《基於大維隨機矩陣理論的MIMO雷達穩健目標檢測與估計》是依託吉林大學，由姜宏擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：基於大維隨機矩陣理論的MIMO雷達穩健目標檢測與估計
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：姜宏
- 依託單位：吉林大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
以往的MIMO雷達目標檢測與參數估計是在採樣數遠遠大於陣元數的假設前提下進行的，當樣本數不充足時將導致性能下降。本項目提出以大維隨機矩陣理論為工具，研究大陣列MIMO雷達當陣元數與採樣數都足夠大可以相比擬時目標檢測與參數估計新方法。提出以隨機矩陣特徵值極值分布理論、非高斯自由機率理論、譜分解經驗譜極限分布理論等為主要數學手段，研究（1）合理的MIMO雷達目標檢測與估計的隨機矩陣模型；（2）基於大維隨機矩陣理論的MIMO雷達目標檢測的穩健性方法；（3）基於大維隨機矩陣理論的MIMO雷達穩健參數估計方法；（4）基於大維隨機矩陣理論的MIMO雷達目標檢測與估計性能。 通過上述研究，探索在目標散射矩陣、噪聲統計特性和方差未知以及非高斯噪聲背景下大陣列MIMO雷達目標檢測與參數估計新方法，將增強MIMO雷達目標檢測與估計的穩健性，為雷達信號處理的研究提供新的理論平台。
結題摘要
本項目圍繞基於大維隨機矩陣理論的MIMO雷達穩健目標檢測與估計問題展開了深入研究，針對陣元數與快拍數可以相比擬的大陣列MIMO雷達系統，建立了目標檢測與參數估計的隨機矩陣模型，提出了基於大維隨機矩陣理論的MIMO雷達目標檢測與參數估計的穩健性方法，並對目標檢測與估計性能進行了分析。所取得的主要成果如下：以隨機矩陣特徵值極值分布理論、漸進譜分布的M-P律、自由機率理論為工具，提出一種基於隨機矩陣理論的MIMO雷達多目標盲檢測方法；提出一種相關噪聲背景下基於特徵值的MIMO雷達目標盲檢測方法；提出一種基於線性收縮-標準條件數（LS-SCN）的大陣列MIMO雷達多目標檢測新方法；提出一種基於自由機率理論（FTP）的MIMO雷達目標檢測和RCS幅度估計方法；提出基於LS-MDL準則、RMT-MDL準則和MDLr準則的MIMO雷達目標數檢測方法；提出基於收縮係數檢測和特徵值-矩之比檢測的MIMO雷達多目標盲檢測方法。以大維隨機矩陣的譜分解經驗譜極限分布理論、高維協方差矩陣收縮估計理論為數學手段，提出大陣列雙基地MIMO雷達大發射角（DOD）和到達角（DOA）聯合估計的2D-GMUSIC方法和2D-G-SSMUSIC；為提高多目標分辨力，提出一種大陣列MIMO雷達DOD-DOA-極化參數聯合估計方法；針對非高斯噪聲背景，提出一種基於大維隨機矩陣理論的穩健的Robust-2D-Root-GMUSIC方法；將線性收縮方法與大維隨機矩陣理論相結合，並將功率譜估計中的Mideway（MW）算法擴展至二維套用於大陣列雙基地MIMO雷達DOD和DOA聯合估計中，提出了一種2D-RLSMW算法。通過上述研究，增強了大陣列MIMO雷達在目標散射矩陣、噪聲方差未知以及非高斯噪聲背景下檢測與估計的穩健性。 項目執行期間，在SCI期刊、EI期刊和IEEE重要國際會議上發表論文18篇，其中在IEEE Transactions on Vehicular Tecnology（SCI二區，影響因子4.066）發表論文2篇，在IEEE信號處理頂級國際會議ICASSP發表論文2篇，在IEEE的重要國際會議GlobalSIP、Radar Confernce等發表論文4篇。授權發明專利1項，申請發明專利1項（已公開），參加國際會議10次，培養碩士生畢業12名。
