非高斯杂波中的MIMO雷达信号分离

合集下载

雷达信号预处理技术研究

雷达信号预处理技术研究随着科技的发展，雷达技术被广泛应用于军事、民用、航空航天等领域，雷达信号预处理技术也因此成为了研究的热点之一。

雷达信号预处理是指在雷达信号处理过程中，在接收到雷达信号后进行的信号处理，旨在消除信号中的噪声和干扰，从而提高雷达信号的质量和准确度。

在本文中，我们将探讨雷达信号预处理技术的关键问题、研究现状以及未来的发展方向。

一、雷达信号预处理技术的关键问题在雷达信号处理过程中，信号预处理技术是决定雷达性能的关键之一。

信号预处理的主要目标是尽可能地提取有价值的信息，同时抑制噪声和干扰。

然而，在信号预处理中，存在一些特殊的问题，需要引起我们的重视。

1. 同频干扰问题在雷达信号处理过程中，同频干扰是一种较为普遍的问题，特别是在高密度发射环境下，信号干扰更加严重。

同频干扰的出现将影响观测数据的精度和可靠性，因此解决这个问题是信号预处理中的一个主要任务。

2. 非统计特性问题雷达信号的非统计特性包括非平稳性、非高斯性和非线性等。

这些非统计特性对于信号处理和目标识别会产生很大的影响，因此解决这个问题也是信号预处理中的一个重要问题。

3. 系统建模问题在设计和优化信号预处理算法时，必须考虑到系统的物理环境和传输特性。

因此，对雷达系统进行合理的建模是一个很大的问题，建模模型的准确性会影响到信号预处理算法的准确度和可靠性。

二、雷达信号预处理技术研究现状目前，雷达信号预处理技术已经成为了一个热门的研究领域。

学者们通过了解信号的统计特性，识别来自于噪声和干扰的信号分量，并采用信号处理算法，提高雷达信号的质量和准确度。

1. 基于小波变换的信号预处理算法小波变换是一种用于信号分析的有效方法，被广泛应用于雷达信号预处理中。

小波变换技术可以有效地识别噪声和干扰信号，并对雷达信号进行去噪和去干扰处理，从而提高雷达信号的可靠度和准确度。

2. 基于卡尔曼滤波的信号预处理算法卡尔曼滤波是一种优秀的随机滤波算法，被广泛应用于雷达信号预处理中。

MIMO雷达基本原理

3
Rabideau 对发射分集 MIMO 雷达的系统结构、匹配滤波、波束形成及性能改善方面进行了研究。 Robey 则建立了 L 波段和 X 波段的 MIMO 雷达实验系统用于研究低旁瓣的波束形成技术。而 Bekkerman 及 Tabrikian 对发射分集 MIMO 雷达的空间覆盖、方向图改善和最大可检测目标数目等问题进行了研究，也对其在目标检测、DOA 估计及 CRB 方面的性能改善进行了详细研究。Sammartino 研究了目标模型对 MIMO 雷达性能的影响。牛津大学的 Khan 则通过实验系统对收发分集 MIMO 雷达模式下球状目标回波的信噪比改善进行了研究。在角度分集方面，新泽西技术研究所的 Fishler 等人分析了 MIMO 雷达角度估计均方差的 Cramer-Rao 限，并研究了角度分集增益对检测概率的改善情况。正交波形设计是 MIMO 雷达实现的关键问题，在发射信号优化方面，Deng 利用模拟退火算法来优化正交多相编码波形和正交离散频率编码波形。他采用的优化准则是基于相关函数，设计的正交波形对多普勒频率很敏感。针对这个问题，Khan 用正交矩阵设计的方法对多普勒问题进行了处理，但是当波形长度及波形个数增加的时候，这种方法难以胜任。Yang 则从信息论的角度，基于互信息及最小均方误差估计的准则下对正交波形的设计进行了研究，并取得了很好的研究成果。实际上，MIMO 雷达也可以采用非正交波形集来实现任意的方向图。在这方面，华盛顿大学研究了如何通过选择合适的信号互相关矩阵和互谱密度矩阵来逼近需要实现的发射方向图。 MIT 林肯实验室的 Bliss 和 Forsythe 则研究了在杂波环境下用于雷达成像的发射波形优化设计，以及在无杂波环境下用于测角的发射波形优化设计问题。 Xu 和 Li 等人则对自适应技术在 MIMO 雷达中的应用进行了研究，将目前存在的一些方法在 MIMO 雷达下进行拓展，主要包括 Capon 波束形成及 APES 方法等，显示了 MIMO 雷达在这些方面的优越性。同时他们也对探测信号的设计进行了研究。 MIMO 雷达的初步实验研究报道则主要有 MIT 林肯实验室的 L 波段和 X 波段 MIMO 雷达虚拟阵列降低旁瓣的波束形成以及牛津大学对球状目标回波信噪比的改善等。在国内，对 MIMO 雷达的研究才刚刚起步，但这方面的研究基础可追溯到上世纪 90 年代。电子科技大学从上世纪 90 年代中期开始，便开展了雷达波形数字产生技术的研究，在总装等的支持下，已先后完成了多项数字波形产生研制任务。另外，电子科技大学还自筹科研经费，从 2003 年开始，对低截获相控阵雷达技术进行了前期研究，在系统方案，单元模块电路等方面已取得一定进展。同时，华东电子技术研究所开展

