基于极化分集技术与随机矩阵理论的MIMO雷达目标检测方法

【摘要】多输入多输出（MIMO）雷达在目标检测、参数估计和目标识别等领域具有诸多优势。由于采用了分集的发射信号，MIMO雷达可显著提高目标的检测性能。本文首先针对基于极化分集技术的MIMO雷达目标检测问题展开了深入研究。传统MIMO雷达主要采用空间分集技术，而极化分集技术的利用使雷达在小目标和杂波背景下具有更强的检测能力。不同的极化方式会带来检测性能的较大差异，通过发射端极化波形的优化设计，可明显改善MIMO雷达的检测性能。进而，本文研究了基于随机矩阵理论（RMT）的MIMO雷达目标检测问题。目前MIMO雷达目标检测大多是在采样数远大于阵元数的假设前提下进行的，当样本数不充足时导致性能降低。随机矩阵理论为MIMO雷达信号处理提供了一个便利的工具，在噪声方差和目标散射矩阵未知的环境下，基于随机矩阵渐进谱理论（AST）的方法可实现双基地MIMO雷达目标的盲检测。本论文的研究工作得到国家自然基金项目“基于极化分集的MIMO雷达参数联合估计与目标定位”（项目编号：61071140）和“基于大维随机矩阵的MIMO雷达稳健目标检测与估计”（项目编号：61371158）的资助。本文主要研究工作如下：在传统分布式MIMO雷达模型的基础上，对杂波背景下基于极化分集的MIMO雷达目标检测问题进行了研究。建立了极化MIMO雷达目标检测的信号模型，提出了一种基于Jones矢量的极化MIMO雷达检测算法。该方法利用发射天线波形极化的多重搜索，实现了极化波形的优化。仿真结果验证了算法的有效性，与水平、垂直、正交极化方式相比，该算法改善了目标检测的性能。为降低多重搜索的复杂度，本文进一步提出一种基于萤火虫群优化（GSO）的MIMO雷达目标检测算法。该方法以检测概率最大为目标函数进行发射极化波形的选择，利用GSO算法进行多维并行搜索，通过并行处理数据，同时优化多个极化参数，解决了难以实现的多重嵌套搜索问题。对算法的仿真结果表明，基于GSO的MIMO雷达目标检测算法改善了检测性能，减少了计算量。上述MIMO雷达检测方法尽管提高了目标检测性能，然而，当采样数不足或采样数与阵元数接近时其性能将会下降。鉴于此，本文从双基地MIMO雷达模型出发，在采样数与收发阵元数的乘积接近的情况下，提出一种基于随机矩阵理论的MIMO雷达目标检测算法。该方法在目标散射信息与定位信息及噪声方差未知的情况下，利用随机矩阵理论实现了目标的盲检测。该算法对先验要求大大放松，对噪声变化不敏感，实现了大阵列情况下MIMO雷达的稳健目标检测。
【作者】汤晓惠；
【导师】姜宏；
【作者基本信息】吉林大学，电子与通信工程，2014，硕士
【关键词】MIMO雷达；目标检测；极化分集；萤火虫群优化算法；随机矩阵理论；

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