非高斯杂波中的MIMO雷达信号分离
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雷达信号预处理技术研究随着科技的发展,雷达技术被广泛应用于军事、民用、航空航天等领域,雷达信号预处理技术也因此成为了研究的热点之一。
雷达信号预处理是指在雷达信号处理过程中,在接收到雷达信号后进行的信号处理,旨在消除信号中的噪声和干扰,从而提高雷达信号的质量和准确度。
在本文中,我们将探讨雷达信号预处理技术的关键问题、研究现状以及未来的发展方向。
一、雷达信号预处理技术的关键问题在雷达信号处理过程中,信号预处理技术是决定雷达性能的关键之一。
信号预处理的主要目标是尽可能地提取有价值的信息,同时抑制噪声和干扰。
然而,在信号预处理中,存在一些特殊的问题,需要引起我们的重视。
1. 同频干扰问题在雷达信号处理过程中,同频干扰是一种较为普遍的问题,特别是在高密度发射环境下,信号干扰更加严重。
同频干扰的出现将影响观测数据的精度和可靠性,因此解决这个问题是信号预处理中的一个主要任务。
2. 非统计特性问题雷达信号的非统计特性包括非平稳性、非高斯性和非线性等。
这些非统计特性对于信号处理和目标识别会产生很大的影响,因此解决这个问题也是信号预处理中的一个重要问题。
3. 系统建模问题在设计和优化信号预处理算法时,必须考虑到系统的物理环境和传输特性。
因此,对雷达系统进行合理的建模是一个很大的问题,建模模型的准确性会影响到信号预处理算法的准确度和可靠性。
二、雷达信号预处理技术研究现状目前,雷达信号预处理技术已经成为了一个热门的研究领域。
学者们通过了解信号的统计特性,识别来自于噪声和干扰的信号分量,并采用信号处理算法,提高雷达信号的质量和准确度。
1. 基于小波变换的信号预处理算法小波变换是一种用于信号分析的有效方法,被广泛应用于雷达信号预处理中。
小波变换技术可以有效地识别噪声和干扰信号,并对雷达信号进行去噪和去干扰处理,从而提高雷达信号的可靠度和准确度。
2. 基于卡尔曼滤波的信号预处理算法卡尔曼滤波是一种优秀的随机滤波算法,被广泛应用于雷达信号预处理中。
MIMO雷达信号互相关分选算法陈璐;毕大平;余强【摘要】在对MIMO雷达信号进行研究分析的基础上,根据其信号特点,比较了基于PRI的传统信号分选的优缺点.针对传统分选方法易受噪声和脉间抖动影响的缺点,提出了一种基于互相关分析的MIMO雷达信号分选方法.对互相关输出信号的信噪比进行了理论推导,证明了该方法具有良好的抑制噪声的能力.通过仿真分析,验证了该方法与传统分选方法相比具有5个明显优点:抗噪声能力强,不受脉间抖动的影响,对截获信号的数目要求低,分选错误率低,工程实现简单.并且实验证明该方法不仅适用于MIMO雷达信号,同样适用于对其他雷达信号的分选.【期刊名称】《现代防御技术》【年(卷),期】2015(043)005【总页数】8页(P184-191)【关键词】多输入多输出雷达;雷达对抗侦察;互相关分析;信号分选;脉间抖动;噪声抑制【作者】陈璐;毕大平;余强【作者单位】电子工程学院,安徽合肥230037;电子工程学院,安徽合肥230037;安徽省电子制约技术重点实验室,安徽合肥230037;电子工程学院,安徽合肥230037【正文语种】中文【中图分类】TN971.+1;TP391.9作为一种新体制雷达,MIMO雷达(multiple input multiple output radar)利用分集技术,使其在低截获概率、动目标检测、杂波抑制、目标参数估计、目标成像等领域的性能要优于传统体制雷达,因此,MIMO体制将成为未来雷达发展的一个趋势。
然而,针对MIMO雷达的对抗侦察技术和干扰技术相关研究较少,因此,应该加强这一方面技术的研究。
在雷达对抗侦察系统中,信号处理系统是一个重要组成,其中信号分选是信号处理系统是一个关键环节。