MIMO雷达信号互相关分选算法

MIMO雷达信号互相关分选算法陈璐;毕大平;余强【摘要】在对MIMO雷达信号进行研究分析的基础上,根据其信号特点,比较了基于PRI的传统信号分选的优缺点.针对传统分选方法易受噪声和脉间抖动影响的缺点,提出了一种基于互相关分析的MIMO雷达信号分选方法.对互相关输出信号的信噪比进行了理论推导,证明了该方法具有良好的抑制噪声的能力.通过仿真分析,验证了该方法与传统分选方法相比具有5个明显优点:抗噪声能力强,不受脉间抖动的影响,对截获信号的数目要求低,分选错误率低,工程实现简单.并且实验证明该方法不仅适用于MIMO雷达信号,同样适用于对其他雷达信号的分选.【期刊名称】《现代防御技术》【年(卷),期】2015(043)005【总页数】8页(P184-191)【关键词】多输入多输出雷达;雷达对抗侦察;互相关分析;信号分选;脉间抖动;噪声抑制【作者】陈璐;毕大平;余强【作者单位】电子工程学院,安徽合肥230037;电子工程学院,安徽合肥230037;安徽省电子制约技术重点实验室,安徽合肥230037;电子工程学院,安徽合肥230037【正文语种】中文【中图分类】TN971.+1;TP391.9作为一种新体制雷达，MIMO雷达(multiple input multiple output radar)利用分集技术，使其在低截获概率、动目标检测、杂波抑制、目标参数估计、目标成像等领域的性能要优于传统体制雷达，因此，MIMO体制将成为未来雷达发展的一个趋势。

然而，针对MIMO雷达的对抗侦察技术和干扰技术相关研究较少，因此，应该加强这一方面技术的研究。

在雷达对抗侦察系统中，信号处理系统是一个重要组成，其中信号分选是信号处理系统是一个关键环节。

文献[1]分析了影响复杂环境下信号分析识别的因素；文献[2]利用最近邻分类器实现了对信号的分选；文献[3]对最近邻分类器进行了改进，提出了一种自适应电子支援侦察系统(electronic support measures,ESM)接收机分选算法结构；文献[4]提出了累积差直方图(cumulative difference histogram,CDIF)算法，解决了传统直方图分析方法分选正确率低的缺点，但算法复杂度较高；文献[5]对CDIF算法进行了改进，提出了时序直方图(sequential difference histogram,SDIF)算法，运算速度和防止虚假目标方面得到提高，但是容易受脉间调制和子谐波的影响；文献[6]提出了PRI变换算法，有效抑制了信号分选的子谐波，但是当存在脉冲抖动时，分选影响较差；文献[7]针对传统PRI变换算法的缺点，提出了改进PRI变换法，有效克服了原有算法易受脉冲抖动的影响，但是改进后的算法需要有较多的脉冲作为分选对象，才能达到较好的分选效果。

