基于壓縮采樣的比幅測向方法研究.pdf

1、傳統(tǒng)的Nyquist采樣定理要求采樣頻率必須大于等于信號最高頻率的兩倍，但很多情況下信號帶寬較大，采樣頻率難以達到最高頻率的兩倍。近年來Donoho和Candès提出了壓縮采樣CS(Compressed Sensing)理論。該理論利用原始信號的稀疏性先驗知識，通過相應的稀疏重建算法來重構出原始信號。目前常見的稀疏重建算法主要包括基追蹤方法(BP)和正交匹配追蹤方法(OMP)。本文將壓縮采樣理論應用到雷達目標的波達方向(DOA)估計上，

2、通過幅度調制實現(xiàn)多目標的DOA估計。
　　 現(xiàn)代雷達系統(tǒng)通常采用單脈沖技術來實現(xiàn)目標的DOA估計，但是當一個距離方位單元內存在多個目標時，單脈沖技術得到的一般是錯誤的DOA估計結果。對此，研究人員已經(jīng)提出了最大似然(ML)方法和漸近最大似然(AML)方法來減少多個目標的影響。雖然這些方法可以實現(xiàn)多目標的DOA估計，其精度也較高，但是不能估計速度相同的多目標DOA。論文的主要工作概括如下：
　　 1．針對傳統(tǒng)正交匹配追蹤算

3、法容易受原子間干擾的影響而導致重構效果較差，提出了一種自適應抑制原子間干擾的正交匹配追蹤算法。以稀疏多徑信道的估計為例，該算法通過設計一個自適應的感知字典，從而抑制訓練序列之間干擾的影響，提高算法對非零抽頭的檢測概率，其信道估計精度要明顯優(yōu)于傳統(tǒng)OMP方法的估計精度。
　　 2．針對單目標的DOA估計問題，提出了一種基于稀疏重建的波束掃描測向方法，該類方法不僅利用了天線方向圖的峰值特性，還利用了基于冗余字典描述的接收數(shù)據(jù)的稀疏特

4、性。與傳統(tǒng)的基于峰值特征和對稱約束的估計方法相比較，該類改進的方法需要的脈沖數(shù)更少，并且具有壓縮采樣的能力。
　　 3．推導了多目標DOA估計的Cramer-Rao Lower Bound（CRLB）下限，提出了基于壓縮采樣理論的多目標DOA估計方法。將多目標DOA估計問題看成是一個稀疏向量的重構問題，該稀疏向量的非零元素及其在向量中的位置信息分別表征目標的幅度信息和角度信息，并用BP方法重構稀疏向量。傳統(tǒng)ML算法估計多目標DO