李燮[1]2003年在《分布式目标参数估计》文中指出实际目标具有一定的体积，用分布式模型来描述目标会比点目标更真实，更能满足现代武器装备对目标识别和精确攻击目标要害部位的要求。本论文研究分布式目标高分辨参数估计方法，论文选题来自国防科技预研基金项目。具有重要的理论意义和实际应用背景。论文详细分析了已有分布式目标参数估计方法及低复杂度的参数估计方法，提出了分布式目标参数估计的RELAX算法和具有稳健性的分布式目标高分辨估计方法，并给出了相应的理论分析和仿真实验结果。主要工作如下：1）研究了两种分布式目标信号模型：相干分布式目标模型和非相干分布式目标模型。并分析了分布式目标协方差矩阵的特征值分布。2）在模型基础上系统地介绍了已有分布式目标参数估计方法，包括最大似然与最小二乘算法，DSPE和DISPARE算法等。3）研究了四种低复杂度算法：一阶近似算法、两点近似的算法、常规波束形成算法和RELAX算法，这些算法都是次优算法，但计算量小，具有实用价值。证明了常规波束形成算法对单个分布式目标DOA估计的渐进无偏性。在多个目标同时存在的时，需要估计的参数较多，可用RELAX算法进行简化。4）提出了利用投影预变换提高分布式目标参数估计性能的方法。5）最后将研究成果推广到智能天线的下行波束形成和引信系统角度测量，仿真结果证明分布式目标模型比点目标模型更准确，具有较大的改善效果。
江胜利, 刘中, 邓海[2]2009年在《基于MIMO雷达的相干分布式目标参数估计Cramer-Rao下界》文中研究表明本文研究了MIMO雷达对相干分布式目标参数估计的Cramer-Rao下界(CRB).首先,给出相干分布式目标的MIMO雷达信号模型,推导出目标参数估计CRB的一般关系式;然后,给出在一个分布式目标、点目标和目标部分信息已知等特殊情况下的CRB;其次,讨论了MIMO雷达CRB的性质;最后,进行计算机仿真试验,研究不同条件下的MIMO雷达性能.结果表明由于具有避免波束形状损失等优点,MIMO雷达对相干分布式目标的参数估计CRB性能优于普通相控阵雷达.本文的研究揭示了MIMO雷达的相干分布式目标参数估计性能.
李廷蔚[3]2017年在《基于GAA模型的分布源直接定位方法》文中进行了进一步梳理分布源定位是通信等领域的重要问题之一。实际应用中,点目标周围往往密集地分布着散射点,导致目标信号在空间上产生一定的角度扩展,传统基于点源假设的定位方法用于这类场合将导致目标定位性能下降。为此,需要针对具体分布式目标,建立合理的分布式目标参数化模型及后续定位方法。现有的分布源定位方法大都是基于观测量估计的两步定位方法,这类方法忽略了所有观测量需要对应于同一目标的约束条件,使得其在低信噪比时定位精度不高。针对这一问题,本文着眼于分布式目标的直接位置估计方法的学习和研究。本文主要内容如下:(1)分布式目标建模针对点源模型的局限,引入了角度扩展参数,建立分布式目标的模型;介绍相干和非相干分布源的概念,由此引出空间频率近似模型和两点源近似模型这两个简化的非相干分布源模型;针对实际通信场景中的非相干分布源,引入GAA(Gaussian Angle of Arrival)模型;假设目标源周围分布的散射点服从高斯分布,对其空间模型和时间模型进行了推导,得到了该信道模型下的阵列响应。(2)直接位置估计方法研究研究了目标源位置直接估计的基本理论。不同于传统两步定位框架中先进行中间参数的估计、再对目标位置进行估计的思路,直接定位方法直接基于原始接收数据对目标位置进行估计:通过数据的频域处理并基于最大似然准则,推导出相应的目标位置估计代价函数。针对多目标源场景,利用MVDR(Minimum Variance Distortionless Response)理论对信号进行滤波,提高了定位方法的分辨率。仿真结果表明:直接定位在低信噪比时具有较低的误差,MVDR方法具有良好的分辨率。(3)分布源直接定位方法研究将点源目标位置直接估计方法推广至分布源模型中,利用GAA模型对接收信号进行建模,基于最大似然准则得到分布源位置和散射半径的估计。在此基础上,研究几种次优的估计——牺牲少量定位精度,获得更低计算复杂度。在基于代价函数进行最优化求解时,利用梯度下降法对最优目标位置值进行迭代搜索。几种方法的仿真结果表明:最大似然估计具有最优精度,最小二乘估计兼具高定位精度和较低的计算量。
