分集MIMO雷达目标散射特性与检测算法

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多输入、多输出(MIMO)雷达是目前国际雷达领域的研究热点,它可以利用雷达发射信号多样性来提高雷达系统性能。按照雷达天线之间的距离,MIMO雷达分为两种,集中式MIMO雷达和分布式MIMO雷达,前者利用发射波形多样性提高雷达系统的自由度和分辨率,后者利用雷达目标散射的空间多样性提高雷达系统的检测性能,它又被称为空间分集雷达。另一种分集雷达是频率分集雷达,而目前同时具有空间和频率散射多样性的MIMO雷达逐渐受到重视。本论文围绕“十一五”国防预研项目“XXX/XXX雷达技术”的研究任务,研究了集中式MIMO和分布式MIMO雷达涉及的信号处理及目标检测问题,主要贡献分为以下四个部分:研究了雷达目标回波的统计特性,尤其是相关特性,它为分集MIMO雷达信号检测器设计提供了重要依据。本文将表明,分集MIMO雷达有可能接收到既不是完全相关,也不是完全独立的目标回波信号,此时常用的独立性条件已不能用来描述目标回波信号之间的相关性的程度大小。因此,以一个频率和空间联合分集MIMO雷达为背景,本文对目标回波信号相关性的定量化进行了研究,给出了其中任意两个分集通道中目标回波信号的相关系数的表达式,该结果适用于任意形式空间分集、频率分集和空间-频率联合分集的MIMO雷达。该表达式可用于估计分集通道间目标回波信号的相关系数,为多通道融合检测算法研究和性能分析提供了基础。集中式MIMO雷达可实现更多的自由度和更高的分辨率,但其计算量也随之大大增加。本文利用接收信号协方差阵可能具有Kronecker结构的特点,提出了相应的自适应波束形成算法,可以大大降低样本数需求和计算量。论文首先给出了干扰回波信号的协方差阵具有Kronecker结构的条件,在此基础上给出了目标参数估计算法和两种典型的信号处理结构,随后对典型干扰的协方差阵结构进行了分析,表明有源干扰信号的存在将破坏该结构。最后,通过MIMO波束形成问题,研究了无源干扰信号对基于结构化协方差阵的信号处理算法的影响,表明,基于结构化的波束形成方法可以抑制小于接收天线个数的无源干扰信号,但不能抑制多于雷达接收天线个数的干扰信号。分集MIMO雷达通过对多通道信号的融合处理来获得检测性能的提高,不同通道间回波信号的相关特性和信噪比不同的问题是设计分集MIMO雷达信号检测算法时需要考虑的重点。本文研究了目标回波信号的相关性和信噪比不平衡对于已有检测算法的影响,并且基于尼曼-皮尔逊准则,针对目标回波相互独立但信噪比不同情形提出了一种基于信噪比加权的检测算法,以及针对目标回波统计相关且信噪比不同情形提出了一种高斯信号检测算法。最后分析了目标回波的相关性、信噪比失衡和虚警概率对于所有检测算法的影响,结果表明,目标回波的临界相关和通道信噪比失衡会降低传统检测算法的检测概率,而提出的算法能够提高雷达系统的检测性能。实际的分集MIMO雷达检测系统有时需要考虑局部的杂波信号抑制问题,基于广义似然比准则,提出了一种具有局部干扰抑制功能的信号融合检测器,该检测器具有多个特点,包括具有恒虚警性能,可以方便的组织信号融合网络,允许不同站点的杂波信号具有不同的分布,允许不同站点的参数灵活设置,信号融合网络的中继节点可以利用过路数据提高本身的检测性能,数据通过中继节点时,信号传输带宽无需增加等,具有良好的工程应用前景。
摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第一章 绪论第14-24页
    1.1 MIMO雷达的基本概念和研究意义第14-16页
        1.1.1 MIMO雷达基本概念第14-15页
        1.1.2 MIMO雷达特点与分类第15-16页
        1.1.3 MIMO雷达的研究意义第16页
    1.2 MIMO雷达发展简介第16-19页
        1.2.1 MIMO通信基本原理第16-17页
        1.2.2 从MIMO通信到MIMO雷达第17-18页
        1.2.3 MIMO雷达的国内外研究现状第18-19页
    1.3 MIMO雷达中的关键问题第19-20页
        1.3.1 波形设计问题第19页
        1.3.2 相关MIMO雷达波束形成问题第19页
        1.3.3 信号融合检测问题第19-20页
