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《基于智能計(jì)算的MIMO雷達(dá)測(cè)向方法研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線(xiàn)閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、分類(lèi)號(hào)：密級(jí)：UDC：編號(hào)：工學(xué)碩士學(xué)位論文基于智能計(jì)算的MIMO雷達(dá)測(cè)向方法研究碩士研究生：李佳指導(dǎo)教師：高洪元副教授學(xué)科、專(zhuān)業(yè)：信息與通信工程論文主審人：刁鳴教授哈爾濱工程大學(xué)2018年3月分類(lèi)號(hào)：密級(jí)：ＵＤＣ：編號(hào)：工學(xué)碩士學(xué)位論文基于智能計(jì)算的MIMO雷達(dá)測(cè)向方法研究碩士研究生：李佳指導(dǎo)教師：高洪元副教授學(xué)位級(jí)別：工學(xué)碩士學(xué)科、專(zhuān)業(yè)：信息與通信工程所在單位：信息與通信工程學(xué)院論文提交日期：2017年12月論文答辯日期：2018年03月學(xué)位授予單位：哈爾濱工程大學(xué)ClassifiedIndex:U.D.C:ADissertationfortheDegree
2、ofM.EngResearchonDirectionFindingApproachforMIMORadarbasedonIntelligentComputingCandidate:LiJiaSupervisor:AssociateProfessorGaoHongyuanAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringSpecialty:InformationandCommunicationEngineeringDateofSubmission:Dec.2017DateofOralExamination:Mar.2018Un
3、iversity:HarbinEngineeringUniversity哈爾濱工程大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：本論文的所有工作，是在導(dǎo)師的指導(dǎo)下，由作者本人獨(dú)立完成的。有關(guān)觀(guān)點(diǎn)、方法、數(shù)據(jù)和文獻(xiàn)的引用已在文中指出，并與參考文獻(xiàn)相對(duì)應(yīng)。除文中已注明引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個(gè)人或集體已經(jīng)公開(kāi)發(fā)表的作品成果。對(duì)本文的研究做出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體，均已在文中以明確方式標(biāo)明。本人完全意識(shí)到本聲明的法律結(jié)果由本人承擔(dān)。作者（簽字）：日期：年月日哈爾濱工程大學(xué)學(xué)位論文授權(quán)使用聲明本人完全了解學(xué)校保護(hù)知識(shí)產(chǎn)權(quán)的有關(guān)規(guī)定，即研究生在校攻讀學(xué)位期間論文工作的知識(shí)產(chǎn)
4、權(quán)屬于哈爾濱工程大學(xué)。哈爾濱工程大學(xué)有權(quán)保留并向國(guó)家有關(guān)部門(mén)或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件。本人允許哈爾濱工程大學(xué)將論文的部分或全部?jī)?nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行檢索，可采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存和匯編本學(xué)位論文，可以公布論文的全部?jī)?nèi)容。同時(shí)本人保證畢業(yè)后結(jié)合學(xué)位論文研究課題再撰寫(xiě)的論文一律注明作者第一署名單位為哈爾濱工程大學(xué)。涉密學(xué)位論文待解密后適用本聲明。本論文（□在授予學(xué)位后即可□在授予學(xué)位12個(gè)月后□解密后）由哈爾濱工程大學(xué)送交有關(guān)部門(mén)進(jìn)行保存、匯編等。作者（簽字）：導(dǎo)師（簽字）：日期：年月日年月日摘要日益復(fù)雜的戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境對(duì)雷達(dá)技術(shù)提出了更高的要求，為了滿(mǎn)足雷達(dá)在
5、抗隱身和抗干擾等方面的需求，多輸入多輸出（MultipleInputMultipleOutput，MIMO）雷達(dá)應(yīng)運(yùn)而生。這種新體制雷達(dá)利用了通信領(lǐng)域中的MIMO技術(shù)，相比于相控陣?yán)走_(dá)，MIMO雷達(dá)探測(cè)目標(biāo)的精度更高，因而在參數(shù)估計(jì)方面更具優(yōu)勢(shì)。為了對(duì)目標(biāo)能夠精確定位，測(cè)向則是MIMO雷達(dá)獲取目標(biāo)位置信息的重要環(huán)節(jié)。由于高斯噪聲下經(jīng)典的MIMO雷達(dá)測(cè)向理論在非高斯噪聲下將迅速惡化，將無(wú)法進(jìn)行測(cè)向，因此，沖擊噪聲下MIMO雷達(dá)的高精度魯棒測(cè)向問(wèn)題依舊沒(méi)有解決?，F(xiàn)有的MIMO雷達(dá)測(cè)向算法大多屬于子空間類(lèi)算法，這類(lèi)算法只有在高信噪比和大快拍采樣數(shù)的情況下才能夠獲得較好
6、測(cè)向性能，而且處理相干信源時(shí)還需要額外的解相干處理。另外，考慮到?jīng)_擊噪聲環(huán)境下MIMO雷達(dá)測(cè)向的空間譜函數(shù)更為復(fù)雜，常常是多維非線(xiàn)性的多峰函數(shù)，則空間譜的譜峰搜索問(wèn)題也將是一項(xiàng)挑戰(zhàn)。由于智能計(jì)算相比于傳統(tǒng)的優(yōu)化方法更容易避免陷入局部最優(yōu)，而且具備無(wú)需公式推導(dǎo)的黑盒處理方式，則利用智能計(jì)算對(duì)MIMO雷達(dá)的空間譜進(jìn)行估計(jì)將是一種有效的測(cè)向方法。智能計(jì)算能夠在保證收斂的前提下，極大地降低計(jì)算量，相比于網(wǎng)格式的譜峰搜索，更能保證MIMO雷達(dá)實(shí)時(shí)測(cè)向的要求，將為MIMO雷達(dá)測(cè)向的研究提供一種新的思路。本文針對(duì)基于智能計(jì)算的MIMO雷達(dá)測(cè)向問(wèn)題展開(kāi)了深入研究，以雙基地MIM
7、O雷達(dá)為例，根據(jù)多種亟需解決的測(cè)向問(wèn)題，設(shè)計(jì)了多種目標(biāo)函數(shù)，解決沖擊噪聲、低快拍數(shù)、低信噪比等惡劣條件下關(guān)于估計(jì)精度、估計(jì)成功概率、信源相關(guān)性、運(yùn)算復(fù)雜度以及實(shí)時(shí)性等難題，并根據(jù)各個(gè)目標(biāo)函數(shù)的特征，通過(guò)對(duì)多種智能計(jì)算算法的詳細(xì)分析，提出了多種新的智能計(jì)算算法對(duì)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行最值或極值優(yōu)化，從而解決相應(yīng)的測(cè)向難題。本文的主要內(nèi)容可歸納如下：1.為了提高傳統(tǒng)低階矩抑制沖擊噪聲的能力，提出了分?jǐn)?shù)低階協(xié)方差矩陣，能夠更有效地抑制沖擊噪聲，并考慮到最大似然算法在小快拍數(shù)和低信噪比的情況下測(cè)向性能良好，提出了基于分?jǐn)?shù)低階協(xié)方差的最大似然算法，并設(shè)計(jì)了量子貓群算法對(duì)其目標(biāo)函數(shù)進(jìn)
8、行求解。該方法能夠在沖擊
