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文檔簡介
1、測向技術伴隨著雷達的出現(xiàn)而發(fā)展,早在二戰(zhàn)前就已經(jīng)應用到雷達中,如今已經(jīng)是雷達、聲納、通信、地震勘探、射電天文等領域的關鍵技術之一。傳統(tǒng)方法較為簡單,但精度無法滿足現(xiàn)實的需要且對信噪比要求較高;面對越來越復雜的電磁環(huán)境,這些算法的表現(xiàn)越來越不能讓人們滿意,許多改進算法同樣需要增大系統(tǒng)的復雜度且升級困難。陣列測向的出現(xiàn)從很大程度上解決了這些問題,但將陣列應用到方位測量中使得設備較為復雜且體積較大,而且許多陣列測向算法在分辨相干信源、分辨多個
2、信源、復雜電磁環(huán)境等情況下,存在很多問題。本文針對這些缺點,將稀疏逼近方法應用到方位測量中,并得到較為滿意的結(jié)果,主要內(nèi)容如下: 1、總結(jié)現(xiàn)有測向技術的發(fā)展,解釋相位模糊出現(xiàn)的原因,并設計解模糊算法。 2、總結(jié)并分析現(xiàn)有稀疏逼近測向方法:一類是順序前向基選擇方法:基本匹配跟蹤(BMP),順序遞推匹配跟蹤(ORMP),正交匹配跟蹤(OMP)等,另一類為并行基選擇方法:稀疏解逼近(FOCUSS),子空間稀疏逼近(l<'1>-
3、SVD)等。 3、將MP(Matching pursuit)算法應用于電子偵察中,并推導MP算法估計準則,分析不同準則對算法精度和復雜度的影響,討論最佳原子的獲取并利用頻域與空域的等價性提高MP算法性能,得出頻率與角度估計公式;找出MP估計算法內(nèi)部結(jié)構(gòu),分析多信號加性噪聲情況下算法的性能,討論在不同快拍數(shù)下算法的表現(xiàn)。 4、設計出窄帶MP測向算法:扇區(qū)估計方法,波束域MP測向算法,基于旋轉(zhuǎn)不變技術的MP測向算法,解模糊M
4、P測向算法,討論比較不同算法的優(yōu)缺點,并與傳統(tǒng)測向算法(CBF,ML),子空間類算法(MUSIC,B-MUSIC,SSMUSIC),同類算法(FOUCSS,BMP)以及理論下界(CRB)做比較,驗證算法有效性并體現(xiàn)算法在低信噪比下的優(yōu)勢。 5、找出MP算法與現(xiàn)有算法間的異同:常規(guī)波束形成、Capton極大似然法、最大熵法、最大似然法、子空間類算法之間的聯(lián)系和其與同類算法(BMP,OMP,F(xiàn)OCUSS等)間的異同。 6、給
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