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米波阵列雷达低仰角测高若干问题研究

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第一章 绪论

1.1研究背景和意义

1.2国内外研究历史与现状

1.3本文的主要工作与内容安排

第二章 米波雷达低仰角测高模型

2.1引言

2.2低仰角目标信号模型

2.3低仰角测高技术

2.4低仰角目标DOA估计的Cramer-Rao界分析

2.5本章小结

第三章 基于空域滤波的空间临近相干源角度估计方法

3.1引言

3.2空间临近相干源空间平滑解相干性能分析

3.3基于空域滤波的角度估计方法

3.4算法流程

3.5计算机仿真结果与分析

3.6本章小结

第四章 米波雷达低仰角测高的阵地参数反演方法

4.1引言

4.2经典模型阵地参数反演

4.3扰动模型阵地参数反演

4.4计算机仿真结果与分析

4.5实测数据处理

4.6本章小结

第五章 基于稀疏贝叶斯学习的复杂阵地低仰角测高方法

5.1引言

5.2信号模型

5.3基于稀疏贝叶斯学习的参数估计方法

5.4计算机仿真结果与分析

5.5实测数据处理

5.6本章小结

第六章 双正交电磁矢量阵列低仰角估计方法

6.1引言

6.2电磁矢量阵列简介

6.3低仰角角度估计方法

6.4 Cramer-Rao界分析

6.5计算机仿真结果与分析

6.6本章小结

第七章 总结与展望

7.1本文内容总结

7.2工作展望

参考文献

致谢

作者简介

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摘要

雷达在现代战争中面临隐身飞机和反辐射导弹的威胁,米波阵列雷达由于在反隐身和抗反辐射导弹方面具有独特的优势与潜力而备受关注。米波雷达的波长较长,孔径受限,角分辨率较差,因此多径效应无法避免。多径回波与直达波是一对强相干信号,常常位于同一距离单元、具有相同的多普勒频率和相近的俯仰角,难以从空域、多普勒域和距离维对其进行区分。特别是在复杂阵地,反射面的特性时变、未知而复杂,回波信号包括复杂的多径散射回波和杂波,这都将导致米波雷达低仰角测高精度较差。如果不能提高米波雷达低仰角角度估计精度,不能解决好米波雷达低仰角测高问题,就无法发挥米波雷达在反隐身和抗反辐射导弹方面的潜力。
  因此本论文以米波阵列雷达为背景,在前人工作的基础上,从低仰角测高模型出发,围绕低仰角测高问题,分别在空间临近相干源角度估计、阵地参数反演、复杂阵地低仰角测高和极化信息的利用等方面展开深入研究,主要内容概括如下:
  1.研究米波阵列雷达低仰角测高模型。为解决多径信号的模型失配问题,首先研究建立三种层层递进的低仰角测高模型:经典模型、分布源模型和扰动模型。经典模型将多径建模为与直达波强相干的点源,分别分析了复反射系数的决定因素以及雷达、目标和反射面三者的空间关系。分布源模型将多径建模为相干分布源,强调了多径在空间的扩展性。另外提出一种扰动模型,引入扰动参数描述复杂阵地对多径的扰动。然后研究了三种低仰角测高技术:空间平滑超分辨算法、合成导向矢量算法和基于压缩感知的方法,并讨论了这三种方法各自的优缺点。最后推导了经典模型下低仰角波达方向(Direction of Arrival, DOA)估计的克拉美罗界(Cramer-Rao Bound, CRB),并给出 CRB和测角算法性能的对比。计算机仿真结果表明衰减系数相位的变化会引起CRB和测角算法性能波动,复反射系数和波程差的先验知识是提高低仰角测高性能的重要因素。
  2.研究空间临近相干源角度估计方法。低仰角情形下的直达波和多径就是一对空间临近相干源,其角度估计精度尚有待提高。首先分析了前后向空间平滑算法,指出相关系数的相位影响前后向空间平滑算法的解相干性能,某些情形下前后向空间平滑算法对空间临近相干源无法完全解相干。然后提出一种基于空域滤波的Root-MUSIC高精度角度估计方法。该方法通过空域滤波将相干源彼此分离,理论上可减轻甚至消除相干源相互间的干扰。再对滤波分离后的各个信号分别进行角度估计,通过对滤波器系数和相干源角度的迭代优化提高测角精度。针对非均匀线阵,采用虚拟阵列技术扩展其适用范围。计算机仿真结果表明该方法相比现有算法具有信噪比门限低,测角性能逼近克拉美罗界等优点。
  3.研究米波雷达低仰角测高的阵地参数反演方法。阵地参数的先验知识能提高算法的低仰角测高精度,而现有公开文献未见有效的阵地参数反演方法,特别是所提的扰动模型,扰动参数难以获取,因此研究米波雷达低仰角测高的阵地参数反演方法。首先针对经典模型给出阵地参数反演方法。经典模型中的阵地参数包括反射面高度和复反射系数,并根据反射面高度存在模糊的特点,给出确定的反射面高度搜索范围。然后在经典模型的基础上,针对扰动模型给出扰动参数的反演方法,再结合阵地参数计算精确模型的合成导向矢量进行低仰角测高。计算机仿真结果验证了参数反演方法的有效性,实测数据处理验证了复杂情形下所建模型的合理性和反演方法的有效性。
  4.研究复杂阵地低仰角测高方法。复杂阵地下需采用扰动模型对多径进行表述,而现有算法均未考虑扰动参数的影响,故针对扰动模型提出一种基于稀疏贝叶斯学习的复杂阵地低仰角测高方法。首先建立稀疏贝叶斯学习低仰角测高信号模型,利用目标的空域稀疏性以及稀疏贝叶斯学习求解特殊结构的灵活性,将目标仰角和扰动反射系数建模为稀疏贝叶斯学习模型中的超参数,然后通过期望值最大化算法(Expectation Maximization, EM)算法迭代优化求解各超参数,进而得到目标仰角和高度。通过计算机仿真表明该方法能准确估计扰动参数和目标高度。由于利用了目标的空域稀疏性和目标、雷达、反射面空间关系等先验信息,考虑了地面扰动对多径的影响,该方法对目标仰角和高度的估计比现有算法精度更高。
  5.研究极化阵列低仰角估计方法。极化信息的利用可改善解相干性能,因此研究双正交电磁矢量阵列低仰角估计方法。首先建立双正交电磁矢量阵列的低仰角测高模型。低仰角时水平极化和垂直极化的复反射系数差异不大,单独从极化域和空域均无法达到较好的解相干性能,需要同时利用极化域和空域的信息进行解相干,因此研究极化空间平滑解相干算法。最后分析低仰角测高模型下双正交电磁矢量阵列DOA估计的CRB。标量阵列和极化阵列CRB的对比说明了极化信息的利用给极化阵列相干源DOA估计带来的优势。计算机仿真结果表明极化辅助角和多径相位差是造成CRB和算法测角精度波动的主要因素。所提方法由于联合空域和极化域进行解相干处理,在直达波和多径极化差异较小时也有高精度测角性能,一定程度上减轻了现有算法在低仰角情形下解相干性能差的问题。

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