文献[1]分析了影响复杂环境下信号分析识别的因素;文献[2]利用最近邻分类器实现了对信号的分选;文献[3]对最近邻分类器进行了改进,提出了一种自适应电子支援侦察系统(electronic support measures,ESM)接收机分选算法结构;文献[4]提出了累积差直方图(cumulative difference histogram,CDIF)算法,解决了传统直方图分析方法分选正确率低的缺点,但算法复杂度较高;文献[5]对CDIF算法进行了改进,提出了时序直方图(sequential difference histogram,SDIF)算法,运算速度和防止虚假目标方面得到提高,但是容易受脉间调制和子谐波的影响;文献[6]提出了PRI变换算法,有效抑制了信号分选的子谐波,但是当存在脉冲抖动时,分选影响较差;文献[7]针对传统PRI变换算法的缺点,提出了改进PRI变换法,有效克服了原有算法易受脉冲抖动的影响,但是改进后的算法需要有较多的脉冲作为分选对象,才能达到较好的分选效果。
α稳定分布噪声下基于梯度范数的VSS-NLMP算法郝燕玲;单志明;沈锋【摘要】针对α稳定分布噪声环境下的自适应滤波问题,提出一种新的基于梯度范数的变步长归一化最小平均p范数(variable step-size normalized least mean p-norm,VSS-NLMP)算法.该算法首先对梯度矢量进行加权平滑,以减小梯度噪声的影响,然后利用梯度矢量能够跟踪自适应过程的均方偏差这一特点,利用梯度矢量的欧氏范数控制步长的变化.给出了新算法的迭代过程,然后对其收敛性进行分析,仿真结果表明本算法较现有变步长NLMP算法有更好的性能.%According to the problem of adaptive filtering in α stable environments, a gradient-norm based variable step-size normalized least mean p-norm (VSS-NLMP) algorithm is proposed. The squared norm of the smoothed gradient vector, which can track the variation of the mean square deviation at iteration, is used to update the step-size parameter in the algorithm. The weighted average of the gradient vector reduces the noise effectively and results in a more stable and less noisy adaptation of the step-size parameter. The update and convergence of the proposed algorithm are formulated. The simulation results indicate that the proposed algorithm has a better performance compared with the existing VSS-NLMP algorithms.【期刊名称】《系统工程与电子技术》【年(卷),期】2012(034)004【总页数】5页(P652-656)【关键词】信号处理;α稳定分布;分数低阶统计量;自适应滤波;变步长归一化最小平均p范数算法【作者】郝燕玲;单志明;沈锋【作者单位】哈尔滨工程大学自动化学院,黑龙江哈尔滨150001;哈尔滨工程大学自动化学院,黑龙江哈尔滨150001;哈尔滨工程大学自动化学院,黑龙江哈尔滨150001【正文语种】中文【中图分类】TN911.70 引言高斯分布白噪声是最常用的接收机背景噪声模型,这是因为理想的高斯模型可以简化信号处理算法和接收机结构设计,并且这种假设的合理性由中心极限定理得到证明[1]。
