發(fā)布時(shí)間：2024-05-11 13:52

　　2007年起,多輸入多輸出(MIMO)雷達(dá)的研究工作在中國(guó)慢慢興起,是正迅猛發(fā)展的雷達(dá)體系,與MIMO通信有較深的聯(lián)系,相對(duì)于傳統(tǒng)雷達(dá)體系,它具有檢測(cè)目標(biāo)定位準(zhǔn)確、對(duì)隱形物體有較高檢測(cè)性能等特點(diǎn),在軍事和民用領(lǐng)域均有較好的發(fā)展前景。當(dāng)下,MIMO雷達(dá)檢測(cè)目標(biāo)根據(jù)檢測(cè)目標(biāo)的不同屬性已經(jīng)研究出很多方法,但大部分都是需要在已經(jīng)知道或者預(yù)估目標(biāo)散射矩陣等屬性,并且需要假設(shè)快拍數(shù)要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于接收發(fā)射陣元數(shù),然后在上述前提下開展檢測(cè)工作,雖然一定程度上促使性能得到了提升和進(jìn)步,但是當(dāng)快拍數(shù)與發(fā)射接收陣元數(shù)接近,或者少于發(fā)射接收陣元數(shù)時(shí),傳統(tǒng)的檢測(cè)方法便不再具有實(shí)用價(jià)值。伴隨MIMO雷達(dá)技術(shù)應(yīng)用需求不斷出現(xiàn),大陣列和盲檢測(cè)的趨勢(shì)呼之欲出。針對(duì)以上問題,本文利用自由概率理論和Stieltjes變換,探索研究了一種在相關(guān)噪聲背景下基于特征值的MIMO雷達(dá)目標(biāo)盲檢測(cè)方法,建立一個(gè)接收發(fā)射陣元數(shù)與快拍數(shù)相差不多的大陣列雙基地MIMO雷達(dá)模型,通過傳統(tǒng)檢測(cè)方式,利用M-P律得到在高斯白噪聲背景下大陣列雙基地MIMO雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)的閾值,然后通過自由概率理論和Stieltjes變換的運(yùn)用,利用并解析接收信號(hào)的相關(guān)矩...

【文章頁(yè)數(shù)】：54 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖2.1MIMO雷達(dá)檢測(cè)目標(biāo)模型

第2章MIMO雷達(dá)檢測(cè)相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)5天線分集技術(shù)了，當(dāng)MIMO技術(shù)應(yīng)用到雷達(dá)檢測(cè)領(lǐng)域時(shí)，具體模型如圖2.1。圖2.1MIMO雷達(dá)檢測(cè)目標(biāo)模型空間復(fù)用其實(shí)是在發(fā)射端和接收端采用很多個(gè)天線，因?yàn)樵诳臻g中傳播的是多種路徑的，采取同樣的頻率、頻譜資源在建設(shè)的多個(gè)空間路徑通道中同時(shí)發(fā)射信號(hào)....

圖2.4一維高斯分布

吉林大學(xué)碩士學(xué)位論文12xxxpTn121221exp21,;········（2.4）其中μ是列向量x的平均值構(gòu)成的向量，而Σ即協(xié)方差矩陣。對(duì)于任意列向量來(lái)Z來(lái)說(shuō)，其協(xié)方差矩陣的定義為：TTTZEZEZZZEZEZZEZEZCov·················（2.5）列向....

圖2.5協(xié)方差的相關(guān)性體現(xiàn)協(xié)方差描述了變量數(shù)據(jù)在各個(gè)方向上的分布，二維的數(shù)據(jù)點(diǎn)的一個(gè)分布見圖2.6

第2章MIMO雷達(dá)檢測(cè)相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)13均值就是高斯分布中心的位置，方差則描述了數(shù)據(jù)分布離均值的情況，方差越大，表面數(shù)據(jù)相對(duì)于中心點(diǎn)越分散，表明離中心點(diǎn)越是密集，方差描述數(shù)據(jù)的離散程度。如果隨機(jī)變量服從高斯分布，而且均值已知，那么方差的估計(jì)值為：2N1···············....

圖2.6協(xié)方差在二維分布上體現(xiàn)

第2章MIMO雷達(dá)檢測(cè)相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)13均值就是高斯分布中心的位置，方差則描述了數(shù)據(jù)分布離均值的情況，方差越大，表面數(shù)據(jù)相對(duì)于中心點(diǎn)越分散，表明離中心點(diǎn)越是密集，方差描述數(shù)據(jù)的離散程度。如果隨機(jī)變量服從高斯分布，而且均值已知，那么方差的估計(jì)值為：2N1···············....

本文編號(hào)：3970016