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伴随着反辐射武器、隐身技术、电磁干扰等反雷达技术的发展,MIMO雷达凭借其独有的高分辨率、抗干扰等特性成为未来雷达发展的重要方向。现有MIMO雷达信号处理DOA估计技术已发展了很多比较成熟的方法,这些方法均是以背景噪声为高斯分布模型的基础上推导而来。越来越多的研究表明,MIMO雷达信号处理过程中的噪声信号往往带有冲击特性和长拖尾特性,而且随着冲击性和拖尾性的增加,MIMO雷达信号DOA估计的性能急剧下降。这些具有冲击性和拖尾性的噪声信号被证明符合α稳定分布,而符合α稳定分布的噪声信号不存在二阶及二阶以上的高阶矩,所以基于二阶矩或高阶矩的信号处理方法在MIMO雷达DOA估计时对背景噪声为α噪声估计性能下降甚至严重失效。因而研究α噪声背景下MIMO雷达DOA估计具有重要价值和意义。分数低阶矩可以有效抑制α噪声的冲击性和拖尾性,现有的基于分数低阶矩的MIMO雷达DOA估计方法仅适用于α取值为1到2之间的弱冲击α噪声,当α取值为0到1之间的强冲击α噪声时,现有的MIMO雷达DOA估计方法已不适用。为突破MIMO雷达DOA估计时对α取值范围的限制,本文主要研究工作如下:1.针对α噪声信号处理工具分数低阶矩展开研究,分析了相位分数低阶矩对不同α取值的α噪声抑制的机理,证明了MIMO雷达DOA估计时相位分数低阶矩统计量的存在性,推导了MIMO雷达基于相位分数低阶矩的匹配滤波过程,通过仿真实验验证了相位分数低阶矩对α噪声抑制作用及基于相位分数低阶矩的MIMO雷达匹配滤波理论的正确性;2.研究了双基地MIMO雷达DOA估计MUSIC算法,并以不同取值的α噪声为背景噪声,提出了基于相位分数低阶矩的双基地MIMO雷达DOA估计MUSIC算法,并结合粒子群寻优可以简化计算量的特点对MUSIC算法的谱峰搜索进行了优化,通过仿真实验验证了不同α取值时基于相位分数低阶矩的MIMO雷达DOA估计MUSIC算法的正确性,并验证了MUSIC算法下基于相位分数低阶矩匹配滤波和粒子群寻优谱峰搜索理论的正确性;3.研究了双基地MIMO雷达基于张量理论的DOA算法,并以不同取值的α噪声为背景噪声,提出了基于相位分数低阶矩的双基地MIMO雷达张量PARAFAC分解DOA估计算法,以最小离差准则及三线性交替最小二乘为基础估计MIMO雷达匹配滤波的三阶张量模型PARAFAC分解矩阵因子,实现对双基地MIMO雷达的DOA进行估计,通过仿真实验验证了不同α取值时基于相位分数低阶矩的双基地MIMO雷达张量PARAFAC分解DOA估计算法的正确性;仿真实验表明,本文所提算法均能实现对α噪声背景下MIMO雷达的DOA估计,本文所提的基于相位分数低阶矩的噪声处理办法不仅可以有效抑制不同α取值的α噪声,还可实现对双基地MIMO雷达的DOA精确估计。