外辐射源雷达压缩感知方位超分辨及GPU实现方法

摘要

外辐射源雷达是一种特殊的双/多基地雷达系统，其自身并不发射电磁波信号，而是依靠环境中已有的第三方非合作照射源实现目标的探测和跟踪。由于不需要发射电磁波信号，该雷达可以部署到城市等人口密集区域。此外，外辐射源雷达具有很强的抗干扰功能，并且能够侦测到隐身目标，因此在雷达研究领域得到广泛地认可。然而，照射源的载频低、有效带宽窄等特点，导致外辐射源雷达方位分辨率差。例如，当一个波束中的同一距离-多普勒单元内存在两个以上的目标时，传统的信号处理方法无法对目标的方位进行分辨。 超分辨技术是一种提高外辐射源雷达目标方位分辨率的有效手段。由于外辐射源雷达阵元接收信号中的直达波和多径等干扰会严重地影响超分辨的结果，因此首先要利用杂波对消方法抑制直达波和多径等干扰。此外，为了提高目标的信噪比以进行超分辨处理，外辐射源雷达需要长时间的信号积累，而传统的超分辨技术容易受到快拍数等条件限制，压缩感知是弥补这一缺陷的有效途径。本文以某实际项目为背景，围绕外辐射源雷达杂波对消算法、压缩感知理论的方位超分辨方法以及GPU实现开展研究，主要内容如下： 1．研究了外辐射源雷达杂波对消及改进的扩展相消算法（ECA）。为了能够准确地对目标实现方位超分辨，要通过杂波对消算法抑制外辐射源雷达阵元接收信号中的直达波和多径等干扰。首先研究了三种杂波对消算法，并进行了算法的性能分析。然后针对传统ECA算法存在的不足之处，提出相应的优化改进算法。通过采集到的模拟电视伴音信号对改进后的ECA算法进行仿真和分析，论证了改进ECA算法的有效性。 2．研究了基于压缩感知的外辐射源雷达方位超分辨技术。压缩感知方位超分辨的关键技术是信号重构，论文首先建立了方位超分辨的信号模型，然后通过压缩感知理论建立方位超分辨的稀疏重构模型，并确定稀疏重构算法。最后通过实验仿真分析压缩感知方位超分辨的性能。 3．研究了外辐射源雷达方位超分辨的GPU实现技术。首先对改进的ECA算法进行GPU实现，并通过大规模的矩阵相乘和矩阵求逆模块对比分析了CPU和GPU信号处理的性能。然后对基于贪婪迭代思想的正交匹配追踪算法（OMP）进行了GPU实现，并通过OMP算法对基于GPU的实时处理性能进行了分析，验证了GPU实时信号处理的性能。

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第一章 绪论

1.1外辐射源雷达概述

1.1.1外辐射源雷达研究背景

1.1.2外辐射源雷达国内外研究现状

1.2压缩感知方位超分辨概述

1.3GPU发展研究现状

1.4论文工作内容

第二章外辐射源雷达杂波对消及ECA改进算法

2.1引言

2.2杂波对消算法

2.2.1LMS算法

2.2.2RLS算法

2.2.3ECA算法

2.2.4各算法性能分析

2.3改进的ECA算法

2.4改进的ECA算法性能分析

2.5本章小结

第三章外辐射源雷达压缩感知方位超分辨

3.1引言

3.2压缩感知理论

3.2.1信号的稀疏表示

3.2.2信号的观测矩阵

3.2.3信号的重构算法

3.3方位超分辨信号模型

3.4压缩感知方位超分辨

3.4.1稀疏重构模型

3.4.2OMP稀疏重构算法

3.5性能分析

3.5.1两个目标性能分析

3.5.2三个目标性能分析

3.5.3压缩感知和MUSIC方位超分辨性能对比

3.6本章小结

第四章外辐射源雷达压缩感知方位超分辨GPU实现

4.1引言

4.2GPU架构与CUDA编程模型

4.2.1GPU架构

4.2.2CUDA编程模型

4.2.3算法优化策略

4.3改进ECA算法GPU实现

4.3.1改进ECA算法GPU实现

4.3.2结果验证

4.3.3性能分析

4.4OMP信号重构算法GPU实现

4.4.1OMP信号重构算法GPU实现

4.4.2结果验证

4.4.3性能分析

4.5本章小结

第五章总结与展望

5.1全文总结

5.2未来展望

参考文献

致谢

作者简介

1.基本情况

2.教育背景

3.攻读硕士学位期间的研究成果

3.1发表学术论文

3.2参与科研项目及获奖