郭艺夺, 张永顺, 张林让, 童宁宁[4]2011年在《双基地MIMO雷达相干分布式目标快速角度估计算法》文中研究说明该文提出一种基于双基地MIMO雷达的相干分布式目标快速角度估计算法。建立了双基地MIMO雷达相干分布式目标信号模型;然后,基于该信号模型证明了相干分布式目标导向矢量具有Hadamard积旋转不变性;最后,利用该特性得到了对目标2维收发中心方位角的估计。分析表明:该算法无需搜索,参数配对简单,能有效降低算法的计算量;由于没有对相干分布式目标的角信号分布函数做固定的假设,所以该算法适用于具有不同角信号分布函数或角信号分布函数未知的情况,具有较强的稳健性。计算机仿真结果证明了该文算法的正确性和有效性。
张林让, 田慧, 李燮[5]2004年在《分布式目标参数估计的波束域处理方法》文中研究指明分布式目标参数估计的阵元域处理方法的运算量较大 ,将波束域处理方法用于分布式目标参数估计 ,降低分布式目标高分辨测向算法的运算量 ,提高输入信噪比 ,同时降低算法对系统误差的敏感性。在分布式目标源比较集中的情况下 ,利用较少的几个波束形成波束空间进行参数估计 ,能实现良好的估计性能。仿真结果验证了此方法的有效性。
张声杰[6]2011年在《分布式SAR动目标参数估计技术研究》文中提出星载合成孔径雷达系统因为有很强的隐蔽性,较远的探测距离等等优点,很大的提高了分布式合成孔径雷达系统在军事战争生存、作战能力,所以运用在雷达系统中参数估计算法正日益成为军事技术的关键部分。在星载分布式合成孔径雷达系统为背景下,研究了多合成孔径雷达平台对慢速直线和高速运动目标的参数估计技术,并且对不同参数估计算法进行了研究与比较。在分布式合成孔径雷达成像过程中,运动目标的多普勒中心频率和调频率不同于静止目标,因此在静止目标的分布式合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像上,运动目标不仅在方位向会发生偏移,而且图像也将散焦,分辨率将下降,如果要得到方位向聚焦的高分辨率的运动目标SAR图像,就必须对运动目标重新聚焦成像,因此准确估计运动目标的多普勒参数是运动目标精确成像的关键。在现代战争中,SAR所处理的地面运动目标常常是密集的多运动目标,当SAR的合成孔径内同时存在多个运动目标时,各目标的多个参数都相近,难以区分并且参数估计精度不高。这使得分布式SAR合成孔径内多运动目标的参数估计成为一个棘手的问题,因此必须寻找合适的符合多运动目标回波特性的方法来精确地估计各运动目标的参数。本课题的主要工作可以概括如下:1)针对星载合成孔径雷达系统对运动目标的参数估计问题,当SAR合成孔径内同时存在多个运动目标时,由于其调频率相近,采用传统参数估计方法难以将多个目标区分,并且估计精度不高,因此本文提出级联希尔伯特黄变换-维格纳方法(Hilbert Huang Transform-Wigner Ville Distribution, HHT-WVD),该方法同时解决了HHT时频聚集性不高及WVD存在交叉项的问题,进而实现了对SAR合成孔径内多运动目标参数的精确估计。仿真实验表明,该算法不仅能很好地区分多个运动目标,且参数估计精度高,运算速度快,具有良好的实际应用价值。2)针对传统时频分析方法难以对星载分布式合成孔径雷达系统中地面目标方位向速度进行准确估计的问题,提出了一种分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FrFT)-多重信号分类(Multiple Signal Classification, MUSIC)空时频方法。