超高分辨率雷达成像技术雷达成像技术因其高精度、长距离、无照明等优势,在军事、航空、海洋等领域有着广泛应用。
在这些领域中,高分辨率是一个关键因素,越高的分辨率,也就意味着越精准的目标定位和追踪。
因此,超高分辨率雷达成像技术的研究与发展成为众多领域的重点研究领域之一。
传统的雷达成像技术通常是通过串行收发高斯波形来实现高精度成像,在特殊场景下,还需要执行脉冲压缩操作以获得更高的分辨率。
但这种方法受到频率带宽限制,以及从源信号到目标之间反射的信号传输时间等因素的影响,有一定的局限性和缺陷。
近年来,超高分辨率雷达成像技术的发展和完善主要体现在两个方面:宽带信号和多输入、多输出(MIMO)技术。
宽带信号技术宽带信号波形的使用是一种有效的方式,可以有效克服传统雷达成像技术的缺陷。
宽带信号波形的优点是它可以减少反射信号的失真和非线性失真,这种失真会影响地面单反和分辨率的效果。
同样,使用宽带信号波形可以提高雷达分辨率,除此之外,可以充分利用雷达的波束在跨越大对地区时保持同样的宽度,同时提高分辨率。
针对宽带信号技术的研究,在信号极化、调制、采样以及处理技术的研究与发展中,华为、欧洲航空防务集团等国内外公司都在做出重要贡献。
MIMO技术MIMO技术可以突破传统雷达成像过程的瓶颈。
实现方法是利用多通道接收并进行详细处理。
通过MIMO技术,雷达可以同时收集多个雷达信号,同时,就像Wi-Fi网络那样,它可以同时发送多个输入和输出信号,从而使信号传输更加准确,从而提高分辨率。
例如,利用MIMO技术,海上搜索雷达可以向不同的方向发送信号,并在同一时间内接收反射信号。
利用这种技术,雷达可以测量反射信号的相位,从而以更高的分辨率成像区域的面积,减轻切变效应的影响。
总结超高分辨率雷达成像技术是对传统雷达成像技术的一个重要改进。
其基于宽带信号技术和MIMO技术的高精度、长距离、无照明等优势,极大地提高了雷达成像的精度和效率。
未来,随着相关技术的不断发展和应用,超高分辨率雷达成像技术的应用也将更加广泛。
非高斯噪声干扰下非合作MIMO系统感知关键技术研究非高斯噪声干扰下非合作MIMO系统感知关键技术研究摘要:随着无线通信技术的飞速发展,人们对于多输入多输出(MIMO)系统的研究与应用也越来越深入。
然而,现有研究主要关注合作MIMO系统,对于非合作MIMO系统的研究还相对较少。
本文主要针对非高斯噪声干扰下的非合作MIMO系统,对其感知关键技术进行深入研究,旨在提高系统的性能和抗干扰能力。
1. 引言多输入多输出(MIMO)系统是一种在无线通信领域广泛应用的技术,通过利用多个天线在同一时间和频率上传输和接收多个独立的数据流,可以大幅度提高系统容量和数据传输速度。
在合作MIMO系统中,多个天线间相互协作,以最大化信号传输效果;而在非合作MIMO系统中,各个天线独立工作,相互之间没有通信和协调。
2. 非高斯噪声干扰下的非合作MIMO系统模型在非合作MIMO系统中,每个天线独立接收到信号,并对其进行处理和解码。
然而,在实际应用中,系统往往面临各种噪声干扰,其中非高斯噪声干扰是一种常见但难以处理的情况。
非高斯噪声干扰可能是来自多个来源的非线性扰动,例如强电磁信号、天气等。
这些非高斯噪声干扰对于系统性能和信号解码造成较大的影响,需要进行深入研究和处理。
3. 非合作MIMO系统感知关键技术为了降低非高斯噪声干扰对系统的影响,提高系统的性能和抗干扰能力,需要发展相应的感知关键技术。
本节将介绍几种常见的非合作MIMO系统感知关键技术。
3.1 多天线接收信号处理算法首先,需要设计有效的多天线接收信号处理算法,以降低非高斯噪声干扰。
常见的方法包括最大似然估计(ML)算法、线性和非线性零陷算法等。
这些算法可以通过最大化信号与噪声的信噪比来提高系统的性能。
3.2 天线选择和重构技术其次,可以采用天线选择和重构技术,通过选择部分天线进行信号接收和重构,以降低非高斯噪声干扰对系统的影响。
具体的方法包括最大化信号功率和最小化干扰功率等。
