基于压缩感知的雷达目标检测研究硕士学位

基于压缩感知的雷达目标检测研究硕士学位

中图分类号：TN957 论文编号：1028704 15-S051

学科分类号：081001

硕士学位论文

基于压缩感知的

雷达目标检测研究

研究生姓名

学科、专业通信与信息系统

研究方向雷达信号处理

指导教师

XIII

Nanjing University of Aeronautics and Astronautics

The Graduate School

College of Electronic and Information Engineering

Study of Radar Target Detection Based on

Compressed Sensing

A Thesis in

Radar Signal Processing

By

Advised by

Submitted in Partial Fulfillment

of the Requirements

for the Degree of

Master of Engineering

December, 2014

XIII

毕业论文（设计）原创性声明

本人所呈交的毕业论文（设计）是我在导师的指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除文中已经注明引用的内容外，本论文（设计）不包含其他个人已经发表或撰写过的研究成果。对本论文（设计）的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中作了明确说明并表示谢意。

作者签名：日期：

毕业论文（设计）授权使用说明

本论文（设计）作者完全了解**学院有关保留、使用毕业论文（设计）的规定，学校有权保留论文（设计）并向相关部门送交论文（设计）的电子版和纸质版。有权将论文（设计）用于非赢利目的的少量复制并允许论文（设计）进入学校图书馆被查阅。学校可以公布论文（设计）的全部或部分内容。保密的论文（设计）在解密后适用本规定。

作者签名：指导教师签名：

日期：日期：

XIII

注意事项

1.设计（论文）的内容包括：

1）封面（按教务处制定的标准封面格式制作）

2）原创性声明

3）中文摘要（300字左右）、关键词

4）外文摘要、关键词

5）目次页（附件不统一编入）

6）论文主体部分：引言（或绪论）、正文、结论

7）参考文献

8）致谢

9）附录（对论文支持必要时）

2.论文字数要求：理工类设计（论文）正文字数不少于1万字（不包括图纸、程序清单等），文科类论文正文字数不少于1.2万字。

3.附件包括：任务书、开题报告、外文译文、译文原文（复印件）。

4.文字、图表要求：

1）文字通顺，语言流畅，书写字迹工整，打

XIII

印字体及大小符合要求，无错别字，不准请他人代写

2）工程设计类题目的图纸，要求部分用尺规绘制，部分用计算机绘制，所有图纸应符合国家技术标准规范。图表整洁，布局合理，文字注释必须使用工程字书写，不准用徒手画

3）毕业论文须用A4单面打印，论文50页以上的双面打印

4）图表应绘制于无格子的页面上

5）软件工程类课题应有程序清单，并提供电子文档

5.装订顺序

1）设计（论文）

2）附件：按照任务书、开题报告、外文译文、译文原文（复印件）次序装订

3）其它

摘要

近年来提出的压缩感知（Compressive Sensing，CS）理论突破了奈奎斯特（Nyquist）

XIII

采样定理的限制，能够以较低的采样率直接对信息进行采样，在雷达领域具有良好的应用前景，CS雷达已成为雷达信号处理领域的研究热点，但CS理论在应用雷达领域中面临着量化误差、

相关性影响、失配、低信噪比、目标检测等问题。其中，CS雷达目标检测是CS理论在雷达系统中应用所面临的主要问题之一。

本文在国家自然科学基金的支持下，针对CS 雷达低信噪比（Signal-to-Noise Rate，SNR）下的检测问题，分析了CS雷达重构与目标检测关系、从低信噪比重构、脉冲积累方案等方面开展研究。本文的主要研究成果和贡献概括如下：针对CS雷达面临的问题，深入分析了信号的稀疏表示、测量矩阵设计、重构算法等基本问题。描述了CS雷达的典型架构，研究了目前CS 雷达亟待解决的低信噪比下的重构和目标检测问题。

针对复信息逼近传递（Complex Approximate Message Passing，CAMP）算法中的固定阈值函数影响含噪信号的重构性能问题，研究了一种阈值自适应寻优的CAMP算法，通过寻找最高输出信噪比对应的阈值，获得稀疏信号和非稀疏信号的重构。仿真实验证明该算法的重构性能得到显著改善，为CS雷达的目标检测奠定基础。

针对目前CS雷达在高斯背景下的目标检测问题，基于恒虚警率（Constant False Alarm Rate ，CFAR）检测理论，结合CAMP算法，建立了两种基于CS的雷达目标检测方案，推导了稀疏域和非稀疏域信号检测概率和虚警概率的公式，利用稀疏信号和步进频雷达信号分别对这两种方案进行仿真验证，结果表明非稀疏域信号

XIII

检测方案的性能明显优于稀疏域信号检测方案。

针对低信噪比下CS雷达重构概率低的问题，提出了三种CS雷达脉冲积累方案：稀疏域脉冲积累、基于观测矩阵的脉冲积累、基于MMV

模型的脉冲积累。仿真实验表明提出的三种积累方案能有效的提高低信噪比下的重构概率，从而实现低信噪比下CS雷达目标检测。

关键字：压缩感知；目标检测；低信噪比；脉冲积累

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