首先利用FrFT获得信号向量并构造空时频分布矩阵;然后应用此分布矩阵替代传统MUSIC算法中的协方差矩阵从而求得FrFT- MUSIC空时频谱,通过对谱函数进行搜索估计目标速度。仿真实验表明该方法的多目标速度估计精度高,抗噪声能力强,无盲速。3)针对多个合成孔径雷达平台对高速运动目标的参数估计问题,本文提出了一种适用于高速运动目标参数估计的空时频算法。针对多平台的情况,研究了由于目标高速运动带来的距离徙动问题及其解决算法。本文利用多个合成孔径雷达的信号模型,对整个过程进行了仿真分析并且验证了这种算法的有效性。
马培锋[7]2007年在《分布式目标建模及其方位估计算法研究》文中提出阵列信号处理技术一直是近些年来国内外十分关注的研究焦点，阵列信号处理技术中一个很重要的研究方向就是目标方位估计。在这个领域，目前的一个热点是分布式目标的方位估计，之所以强调分布式目标，是因为以往的研究均假设目标为点目标，即使是考虑多目标也只是假设它们是独立的反射点，而实际情况是，现实中的物体，尤其是一些大型的目标，或者是当观测点与目标距离比较近的时候，该物体会在空间上占据一定的体积，因此这样的目标在距离和方位上都不会只表现为一个几何点，如果继续应用点目标模型来模拟这样的物体，则会显得不真实，不能真切的反应目标的特点，并且在算法的研究中带来不利的影响。本文的工作是根据分布式目标的特点建立分布式目标的模型，并在模型的基础上研究目标方位估计方法。具体工作概括如下： 一、研究了四种分布式目标模型。针对分布式目标在不同情况下的特点，以及考虑建模的角度不同，现在的分布式目标的研究中，存在几种不同的建模途径，虽然出发点不同，但是最终殊途同归，不同的模型之间是可以相互解释的。 二、研究了现有的分布式目标方位估计算法，并将其进行了分类：即①MUSIC类算法，②拟合类算法，③ESPRIT类算法，这叁种算法也是对点目标进行方位估计的时候所采用的叁类主要的方法。对每一类算法首先从理论上阐述算法的原理，然后进行了大量的仿真，最后比较了算法性能的差异，得出算法适应性的结论。 叁、详细研究了不同的模型算法在不同的环境下的估计性能，并将典型的基于点目标模型的算法应用在分布式目标环境中，比较它与基于分布式目标模型算法之间的差别，探讨对后者进行研究的必要性。 四、建立多亮点的分布式目标模型，研究模型中具体参数对模型及对算法的影响；提出了一种建立非对称分布源模型的途径。 五、针对具体的目标环境，对现有分布源方位估计算法进行改进，提出了叁种改进算法的方案，并对改进后的算法与改进前的算法进行比较分析，最后用实测数据进行算法验证，结果表明了算法的有效性。
李燮, 张林让, 郭东敏, 汪仪林[8]2003年在《分布式目标参数估计在引信中的应用研究》文中认为在弹 -目交会时 ,由于目标离引信较近 ,目标不能看成空间点目标 ,而是具有分布特征的体目标 ,这时常规点目标下的波达方向估计算法性能下降甚至完全失效。文中建立了这种情况下的分布式目标模型 ,提出了分布式目标的空间二维参数估计简化算法。计算机仿真结果验证了该算法
潘玉成[9]2012年在《基于FDTD的水下分布式目标建模和DOA估计》文中研究说明水下分布式目标的研究是水声工程中的一个十分重要的课题，它对于水下分布式目标识别、海洋资源开发等领域都具有重要意义。对于分布源，基于理想点源假设的目标模型和参数估计算法都已经不再受到信任。本文提出了一种基于时域有限差分法（FDTD）的水下分布式目标建模方法，简化了水下分布式目标的声散射场计算，并且适用于复杂分布式目标的声散射场计算，为水下目标特征参数提取、识别等提供了重要的理论基础。本论文的主要工作以及创新点归纳如下：（1）介绍了经典的理想点源目标模型以及一种分布式目标的简化模型——多亮点目标模型，并在梯形波脉冲入射情况下，详细分析了亮点目标回波的声轴分布和时域迭加波形。