阵列天线超分辨方法研究及数值仿真

阵列天线超分辨方法研究及数值仿真

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时间:2019-05-15

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1、硕士论文阵列天线超分辨方法研究及数值仿真摘要随着雷达对探测目标分辨力需求的不断提升,以及对多目标实施精确分类和识别,超分辨力雷达技术已经成为雷达应用发展的一个重要研究领域,因此研究超分辨力雷达的信号形式以及相应的超分辨信号处理方法具有极其重要的意义。现今的距离向高分辨力雷达一般采用对大时宽带宽积信号进行脉冲压缩来实现。因此,本文首先分析了雷达系统中常用的三种大时宽带宽积信号,分别是线性调频信号、非线性调频信号和相位编码信号,并详细分析比较了三种信号各自的特点。本文对超分辨雷达的进一步研究包括以下两个部

2、分:一是对距离向高分辨力的研究,主要包括步进频率体制雷达和相位编码体制雷达两方面。对于步进频率体制雷达,首先分析了信号模型,并分析了目标径向运动对分辨力的影响,提出一种利用不同脉冲重复频率补偿目标径向运动影响的方法。对于相位编码体制雷达,对最优的二相码码型——巴克码序列做了详细分析和推广,提出一种循环级联互补巴克码,并分析了其对抑制距离旁瓣的影响。二是对方位向超分辨算法的研究,首先分析了几种窄带模型下的传统与现代谱估计方法,包括波束形成方法(CBF)、Capon方法、多重信号分类方法(MUSIC)和旋

3、转子空问不变法(ESPRIT),并仿真比较了它们的优缺点,同时,本章还分析研究了利用空间平滑解相干的MUSIC角度估计方法,并利用高频电磁方法(物理光学方法PO)对其进行了仿真分析,随后研究了基于二相编码信号(BPSK)的现代谱估计算法性能,并提出一种基于BPSK信号的类ESPRIT方法。此外,将一维角度估计推广到空问二维角度估计,并对其进行了分析和仿真。最后分析了宽带模型下的线性调频信号估计方法——TCT方法,并提出了一种新的快速算法。关键词:脉冲压缩,大时宽带宽积信号,步进频率雷达,相位编码雷达,

4、方位超分辨算法AbstractSurperresolutionradarisoneofextremelyimportantandwidelyusedtechnologiesindifferentiateandidentifymulti-target.Muchmoreattentionshavebeenfocusedonhowtoobtainhigherresolution.Modemradarintroducespulsecompressiontolargetime.bandwidthproduct(

5、TB)signalswhichcarlachievehighrangeresolution.Therefore,inthedissertationweanalysesomefamiliarlargetime—bandwidthproductsignals,includingfrequencymodulatedpulsewave,nonlinearfrequencymodulatedwaveandphasecodedsignal,thenparticularlyanalysesandcomparesth

6、echaracteristicsofeachother.Highrangeresolutionmethodsarefocusedinthisdissertation.Thestudyofthesteppedfrequencypulsewaveradarsystemisgivenfirstly,thenweanalysetheeffectsoftargetradialmovetotherangeresolution,andadvanceanewmethodwhichutilizesdifferentpu

7、lserepeatfrequencytocompensatetheeffectsoftargetradialmove.Forphasecodedsignalradarsystem,weanalyseandextendtheBarkercodeparticularly,andproposeacircleconnectcombinationBarkercodewhichhasgoodeffectsofcontrollingtherangesidelobe.Theazimuthsuperresolution

8、algorithmsarealsofocusedinthisdissertation.Forthesakeofinvestigatingthemeritsanddemeritsbetweentheconventionalspectrumestimationmethodandthemoderr[spectrumestimationmethod,wecomparesConventionalBeamFormingMethod(CBF)、CaponMethod、

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