MIMO雷达研究综述MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)雷达技术是一种利用多个发射天线和多个接收天线进行雷达探测的技术。
与传统的单发单收雷达相比,MIMO雷达具有更高的分辨率、更好的信号强度和抗干扰能力。
近年来,MIMO雷达已经受到了广泛的关注,并在不同领域展示了巨大的潜力。
本文将对MIMO雷达的研究进展进行综述。
MIMO雷达的关键思想是通过多个发射天线同时发送不同的信号,利用接收天线接收并分析接收信号的相位和幅值来获取目标的位置和速度信息。
通过增加发射和接收天线的数量,MIMO雷达能够形成具有多个维度的波束,从而提高目标检测和跟踪的准确性和可靠性。
另外,MIMO雷达还可以在同一频带上同时实现几个不同的功能,如目标检测、目标分类和目标探测等。
在MIMO雷达的研究中,信号处理是一个关键的方面。
由于MIMO雷达采用了多个发射和接收天线,传感器之间的互相干扰成为了一个主要挑战。
因此,研究人员提出了许多方法来减小互相干扰,如自适应波束形成、空间分集和空间编码等。
此外,研究人员还通过优化发射波形的设计来提高雷达系统的性能。
例如,采用多载波调制技术可以提高信噪比和频谱利用率。
除了信号处理外,MIMO雷达在目标跟踪和成像方面也有了重要的进展。
通过利用多个发射和接收天线的观测数据,可以实现更高精度的目标跟踪和成像。
研究人员提出了许多基于MIMO雷达的目标跟踪算法,如最大似然估计、粒子滤波和卡尔曼滤波。
此外,MIMO雷达还可以通过多个方向的观测数据来重建目标的图像,从而实现高分辨率的目标成像。
此外,MIMO雷达还具有其他应用方面的潜力。
例如,MIMO雷达可以用于无人机的自主导航和避障,通过实时探测和跟踪周围的目标和障碍物来指导无人机的飞行路径。
此外,MIMO雷达还可以用于无线通信系统中的频谱感知和分布式多用户检测等领域。
综上所述,MIMO雷达作为一种新兴的雷达技术,在目标检测和跟踪、成像以及其他领域已经取得了重要的进展。
米波雷达应对多路径效应的系统设计陆鹏程;江胜利;同伟【摘要】随着国内外隐身飞行器装备的迅速发展,米波雷达再次成为雷达领域研究的热点之一.米波雷达具备阵元少、隐身目标反射面积大、可靠性高、成本低等优势,但基于米波频段较低的特点,俯仰维度波束宽度较宽,易受多路径影响,从而对米波覆盖空域、测高精度等性能产生了影响.结合当前数字阵列雷达技术发展,从米波雷达系统设计的角度,针对提高米波测高精度、空域覆盖连续性的设计方法进行分析,同时针对将多输入多输出等新技术融入到米波雷达设计中来应对多路径问题的可行性进行分析.【期刊名称】《雷达科学与技术》【年(卷),期】2018(016)003【总页数】5页(P256-260)【关键词】米波雷达;多路径效应;多输入多输出雷达;宽带【作者】陆鹏程;江胜利;同伟【作者单位】中国电子科技集团公司第三十八研究所,安徽合肥230088;中国电子科技集团公司第三十八研究所,安徽合肥230088;中国人民解放军驻三十八所军事代表室,安徽合肥230088【正文语种】中文【中图分类】TN957;TN9580 引言米波雷达本身具有反隐身能力强的特点,结合近年来数字阵列技术的应用,新一代米波雷达正向软件化、多功能、宽带化的方向发展,且发展迅速[1-3]。
但基于米波频段较低的特点,俯仰波束宽度一般较宽,易受多路径影响,从而对米波覆盖空域、测高精度产生了影响,本文将对目前米波雷达在此方面的发展进行总结,并从未来米波雷达系统设计的角度,对米波雷达多路径影响的关键问题进行思考。
1 空域覆盖连续性的系统设计分析米波雷达主要用于远程警戒和预警,其覆盖空域的问题主要是尽量避免多径效应的影响,其一般的技术途径主要有:采用空间分集技术、频率分集技术可以改善米波雷达的空域覆盖。
在收发阵面的情况下,因发射垂直孔径大小限制,难以通过高低阵面实现空间分集。
而频率分集需要较大的频率带宽比,工程实际使用带来很多困难,故应从新的角度进行考虑来应对多路径问题。