α稳定分布噪声下基于梯度范数的VSS-NLMP算法

α稳定分布噪声下基于梯度范数的VSS-NLMP算法郝燕玲;单志明;沈锋【摘要】针对α稳定分布噪声环境下的自适应滤波问题,提出一种新的基于梯度范数的变步长归一化最小平均p范数(variable step-size normalized least mean p-norm,VSS-NLMP)算法.该算法首先对梯度矢量进行加权平滑,以减小梯度噪声的影响,然后利用梯度矢量能够跟踪自适应过程的均方偏差这一特点,利用梯度矢量的欧氏范数控制步长的变化.给出了新算法的迭代过程,然后对其收敛性进行分析,仿真结果表明本算法较现有变步长NLMP算法有更好的性能.%According to the problem of adaptive filtering in α stable environments, a gradient-norm based variable step-size normalized least mean p-norm (VSS-NLMP) algorithm is proposed. The squared norm of the smoothed gradient vector, which can track the variation of the mean square deviation at iteration, is used to update the step-size parameter in the algorithm. The weighted average of the gradient vector reduces the noise effectively and results in a more stable and less noisy adaptation of the step-size parameter. The update and convergence of the proposed algorithm are formulated. The simulation results indicate that the proposed algorithm has a better performance compared with the existing VSS-NLMP algorithms.【期刊名称】《系统工程与电子技术》【年(卷),期】2012(034)004【总页数】5页(P652-656)【关键词】信号处理;α稳定分布;分数低阶统计量;自适应滤波;变步长归一化最小平均p范数算法【作者】郝燕玲;单志明;沈锋【作者单位】哈尔滨工程大学自动化学院,黑龙江哈尔滨150001;哈尔滨工程大学自动化学院,黑龙江哈尔滨150001;哈尔滨工程大学自动化学院,黑龙江哈尔滨150001【正文语种】中文【中图分类】TN911.70 引言高斯分布白噪声是最常用的接收机背景噪声模型，这是因为理想的高斯模型可以简化信号处理算法和接收机结构设计，并且这种假设的合理性由中心极限定理得到证明［1］。

MIMO雷达对SwerlingⅢ和Swerling Ⅳ目标的检测性能

发全不分集方案［、仅发射端分集方案 …和收发全分集方案【；从波形分集角度来说，ＭＩ雷达采用引ＭＯ
正交波形［或者部分相关波形【．从信号处理方式来说，ＭＩ１４１ＭＯ雷达可采用相干［处理和非相干［处理
方式。ＭＩＭＯ雷达当前研究的重点包括波形设计、模糊函数、波束赋形［、检测性能分析等。引钔ＭＩＭＯ雷达检测性能分析是当前ＭＩＭＯ雷达研究的一个热点，主要内容包括高斯白噪声中的单、多脉冲检测，以及杂波背景下自适应检测。在高斯白噪声中的检测方面，文献［】用非相干信号处理方式研究了多基地ＭＩ３采ＭＯ雷达的信号检
摘要该文基于ＳｅｌｇＩＩＳｒｉｇＩ目标模型，研究空间分集ＭＩｗｒｎＩ和ｗｅｌＶｉｎＭＯ（多输入多输出）雷达发射相干脉冲
串时的检测方法和性能，得到了检测概率和虚警概率的解析表达式。仿真表明，随着相干脉冲串数目的增加，目标的检测性能更好；同时，与传统雷达相反，在高检测概率时，空间分集ＭＩＯ雷达对ＳｒｎＩ型目标的检测性能优ＭｗｅｌｇＩＩｉ
第ｌ５卷第５期
电路与系统学报
ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＣＩＣＵＩＳＡＮＤＹＳＥＭＳＲＴＳＴ

