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现代雷达中,分辨率是衡量密集多目标运动参数估计以及雷达成像效果的重要指标。超分辨信号处理技术提供了超越传统数字信号处理方法限制的分辨率性能,同时提供了对干扰的抑制能力。针对现有的参数估计方法存在的问题:1)在密集多目标场景下,旁瓣相互干扰叠加从而影响目标的运动参数估计性能;2)多散射点目标场景下,散射点间十字旁瓣相互干扰叠加影响成像、目标识别性能;3)目标运动场景不可复现,收集的数据样本有限,导致数据样本的二阶矩估计不精确。本文通过信号处理方式,分别将密集多目标运动参数估计与成像问题转化为二维复指数信号谱估计问题,并提出一种针对有限数据样本情况的超分辨Capon谱估计方法。主要的研究工作包括:1.详细介绍了窄带、宽带雷达系统的信号模型,以及匹配滤波(MatchedFiltering,MF)、去斜(Dechirp)的信号处理方式,将密集多目标运动参数估计与成像问题转化为二维复指数信号的频率估计问题。2.针对经典二维复指数信号频率估计问题,先介绍基于MF的最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation,MLE)方法,和基于波束形成(Beamforming,BF)的二维Capon谱估计方法,再推导二维复指数信号频率估计问题的克拉美罗下限(Cramer-Rao Bound,CRB),最后研究分析这两个方法在频率估计精度以及第一旁瓣衰减两方面的性能特性。3.为了得到在样本数据有限条件下具有高分辨、高精度特性的参数估计结果,本文借鉴高分辨矢量成像(High Definition Vector Imaging,HDVI)方法的降秩思想,提出基于特征结构子空间的Capon方法(Eigen and Subspace based Capon Method,ES-Capon)。然后,分别针对单频、多频分量的复指数信号频率估计问题,通过仿真实验对比了 ES-Capon方法与MLE方法在估计精度、第一旁瓣衰减、分辨率三大指标中的性能差异,验证了 ES-Capon方法较MLE方法有更高的估计精度与分辨率。4.针对ES-Capon方法存在搜索范围大、计算复杂度高的问题,本文提出了基于二维FFT(2-dimensional FFT,2-d FFT)的快速算法,以及基于二维CZT(2-dimensional CZT,2-d CZT)的快速算法。最后分别对基于2-d FFT与2-d CZT的快速算法的计算复杂度进行分析,通过仿真实验验证基于2-d CZT的快速算法拥有更少的算法用时。5.介绍窄、宽带雷达多目标/散射点的回波模拟技术,以及相应的MF/Dechirp信号处理方式,然后将密集多目标的运动参数估计、逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR)成像问题转化为能用ES-Capon方法处理的二维复指数信号谱估计问题,最后利用仿真实验与实际数据验证了 ES-Capon方法在两种雷达应用中的有效性。