        1.3.4 雷达目标回波序列的统计特性第20页
    1.4 论文的内容和安排第20-21页
    1.5 本章小结第21页
    本章参考文献第21-24页
第二章 相关和分集MIMO雷达信号模型第24-44页
    2.1 相关MIMO雷达信号模型第24-27页
    2.2 脉冲编码信号设计要求第27-28页
        2.2.1 雷达对单个编码信号的基本要求第27页
        2.2.2 MIMO雷达对编码信号组的要求第27-28页
        2.2.3 一种简单的编码信号产生方法第28页
    2.3 分集MIMO雷达目标回波统计特性第28-30页
        2.3.1 频率分集雷达参数设计准则第28-29页
        2.3.2 空间分集雷达参数设计准则第29-30页
        2.3.3 小结第30页
    2.4 分集MIMO雷达目标检测基础第30-36页
        2.4.1 非相干积累检测器第31-32页
        2.4.2 局部多脉冲积累分集雷达检测器第32-34页
        2.4.3 两步最大似然检测器恒虚警特性分析第34-35页
        2.4.4 小结第35-36页
    2.5 MIMO雷达性能分析第36-41页
        2.5.1 天线距离较近MIMO雷达分析第36-38页
        2.5.2 分集MIMO雷达的检测性能分析第38-41页
    2.6 本章小结第41页
    本章参考文献第41-44页
第三章 MIMO雷达目标回波统计特性第44-74页
    3.1 散射点雷达目标模型与空间和频率联合分集雷达第45-51页
        3.1.1 散射点模型第45-47页
        3.1.2 空间和频率联合分集MIMO雷达第47-49页
        3.1.3 分集MIMO雷达信号模型第49-51页
    3.2 目标回波信号独立性条件和相关系数第51-55页
        3.2.1 目标回波相关性分析第51-53页
        3.2.2 独立性条件第53页
        3.2.3 目标回波信号的相关系数第53-55页
    3.3 分集通道对的类型及其等效频率间隔第55-62页
        3.3.1 分集通道对的类型第55-57页
        3.3.2 完全相关分集通道对第57页
        3.3.3 频率分集通道对第57-58页
        3.3.4 空间分集通道对第58-60页
        3.3.5 空间频率联合分集通道对第60-61页
        3.3.6 小结第61-62页
    3.4 仿真验证和通道依赖性的空间依赖性第62-70页
        3.4.1 理论相关系数的验证仿真试验第62-65页
        3.4.2 空间分集通道对的空间依赖性第65-67页
        3.4.3 频率分集通道对的空间依赖性第67-69页
        3.4.4 小结第69-70页
    3.5 雷达几何布站结构第70-72页
        3.5.1 雷达布站的目的与限制第70-71页
        3.5.2 雷达布站规则第71-72页
    3.6 本章小结第72页
    本章参考文献第72-74页
第四章 相关MIMO雷达信号处理第74-98页
    4.1 相关MIMO雷达干扰协方差阵结构第75-82页
        4.1.1 干扰协方差阵满足结构化所需假设第75-78页
        4.1.2 目标幅度参数估计第78-80页
        4.1.3 典型的信号处理结构一第80-81页
        4.1.4 典型的信号处理结构二第81-82页
    4.2 相关MIMO雷达的波束形成问题第82-88页
        4.2.1 相关MIMO雷达波束形成:脉冲压缩后的信号第83-84页
        4.2.2 相关MIMO雷达波束形成:脉冲压缩前的信号第84-87页
        4.2.3 二维面阵的导向向量扩展第87-88页
        4.2.4 计算量样本需求分析第88页
    4.3 典型干扰在MIMO雷达中协方差阵形式第88-90页
        4.3.1 白噪声协方差阵的结构第88-89页
        4.3.2 有源白色压制性干扰协方差阵的结构第89页
