發(fā)布時(shí)間：2024-06-05 02:46

　　機(jī)載前視掃描雷達(dá)可以全天時(shí)、全天候?qū)︼w行器正前方區(qū)域的地形地貌和目標(biāo)分布情況進(jìn)行成像探測,在飛行器自主著陸、地形回避、物資空投等領(lǐng)域具有重要應(yīng)用價(jià)值。但現(xiàn)有雷達(dá)技術(shù)受天線實(shí)波束的孔徑限制,方位分辨率較低,無法實(shí)現(xiàn)前視較遠(yuǎn)區(qū)域地形地貌及集群目標(biāo)的有效分辨。因此,研究機(jī)載前視掃描雷達(dá)波束銳化成像技術(shù),在不改變系統(tǒng)基本硬件條件的情況下,通過信號(hào)處理的方法提高目標(biāo)方位分辨率,對提升機(jī)載雷達(dá)性能具有重要意義。本文圍繞提高機(jī)載前視掃描雷達(dá)方位分辨率的相關(guān)理論與方法問題,從基于統(tǒng)計(jì)優(yōu)化及正則化兩種途徑開展了波束銳化方法、算法實(shí)現(xiàn)和畸變修正等研究工作,主要內(nèi)容如下:1.提出了基于I/Q通道噪聲建模的最大似然波束銳化方法,通過聯(lián)合考慮I/Q通道噪聲分布構(gòu)建匹配的似然函數(shù),緩解了傳統(tǒng)方法中回波統(tǒng)計(jì)模型失配造成的噪聲敏感問題,有效抑制了成像結(jié)果中的寄生波紋和虛假目標(biāo)。2.提出了基于平方拉普拉斯約束的最大后驗(yàn)波束銳化方法,利用拉普拉斯分布聯(lián)合二次項(xiàng)分布對目標(biāo)進(jìn)行約束,解決了稀疏場景中由噪聲放大現(xiàn)象引起的不完全收斂問題,在實(shí)現(xiàn)稀疏目標(biāo)精確反演的同時(shí),提高了波束銳化算法穩(wěn)定性。3.提出了雙通道正則化處理策略,構(gòu)建...

【文章頁數(shù)】：131 頁

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究工作的背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究動(dòng)態(tài)
        1.2.1 大尺寸陣列天線方法
        1.2.2 單脈沖成像技術(shù)
        1.2.3 基于卷積反演理論的波束銳化技術(shù)
    1.3 本文的主要貢獻(xiàn)與創(chuàng)新
    1.4 本論文的結(jié)構(gòu)安排
第二章 回波建模及波束銳化機(jī)理
    2.1 回波建模
        2.1.1 空間幾何模型
        2.1.2 信號(hào)回波模型
    2.2 回波預(yù)處理
    2.3 波束銳化及其機(jī)理
        2.3.1 方位波束銳化
        2.3.2 波束銳化與反卷積
        2.3.3 波束銳化與頻譜外推
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于統(tǒng)計(jì)優(yōu)化的波束銳化方法研究
    3.1 基于經(jīng)典分布的ML波束銳化方法
        3.1.1 基于高斯分布的ML波束銳化方法
        3.1.2 基于泊松分布的ML波束銳化方法
        3.1.3 數(shù)值仿真
    3.2 基于I/Q通道建模的ML波束銳化方法
        3.2.1 算法推導(dǎo)
        3.2.2 仿真與實(shí)測數(shù)據(jù)處理
    3.3 基于平方拉普拉斯約束的MAP波束銳化方法
        3.3.1 算法推導(dǎo)
        3.3.2 數(shù)值仿真
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于正則化的波束銳化方法研究
    4.1 正則化方法的理論研究基礎(chǔ)
    4.2 基于二階梯度稀疏的Tikhonov正則化波束銳化方法
        4.2.1 傳統(tǒng)正則化方法
        4.2.2 新目標(biāo)函數(shù)構(gòu)建與算法推導(dǎo)
        4.2.3 數(shù)值仿真
    4.3 雙通道正則化處理方法
        4.3.1 稀疏正則化方法
        4.3.2 雙通道處理策略
        4.3.3 仿真與實(shí)測數(shù)據(jù)處理
    4.4 基于三點(diǎn)向量外推的加速ISTA
        4.4.1 三點(diǎn)向量外推加速方法
        4.4.2 數(shù)值仿真
    4.5 本章小結(jié)
第五章 波束畸變分析及修正算法研究
    5.1 平臺(tái)高速運(yùn)動(dòng)下的波束畸變
        5.1.1 理論分析
        5.1.2 算法仿真
    5.2 基于分塊處理的正則化算法
        5.2.1 算法推導(dǎo)
        5.2.2 數(shù)值仿真
    5.3 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 研究結(jié)論
    6.2 工作展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀博士學(xué)位期間取得的成果



本文編號(hào)：3989539