一种MIMO雷达非高斯杂波中的信号分离方法

第２８卷
第２期
信号处理
ＳＧＮＡＬＰＩＲＯＣＥＳＩＳＮＧ
Ｖ０．８Ｎｏ２１２．Ｆｂ．２２ｅ０１
２１０２年２月
一
种ＭＩＭＯ雷达非高斯杂波中的信号分离方法
冯讯王首勇杨军陈倩倩
ｃｕｔｒｈｅｕｔｈｗｔａｅｐｒｏｍａｃｆｒｐｓｄｍｅｈｄｉｎｔａｆｃｅｙｔｅｓｒｎｔｆｏ－ａｓｉｎｐｏｅｔｓｌｔ．Ｔｅｒｓｌｓｏｈｔｔｅｒｎｅｏｏｏｅｔｏｏｆｔｄｂｈｔｅｇｈｏｎｇｕｓａｒｐｒｉｅｓｈｆｐｓｅｎｅ
中图分类号：Ｔ９７５Ｎ５．２文献标识码：Ａ文章编号：２０ — ５０２１）２０６ — ６０３０３（０２０ — ２４０
ＡＩＭＭＯｄａｇａｐｒｔｎＡｌｏｉｍｎＮｏ — ｕｓａｕｔｒＲａｒＳｉｎｌＳｅａａｉｇｒｈｉｎＧａｓｉｎＣｌｔｏｔｅ
ｂａｏｍｉｇｉｐｏｏｅ．Ｉｅｐｏｏｅｔｏｈｅｄｐｎｅｔｌｔｅｎｈｎｅｉｅａｓｔｎｉｎｌａｅｒｇｒｅｅｍｆｒｎｒｐｓｄｎｔｒｐｓｄｍｅｈｄ，ｔｅｅｄｎｕｔｒａｄｔｅｕｄｓｒｄｔｎｍｉｉｇｓｇａｓｒｅａｄｄｓｈｃｒｔａｎｅｅｅｃ．Ｂｓｎｈｒｃｉｎｏｅｒｅｔｔｔｓｏｈｅｅｖｄｓｎｌｎｏｓｒｉｓｔｅｏｔｕｏｅｆｔｅｓｉｔｒｒｎｅｆｙｕｉｇｔｅｆａｔａｌｗｒｏｄｒｓａｉｉｆｔｅｒｃｉｅｉａｓａｄｃｎｔａｎｕｐｔｐｗｒｏｏｌｓｃｇｈｈ

杂波环境下MIMO雷达对起伏目标的检测性能分析

控阵雷达目标检测模型及性能
根据实际雷达面临环境和便于分析，首先对雷达的目标检测条件做如下假设：目标是由数量
关于ＭＩＭＯ雷达的目标检测问题，国内外学者对其进行了初步的探讨．０６年，ｉｌ研究了２０Ｆｓｅｈｒ单脉冲条件下ＭＩＭＯ雷达在噪声背景中的目标检测问题，建立了ＭＩＭＯ雷达的窄带目标模型与信
分析了ＭＩＭＯ雷达的目标检测性能，Ｊ显然，上述
收稿日期：０７０—２修订日期：０７０．８２０—７０；２０－７２
（ＳｅｌｇＩＩ）首先给出了传统相控阵雷达单如ｗｒｎ、Ｉ，ｉ脉冲下对高斯杂波加高斯噪声背景中目标的检测性能，然后建立了ＭＩＭＯ雷达单脉冲条件下高斯杂波加高斯噪声背景中的检测模型，导出了检测
性能的理论公式，最后将两者在不同信噪比条件下的目标检测性能进行仿真比较，出了有关结论．得
平稳高斯白噪声中对瑞利起伏目标的单脉冲检测
性能，是，述性能分析仅限于噪声背景，雷但上在达的实际工作情况中，目标检测面临的环境既有噪声，有杂波，也为了使检测性能分析更贴近实际
型的高斯白噪声；雷达的发射信号为窄带信号；为简化分析，略目标的多普勒特性．忽
摘要：ＭＯ雷达采用了空间分集与信号分集技术，ＭＩ与传统相控阵体制雷达相比，望获得更高的目标可检测性能．对杂波与噪声同时存在的实际背景，立了ＭＩ针建ＭＯ雷达检测模型，出了检测性能的理论公式，导

