǎo)了最大互信息與最小互相關(guān)系數(shù)測量矩陣優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)和約束條件，并運用優(yōu)化工具包優(yōu)化求得測量矩陣，最后用優(yōu)化所得的測量矩陣觀測數(shù)據(jù)，以 SLIM算法重構(gòu)目標(biāo)信號實現(xiàn)目標(biāo)檢測和成像。
　　計算機仿真實驗驗證了基于互信息準(zhǔn)則的測量矩陣優(yōu)化方法能夠使得感知矩陣列與列之間的互相關(guān)系數(shù)更小，從而得到更好的測量矩陣。該方法下的測量矩陣克服了現(xiàn)有的隨機性測量矩陣實現(xiàn)困難和確定