（2）介绍了经典的CBF方法和Toeplitz解相干方法，分析了多亮点目标的空间功率谱，在此基础上详细分析了亮点目标回波功率谱的空间相似度，提出了一种基于相似性理论的目标尺度特征提取方法。（3）推导了叁维空间的FDTD一致性表达式，然后针对水下目标的声场问题推导了适用于水下目标声场数值计算的FDTD递推方程组以及矩阵形式的表达式，进而提出了一种基于FDTD的水下分布式目标建模方法，并分别对水下二维目标和叁维目标声散射场进行了仿真，得到了水下分布式目标模型。（4）研究了几种分布式目标的DOA估计方法，包括DSPE算法、TLS_ESPRIT算法和一种叁维低复杂度估计算法，并对基于FDTD建模的二维目标模型和叁维目标模型进行了仿真分析，估计得到了水下分布式目标的特征参数和均方根误差曲线，进而提出了一种基于水下分布式目标空间尺度特征的识别方法。
赵向阳[10]2016年在《分布式星载SAR动目标参数估计及成像研究》文中研究表明分布式星载SAR能够满足现代社会对成像和侦查的需求,近年来得到广泛的研究和发展。常规星载SAR动目标参数估计研究对象是具有方位向和距离向二维运动的目标,但是实际情况下,目标高度向上的运动不可忽略,本文重点研究具有方位向、距离向和高度向上叁维运动目标参数估计问题。本文对分布式星载SAR动目标参数估计和成像问题进行了系统性的研究,首先给出了叁维加速运动目标模型,然后介绍了多项式相位信号参数估计方法,重点介绍叁次相位函数方法,接下来利用叁次相位函数方法对所建立模型的相位系数进行估计,并从中求解出了目标叁维运动的速度分量估计值和加速度分量估计值,最后利用动目标参数估计结果对动目标成像时进行补偿,使方位向散焦的运动目标重新聚焦,同时使运动目标由偏移位置重新回到正确位置。对于叁维加速运动目标,其斜距方程相比于二维运动目标和匀速运动目标都更加复杂,常规的二阶泰勒展开得到的一阶相位系数和二阶相位系数估计值无法满足动目标参数估计精度的要求。为了实现叁维加速运动目标参数估计的高精度要求,需要对斜距进行叁阶泰勒展开,求得更高阶的相位系数,实现更精确的运动目标参数估计。本文给出了叁维加速运动目标的叁阶泰勒展开模型,并采用多项式相位信号参数估计方法对模型的相位系数进行求解,该方法基于叁次相位函数方法,在此基础上联合多个星载SAR的各阶相位系数对目标的运动参数进行了准确有效的求解。目标运动对成像结果的影响主要体现在两方面,即图像散焦和成像位置偏移。本文主要对这两个影响进行了分析,并结合动目标参数估计结果给出了散焦补偿和位置偏移校正的方法。通过对这二者的补偿和校正,能使方位向散焦和位置偏移的运动目标重新聚焦,并在图像的正确位置上形成图像。
参考文献：
[1]. 分布式目标参数估计[D]. 李燮. 西安电子科技大学. 2003
[2]. 基于MIMO雷达的相干分布式目标参数估计Cramer-Rao下界[J]. 江胜利, 刘中, 邓海. 电子学报. 2009
[3]. 基于GAA模型的分布源直接定位方法[D]. 李廷蔚. 电子科技大学. 2017
[4]. 双基地MIMO雷达相干分布式目标快速角度估计算法[J]. 郭艺夺, 张永顺, 张林让, 童宁宁. 电子与信息学报. 2011
[5]. 分布式目标参数估计的波束域处理方法[J]. 张林让, 田慧, 李燮. 电波科学学报. 2004
[6]. 分布式SAR动目标参数估计技术研究[D]. 张声杰. 哈尔滨工业大学. 2011
[7]. 分布式目标建模及其方位估计算法研究[D]. 马培锋. 西北工业大学. 2007
[8]. 分布式目标参数估计在引信中的应用研究[J]. 李燮, 张林让, 郭东敏, 汪仪林. 探测与控制学报. 2003
[9]. 基于FDTD的水下分布式目标建模和DOA估计[D]. 潘玉成. 南京航空航天大学. 2012
[10]. 分布式星载SAR动目标参数估计及成像研究[D]. 赵向阳. 哈尔滨工业大学. 2016
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