新體制雷達的優(yōu)化及目標定位方法

目錄
第1章 緒論 1
1.1 引言 1
1.2 部分新體制雷達簡介 1
1.2.1 認知雷達 1
1.2.2 MIMO雷達 3
1.2.3 壓縮感知雷達 5
1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 6
1.4 本書內(nèi)容安排 11
第2章 認知雷達系統(tǒng)的波形優(yōu)化與參數(shù)估計 13
2.1 引言 13
2.2 認知雷達系統(tǒng)模型 13
2.3 雷達發(fā)射波形優(yōu)化 16
2.4 兩步法 19
2.4.1 不存在雜波干擾時的發(fā)射波形優(yōu)化 19
2.4.2 存在雜波干擾時的發(fā)射波形優(yōu)化 22
2.4.3 復(fù)雜度分析 25
2.4.4 目標散射系數(shù)估計的Cramér-Rao界 25
2.5 仿真結(jié)果 25
2.6 本章小結(jié) 31
第3章 多目標條件下的波形優(yōu)化與參數(shù)估計 32
3.1 引言 32
3.2 存在多個擴展型目標的CR雷達系統(tǒng)建模 32
3.3 多個遠距離間隔目標的TSC估計 33
3.3.1 基于KF的多個遠距離間隔目標TSC估計算法 33
3.3.2 針對多個遠距離間隔擴展型目標的波形優(yōu)化 35
3.4 多個近距離間隔目標的TSC估計 37
3.4.1 基于KF的多個近距離間隔目標TSC估計算法 37
3.4.2 針對多個近距離間隔擴展型目標的波形優(yōu)化 38
3.5 仿真實驗 40
3.5.1 針對多個遠距離間隔擴展型目標的波形優(yōu)化 41
3.5.2 針對多個近距離間隔擴展型目標的波形優(yōu)化 44
3.6 討論 48
3.7 本章小結(jié) 48
第4章 基于壓縮感知的參數(shù)估計與波形優(yōu)化 49
4.1 引言 49
4.2 多個擴展型目標的雷達系統(tǒng)建模 50
4.2.1 接收信號模型 50
4.2.2 基于壓縮感知的稀疏系統(tǒng)建模 51
4.3 波形優(yōu)化算法 53
4.3.1 *小化互相干系數(shù) 53
4.3.2 兩步波形優(yōu)化法 54
4.4 仿真結(jié)果 58
4.4.1 *小化互相干系數(shù)的波形優(yōu)化算法 58
4.4.2 不同SNR下的稀疏重構(gòu)性能 62
4.4.3 不同目標個數(shù)條件下的稀疏重構(gòu)性能 62
4.4.4 不同測量次數(shù)條件下的稀疏重構(gòu)性能 63
4.5 討論 64
4.6 本章小結(jié) 64
第5章 運動目標檢測與波形優(yōu)化 66
5.1 引言 66
5.2 基于多個運動平臺的集中式MIMO雷達系統(tǒng) 67
5.3 運動目標檢測 71
5.4 回波信號估計 73
5.4.1 目標不存在時的信號估計 73
5.4.2 目標存在時的信號估計 76
5.5 發(fā)射波形優(yōu)化 77
5.5.1 問題描述 77
5.5.2 波形優(yōu)化問題求解 80
5.6 仿真結(jié)果 82
5.6.1 波形優(yōu)化對檢測性能的影響分析 83
5.6.2 目標和雜波參數(shù)估計對檢測性能的影響 84
5.6.3 與其他算法對比 84
5.6.4 與分布式MIMO雷達對比 85
5.6.5 與集中式MIMO雷達對比 86
5.6.6 不同參數(shù)對檢測性能的影響 86
5.7 本章小結(jié) 88
第6章 基于壓縮感知的多目標定位與多天線位置優(yōu)化 89
6.1 引言 89
6.2 分布式MIMO雷達系統(tǒng)模型 89
6.3 基于壓縮感知的多目標定位方法 91
6.4 分布式MIMO雷達的天線位置優(yōu)化 93
6.5 統(tǒng)計性能分析 97
6.5.1 互相干系數(shù)概率分布 97
6.5.2 互相干系數(shù)的漸近性分析 99
6.6 仿真結(jié)果 102
6.6.1 算法6.1性能分析 102
6.6.2 多目標定位性能分析 104
6.7 本章小結(jié) 106
第7章 考慮未知互耦與網(wǎng)格偏離時基于稀疏貝葉斯的MIMO雷達DOA估計方法 107
7.1 MIMO雷達DOA估計模型 107
7.2 考慮未知陣元互耦的DOA估計方法 112
7.2.1 存在網(wǎng)格偏離的稀疏模型 112
7.2.2 基于稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)的DOA估計方法 114
7.3 仿真結(jié)果 122
7.4 本章小結(jié) 126
第8章 考慮未知互耦與網(wǎng)格偏離時均勻線陣的DOA估計方法 127
8.1 均勻線陣測向系統(tǒng) 127
8.2 存在未知天線互耦時的DOA估計方法 130
8.2.1 稀疏DOA估計模型 130
8.2.2 基于稀疏重構(gòu)的DOA估計方法 132
8.2.3 SODMC算法的收斂性分析 136
8.2.4 SODMC算法的計算復(fù)雜度分析 137
8.3 仿真驗證 138
8.4 本章小結(jié) 144
參考文獻 145
附錄A 時延與多普勒頻移表達式 158
附錄B 部分公式詳細推導(dǎo)過程 160