超高分辨率雷达成像技术

超高分辨率雷达成像技术雷达成像技术因其高精度、长距离、无照明等优势，在军事、航空、海洋等领域有着广泛应用。

在这些领域中，高分辨率是一个关键因素，越高的分辨率，也就意味着越精准的目标定位和追踪。

因此，超高分辨率雷达成像技术的研究与发展成为众多领域的重点研究领域之一。

传统的雷达成像技术通常是通过串行收发高斯波形来实现高精度成像，在特殊场景下，还需要执行脉冲压缩操作以获得更高的分辨率。

但这种方法受到频率带宽限制，以及从源信号到目标之间反射的信号传输时间等因素的影响，有一定的局限性和缺陷。

近年来，超高分辨率雷达成像技术的发展和完善主要体现在两个方面：宽带信号和多输入、多输出(MIMO)技术。

宽带信号技术宽带信号波形的使用是一种有效的方式，可以有效克服传统雷达成像技术的缺陷。

宽带信号波形的优点是它可以减少反射信号的失真和非线性失真，这种失真会影响地面单反和分辨率的效果。

同样，使用宽带信号波形可以提高雷达分辨率，除此之外，可以充分利用雷达的波束在跨越大对地区时保持同样的宽度，同时提高分辨率。

针对宽带信号技术的研究，在信号极化、调制、采样以及处理技术的研究与发展中，华为、欧洲航空防务集团等国内外公司都在做出重要贡献。

MIMO技术MIMO技术可以突破传统雷达成像过程的瓶颈。

实现方法是利用多通道接收并进行详细处理。

通过MIMO技术，雷达可以同时收集多个雷达信号，同时，就像Wi-Fi网络那样，它可以同时发送多个输入和输出信号，从而使信号传输更加准确，从而提高分辨率。

例如，利用MIMO技术，海上搜索雷达可以向不同的方向发送信号，并在同一时间内接收反射信号。

利用这种技术，雷达可以测量反射信号的相位，从而以更高的分辨率成像区域的面积，减轻切变效应的影响。

总结超高分辨率雷达成像技术是对传统雷达成像技术的一个重要改进。

其基于宽带信号技术和MIMO技术的高精度、长距离、无照明等优势，极大地提高了雷达成像的精度和效率。

未来，随着相关技术的不断发展和应用，超高分辨率雷达成像技术的应用也将更加广泛。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

