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低角雷达盲信号分离方法研究

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摘要

第一章 绪论

1.1 任务背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 低角雷达多径效应研究现状

1.2.2 盲源分离问题的国内外研究现状

1.3 本论文的结构安排

第二章 多径效应原理及盲源分离的理论基础

2.1 多径效应原理及影响

2.2 盲源分离相关数学知识

2.2.1 概率论知识

2.2.2 统计知识

2.2.3 信息论知识

2.3 系统模型

2.4 盲源分离的特点

2.4.1 盲源分离的可实现性

2.4.2 盲源分离的不确定性

2.5 数据的预处理

2.5.1 中心化

2.5.2 白化

2.6 盲源分离的性能评价准则

2.6.1 性能指数

2.6.2 相似系数

2.6.3 输出信噪比

2.6.4 输出均方根误差

2.7 本章小结

第三章 基于独立分量分析ICA的盲源分离算法

3.1 ICA中常见的几种典型的目标函数

3.1.1 基于非高斯性

3.1.2 信息最大化

3.1.3 最小互信息

3.1.4 极大似然估计

3.2 ICA的几种典型的学习算法

3.2.1 随机梯度学习算法

3.2.2 自然梯度学习算法

3.3 盲源分离的主要算法

3.3.1 基于二阶统计量的盲源分离

3.3.2 基于高阶统计量的盲源分离

3.3.3 固定点FastICA算法

3.3.4 稀疏分量分析方法

3.4 源信号数目估计

3.5 本章小结

第四章 盲源分离算法的仿真与分析

4.1 仿真内容

4.2 仿真结果分析

4.3 结论

4.4 本章小结

第五章 基于盲分离算法的雷达多径误差抑制效果分析

5.1 雷达实测数据来源与分析

5.2 利用盲分离算法处理实测雷达数据

5.3 结果分析

5.4 本章小结

第六章 结论与展望

6.1 结论

6.2 展望

参考文献

致谢

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摘要

目前,利用飞行高度在1km以下的飞机、巡航导弹等低空和超低空飞行的战略性武器对地面目标进行低空突袭已成为现代战争的重要手段之一。由于常规雷达不易精确探测和跟踪低空飞行物,因此研究雷达探测跟踪低空飞行物的的稳定性和精度问题是一项应对信息化战争的关键性课题,在军事的防空领域中具有深远意义。
  当雷达探测跟踪低空飞行目标时,地海面、周围地形等会对雷达信号引起镜面反射或漫散射,从而形成电磁波传播的多径效应。多径效应使得雷达接收信号为直接波信号和其它传播路径信号的叠加,这不仅使得雷达接收信号的回波幅度和相位产生变化,也使得雷达对目标探测参数存在较大误差,甚至可能会使得雷达无法对目标进行稳定探测和跟踪。因此,要实现低空目标的精确测量和跟踪,必须将雷达测量信号中的多径信号去除,提取到直接波信号,以提高雷达对目标探测参数的精度。
  本文主要是研究运用盲源分离算法有效地提取直达波信号,抑制多径效应误差的方法,以提高雷达的测量精度。首先阐述了低角雷达探测与跟踪的任务背景、意义和国内外研究现状以及盲源分离概况、多径效应产生的原理。分析了多径效应的几何模型,讨论了多径效应对雷达接收信号的回波幅度、相位和回波功率造成的影响。然后对盲源分离的一些常用算法进行了深入研究,包括AMUSE算法、JADE算法、CuBICA算法和FastICA算法。通过仿真分析并比较各种算法的分离信号与源信号的相似系数、分离后均方根误差与输出信噪比曲线,验证了CuBICA算法的分离性能要优于其他算法,具有较高的分离精度和较好的鲁棒性。随后,通过采用CuBICA算法,同时考虑对三阶和四阶累积量进行对角化来实现独立分量分析,证明了CuBICA算法对不同的信号有很强的适应能力,可以同时处理亚高斯信号和超高斯信号,且对概率密度函数为对称的或非对称的信号均有很好的性能表现。最后,运用CuBICA盲分离算法对某实验基地的雷达实测多径数据进行了处理。通过比较不同采样点数的方位角、仰角和距离的盲分离前、后均方根误差曲线,以及各自的盲分离前后的均方根误差之比,最终实现了对实测雷达数据处理并有效地提取雷达的直达波信号,抑制多径效应误差的功能,也证明了该方法的有效性和实用性,该方法也可以应用到雷达对高空目标探测的数据处理中。

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