        4.3.3 点状无源干扰协方差阵的结构第89-90页
        4.3.4 杂波干扰协方差阵的结构第90页
        4.3.5 小结第90页
    4.4 仿真结果第90-95页
        4.4.1 信噪比改善因子第91页
        4.4.2 结构化和非结构化干扰协方差阵对比试验第91-95页
    4.5 本章小结第95页
    本章参考文献第95-98页
第五章 MIMO雷达单脉冲信号融合检测第98-136页
    5.1 复高斯背景下的尼曼-皮尔逊检测器简介第99-103页
        5.1.1 检测问题描述第99-100页
        5.1.2 尼曼-皮尔逊检测器第100页
        5.1.3 虚警概率分析第100-102页
        5.1.4 检测概率分析第102-103页
    5.2 分集雷达目标回波协方差阵的估计第103-107页
        5.2.1 目标回波协方差矩阵与性质第103-104页
        5.2.2 通道信噪比的定义第104-105页
        5.2.3 目标回波协方差矩阵的估计第105-107页
    5.3 单脉冲信号融合检测算法第107-114页
        5.3.1 带估计参数的尼曼皮尔逊检测器第108-109页
        5.3.2 一般高斯信号检测器第109-112页
        5.3.3 信噪比加权检测器第112-114页
        5.3.4 小结第114页
    5.4 简单信号融合检测器的检测性能分析第114-121页
        5.4.1 非相干积累检测器第114-117页
        5.4.2 相干积累检测器第117-119页
        5.4.3 信噪比失衡相干积累检测器第119-120页
        5.4.4 小结第120-121页
    5.5 数值仿真结果第121-134页
        5.5.1 相关系数的影响第121-126页
        5.5.2 信噪比失衡的影响第126-129页
        5.5.3 多通道仿真结果第129-131页
        5.5.4 空间划分方法第131-134页
    5.6 本章小结第134页
    本章参考文献第134-136页
第六章 分集MIMO雷达信号融合检测网络第136-164页
    6.1 分集雷达多脉冲信号模型第136-139页
    6.2 基于广义似然比准则的信号融合检测器第139-146页
        6.2.1 基于广义似然比检测器的设计第139-140页
        6.2.2 局部检验统计量的分布第140-142页
        6.2.3 全局检验统计量的分布第142-144页
        6.2.4 检测概率分析第144-145页
        6.2.5 恒虚警门限的快速计算第145-146页
    6.3 基于自适应匹配滤波检测器的信号融合算法第146-151页
        6.3.1 MIMO雷达自适应匹配滤波检测器设计第147-148页
        6.3.2 单站虚警概率的推导第148-150页
        6.3.3 总体检验统计量虚警概率的推导第150-151页
    6.4 信号融合检测雷达网络逻辑结构第151-159页
        6.4.1 基于广义似然检测器的信号融合网络第152-154页
        6.4.2 多脉冲判决融合方法简介第154-155页
        6.4.3 数值仿真结果第155-159页
    6.5 本章小结第159-160页
    6.6 附录第160-163页
        6.6.1 式(6.31)与式(6.34)的证明第160-162页
        6.6.2 广义似然比局部检验统计量特征函数的推导第162-163页
    本章参考文献第163-164页
第七章 结束语第164-166页
    7.1 全文内容总结第164-165页
    7.2 工作展望第165-166页
附录:符号标注第166-182页
致谢第182-184页
作者在读期间的研究成果第184-186页
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