（ＦＬＯＳｉｒｐｓｄ）ｓｐｏｏｅ．ＴｈｒｐｓｄｍｅｈｄａｓｍｅｈｔｔｅＭＩＯａａｌｔｅａｉｆｅｙｅｐｏｏｅｔｏｓｕｓｔａｈＭｒｄｒｃｕｔｒｓｔｓｉｓｓｍｍｅｒｃａｐａｓａｔｉｌｈｔ — ｂｅ（ａｌＳＳ）ｄｓｒｂｕｉｎ，ａｄｔｅｔｈｕｅｏｘｍｉｉｇｔｅｏｔｕｒｃｉｎｌｌｗｅｒｅｉｎｌｏｃｕｔｒｉｔｉｔｏｎｈｎｗｉｈｔｅｒｌｆｍａｉｚｎｈｕｐｔｆａｔｏａｏｒｏｄｒｓｇａ— －ｌｔｅｔ
第３２卷第６期２１００年６月
文章编号：０１５６２１）６１１—５１０—０Ｘ（０００ —２００
系统工程与电子技术
ＳｓｅｎｉｅｒｎｎｅｔｏｉｓｙｔｍｓＥｇｎｅｉｇａｄＥｌｃｒｎｃ
Ｖｏ．２Ｎｏ６１３．
ＭＩＯａａｉｎａｅｒｔｏｎｎｎＧａｓｉｎｃｕｔｒＭｒｄｒｓｇｌｓｐａａｉｎｉｏ ‘ ｕｓａｌｔｅ
ＺＨＵａ＿０，ＷＡＮＧｈｕｙｎＸｉｏｂＳｏ — ｏｇ，ＬＩＸｕｔｏ，ＦＡＮＧａ－ｕ —ａＱｉｎｘｅ
ｐｗｅａｉｏｒｒｔｏ。ｔｐｔｕｆｌｅｏｆｉｉｎｓａｅｏｔｉｅ．ＴｈＩＯａａｉｎｌｓｐｒｔｎｉｏｅｅｔＳＳｈｅｏｉｍｉｔｒｃｅｆｃｅｔｒｂａｎｄｍｅＭＭｒｄｒｓｇａｅａａｉｎｃｈｒｎａｏａｄｎｎｃｈｒｎＳｃｕｔｒａｅｓｍｕａｅｅｐｃｉｅｙＳｍｕａｉｎｒｓｌｓｓｏｔａｈｒｐｓｄｍｅｈｄｉｎｏ－ｏｅｅｔＳａｌｔｅｒｉｌｔｄｒｓｅｔｖｌ．ｉｌｔｏｅｕｔｈｗｈｔｔｅｐｏｏｅｔｏｓｖｒｆｉｉｎｏＩＯａａｉｎｌｓｐｒｔｎｉｏ — ｕｓｉｎｃｕｔｒｎｔｈｓｔｅｓｍｅｇｏｅｆｒａｃｅｙｅｆｃｅｔｆｒＭＭｒｄｒｓｇａｅａａｉｎｎｎＧａｓａｌｔｅ，ａｄｉａｈａｏｄｐｒｏｍｎｅｏａｒｄｔｎｌＭＦｎＧａｓｉｎｃｕｔｒｓｔａｉｏａｉｉｕｓａｌｔｅ．
优匹配滤波器系数。分别对相关ＳＳ和非相关ＳＳ杂波条件下的ＭＩｅａＭＯ雷达信号分离进行了仿真。结果表明，该方法可有效实现非高斯杂波中的Ｍ１Ｍ０雷达信号分离，在高斯杂波条件下与传统匹配滤波的性能是一且
ｔａｉｏａｔｈｄ．ｌｅ（Ｆ）ｉｏ－ｕｓａｌｔｅ，ａｎｗＦｂｓｄｏｒｃｉｎｌｌｗｅｒｅｔｔｓｉｓｒｄｔｎｌｍａｃｅｆｔｒＭｉｉｎｎｎＧａｓｉｎｃｕｔｒｅＭａｅｎｆａｔａｏｒｏｄｒｓａｉｔｏｃ
致的。
关键词：多输入多输出雷达；非高斯杂波；对称Ａｌｈ稳定分布；号分离；匹配滤波ｐａ信中图分类号：Ｎ５．１Ｔ９７５文献标志码：ＡＤＩ１．９９ｊｉｎ１０－０Ｘ．０００．２Ｏ：０３６／．ｓ．０１５６２１．６０２ｓ
Ｊｎ００ｕｅ２１
非高斯杂波中的ＭＩＭＯ雷达信号分离
朱晓波，王首勇，李旭涛，方前学
（．空军雷达学院，湖北武汉４０１；．汕头大学电子工程系，东汕头５５６）１３０９２广１０３
摘要：对传统匹配滤波对非高斯杂波中的多输入多输出（ｌｐｅｉｐｔｌｐｅｕｐｔＭＩ针ｍｕｔｌｎｕｔｌｏｔｕ，Ｍ０）ｉｍｕｉ雷达信
（１．ＷｕａｄｒＩｓ．，Ｗｕａ３０９，Ｃｉａ；ｈｎＲａａｎｔｈｎ４０１ｈｎ
２．Ｄｅｔｆｅｔｏｉｇｉｅｒｎｐ．ｏＥｌｃｒｎｃＥｎｎｅｉｇ，ＳａｔｕＵｎｖｈｎｏｉ．，Ｓａｔｕ５０３，Ｃｉａｈｎｏ１６５ｈｎ）
Ａｂｔａｔｓｒｃ：ＴｏａｄｅｓｔｅｐｏｌｍｆｍｕｔｐｅｉｐｔｍｕｔｐｅｏｔｕＭＩＯ）ｒｄｒｓｇａｅａａｉｎｗｉｄｒｓｈｒｂｅｏｌｉｌｎｕｌｉｌｕｐｔ（Ｍａａｉｎｌｓｐ题，出一种基于分数低阶统计量的匹配滤波算法。该方法将对称Ａｌｈ稳定分布（ｙ提ｐａｓｍ— ｍｅｒｐａｓａｌ，ｅ）为ＭＩｔｉＡｌｈｔｂｅＳＳ作ｃＭ０雷达的非高斯杂渡模型，以滤波器输出分数低阶信杂比最大为准则导出最