集中式MIMO雷达信号分离和脉内参数估计方法研究

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随着电子战场环境的日益复杂,雷达对抗和反对抗间的较量也日趋激烈。MIMO雷达作为一种新型体制雷达,具有良好的反隐身、低截获、抗干扰和高分辨性能,给雷达侦察带来了巨大挑战。本文针对MIMO雷达侦察难题,将集中式MIMO雷达作为研究对象,把三种典型MIMO雷达信号作为基础,利用理论分析和仿真验证的技术手段,主要探讨了以下4部分内容:1.研究了集中式MIMO雷达的工作原理和波形设计条件,分析了三种典型MIMO雷达信号的时频域以及相关性特征,探讨了MIMO雷达接收信号的关键技术,涉及到匹配滤波技术、虚拟阵元技术、数字波束形成技术、MTI和CFAR等。2.研究了集中式MIMO雷达的侦察模型、侦察条件以及阵元个数估计方法,在此基础上,利用FastICA算法和EASI算法实现了MIMO雷达信号的盲源分离,并对两种算法的分离性能进行了横向对比,指出了算法的优缺点和适用条件。3.研究了基于零延时瞬时自相关谱结合部分观测信号FFT谱峰个数来识别MIMO雷达调制样式的方法。分析了瞬时自相关谱的两个谱特征,并在此基础上进行了三种常规雷达和三种MIMO雷达信号的调制识别过程研究。4.研究了基于Morlet小波时频分析的参数提取方法,针对分离后不同调制类型的信号,研究了不同的参数提取方法。其中,LFM-MIMO雷达信号参数是在提取小波时频曲线的基础上,通过一次线性拟合的方法获得信号带宽和中心频率的;PC-MIMO和FC-MIMO雷达信号是通过提取Morlet小波变换系数模的极大值线的跳变频率来获取信号子码宽度信息的。通过对上述四个部分内容的研究,即在详细分析MIMO雷达工作原理的基础上,从盲源分离的角度构建侦察模型,然后在调制类型识别的前提下,运用小波时频分析的手段,采用不同的参数提取方法自动提取出信号的重要参数,进而获得MIMO雷达信号情报信息,从根本上识别一部MIMO雷达。
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