低信噪比下MIMO雷達信號參數(shù)估計與識別方法研究.pdf

1、目前，雷達已與通信、導航、電子對抗等系統(tǒng)融為一體，成為高技術信息戰(zhàn)場中的重要角色。一批新體制雷達系統(tǒng)別樹一幟，并且與傳統(tǒng)的常規(guī)雷達系統(tǒng)相比，在雷達發(fā)射波形、收發(fā)天線數(shù)、信號處理流程等方面都有明顯的區(qū)別。新體制雷達抗截獲能力得到提高，無疑給電子偵察帶來了巨大的挑戰(zhàn)，使軍方獲取信息的能力和各系統(tǒng)聯(lián)合作戰(zhàn)的對抗方式與手段正在發(fā)生變革。多輸入多輸出（Multiple Input Multiple Output, MIMO）雷達正是在這一新的軍事

2、需求背景下誕生的一種新體制雷達，受到了各國科研人員越來越多的關注。
　　本論文正是針對上述問題，建立了三種不同調制類型的MIMO雷達信號模型，分析并總結了各子載波信號間的關系以及在不同變換域特征，并以此為基礎提出了低信噪比下MIMO雷達參數(shù)估計及識別算法。
　　主要內容為：
　　1.分析了MIMO雷達低信噪比特點和三種常用的MIMO雷達信號的時域、頻域及時頻域特征。同時，分別建立了針對集中式MIMO雷達信號和分布式MI

3、MO雷達信號的偵察模型，為后續(xù)信號識別及參數(shù)估計奠定基礎。
　　2.首先采用時域檢測、頻域檢測及時頻域檢測方法對集中式MIMO雷達信號和分布式MIMO雷達信號的檢測性能進行了探討。然后，針對簡單脈沖MIMO雷達信號（Monopulse-MIMO, MP-MIMO）及線性調頻 MIMO雷達信號（Linear Frequency Modulation-MIMO, LFM-MIMO），提出了基于子載波合并的參數(shù)估計算法。該方法利用MIM

4、O雷達信號的波形分集特征，采用多個子載波合并的方式提高接收信號的信噪比(Signal to Noise Ratio, SNR)。仿真驗證了算法的有效性，且該算法能適應更低的SNR環(huán)境。
　　3.提出了基于圖像處理的集中式MIMO雷達信號識別方法。該方法利用不同調制類型的集中式MIMO雷達信號循環(huán)譜和時頻譜的差異，采用圖像處理的方法對噪聲進行抑制，并從中提取出用于識別的特征參數(shù)將不同調制類型的集中式MIMO雷達信號與常規(guī)雷達信號區(qū)別