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文檔簡介
1、陣列信號處理是現(xiàn)代信號處理的一個重要研究分支,其應用涉及到雷達、通信以及聲吶等多個領域。波達方向(DOA)估計是陣列信號處理中最主要的研究方向,隨著近三十年陣列超分辨技術的發(fā)展,DOA估計得到了廣泛的關注和快速的發(fā)展。但是受實際復雜環(huán)境和地形的影響,很多超分辨算法無法在實際系統(tǒng)中取得令人滿意的結果,因此估計精度高、易于實現(xiàn)、穩(wěn)健的DOA估計算法就成為廣大學者的研究目標。
米波雷達波長較長,具有良好的反隱身和對抗反輻射導彈的
2、能力,且作用距離遠,衰減比微波波段要小。但是,受天線尺寸的限制,米波雷達波束寬,角分辨率較差,天線副瓣高,抗干擾能力差等缺點比較明顯,特別是俯仰上波束打地,仰角測量精度受到地面(或海面)多徑反射的影響較為嚴重,從而影響了米波雷達對目標高度的準確測量。因此,米波雷達測高一直是雷達界一大難題。本文以米波雷達低仰角超分辨為主要出發(fā)點,結合米波三坐標雷達課題,圍繞低復雜度、解相關和高精度等目標展開工作,具體工作概括如下:
1.針對
3、傳統(tǒng)算法對多徑信號的DOA估計自適應性差和特征值分解運算量大的問題,研究了一種基于實值特征子空間迭代的DOA估計算法。對每個快拍回波數(shù)據(jù),通過梯度算法自適應更新特征子空間,并將復值特征子空間變換為實值以實現(xiàn)多徑信號的解相關,最后利用基于信號子空間的Unitary ESPRIT算法或噪聲子空間的實值求根MUSIC算法進行角度估計。仿真實驗和實測數(shù)據(jù)處理結果表明,由于引入了自適應特征子空間迭代和實值域處理,該算法無需特征值分解,具有較低的運
4、算量和良好的自適應性,可應用于多徑信號的角度估計問題。
2.研究了基于行列合成處理和超分辨測角的雙迭代方法。在平面陣列進行波達方向估計時,通常會涉及較多的陣元空間和二維角度搜索,基于此,在單目標存在反射多徑的模型下,引入行列合成處理實現(xiàn)降維,并結合實值Root-MUSIC算法和RELAX算法完成角度估計。首先,通過構造行、列合成因子將面陣數(shù)據(jù)矩陣降維為兩個線陣的數(shù)據(jù)向量,由實值Root-MUSIC算法或RELAX算法分維進
5、行角度估計,進而由測角結果重構合成因子,行列合成和角度估計的過程反復迭代、直至收斂。雙迭代過程逐漸降低了每次迭代時合成因子的誤差并提高了測角精度,在保持二維角度估計精度的前提下,顯著地降低了傳統(tǒng)方法的運算量,并由實測數(shù)據(jù)處理結果得到了驗證。
3.研究了基于二維空間平滑的波束域MUSIC算法。在均勻線陣空間平滑解相關的原理上,提出了基于均勻面陣的解相關處理方法一二維空間平滑算法。沿面陣的兩維方向進行二維空間平滑實現(xiàn)相關信號的
6、解相關,然后將空間平滑后陣元域的數(shù)據(jù)變換到維數(shù)顯著降低的波束域,利用波束域MUSIC算法估計相關信號的二維角度。該方法能有效地對多個相關信號進行解相關,在降低傳統(tǒng)高分辨算法運算量的同時,可以獲得比陣元空間更加穩(wěn)健的測角性能。
4.基于DFT的稀疏分析通過迭代方法最小化約束條件下的代價函數(shù),增強信號成分、壓低噪聲來獲得比傳統(tǒng)的.DBF方法更高的分辨率。將稀疏分析應用于角度估計中,對陣列信號的長度進行了虛擬拓展,突破了陣列分辨
7、率的瑞利限,能獲得與MUSIC算法相當?shù)臏y角精度,且無需特征值分解和解相關處理。同時,將稀疏分析應用于空時二維參數(shù)的估計中,時域稀疏解用于估計信號的頻率并分離信號,對分離后的信號分別進行空域稀疏分析,得到信號的波達方向估計。最后提出了基于均勻面陣稀疏分析的二維波達方向估計方法,依次沿面陣方位向和俯仰向進行稀疏分析,分離信號并得到每個信號的二維角度;針對算法存在測角盲區(qū)的問題,給出了一種改進方法,通過求解空間二維稀疏解得到二維角度估計。<
8、br> 5.研究了具有雙尺度空間旋轉不變性的稀疏陣列。分析了陣列的雙尺度旋轉不變性,然后使用Unitary ESPRIT算法進行測角,第一個具有半波長平移的旋轉不變性得到空間角頻率的無模糊粗估計:第二個具有遠大于半波長平移的旋轉不變性得到循環(huán)模糊的精估計,用粗估計結果對精估計解模糊獲得無模糊的精估計。提出了一種基于旋轉矩陣特征值等價性的自動配對準則,有效地解決了多目標時,方位角、仰角、粗估計及精估計可能出現(xiàn)的失配問題。和常規(guī)陣列相
9、比,稀疏陣列的計算復雜度并沒有增加,而大的陣列孔徑保證了其較高的測角精度和分辨率。
6.研究了基于精確多徑信號模型的合成導向矢量測高方法。綜合考慮反射系數(shù)和多徑反射波與直達波的波程差產(chǎn)生的相位等因素,研究了基于地形參數(shù)一角度二維搜索的合成導向矢量MUSIC和ML算法;并提出利用二次雷達信息計算目標反射點與天線中心的高度差,避免了地形參數(shù)的測量,并且將二維搜索簡化為一維角度搜索。另外,給出了一種由測角誤差自適應調(diào)整地形參數(shù)的
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