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冲击噪声下基于无穷范数互信息的MIMO雷达阵列诊断

发布时间:2024-02-04 02:42
  针对基于二阶统计特性的阵列诊断方法在冲击噪声环境中性能会下降甚至失效的问题,本文提出了一种基于无穷范数互信息的MIMO雷达故障阵元诊断方法。该方法通过无穷范数对MIMO雷达接收数据进行归一化处理来抑制冲击噪声,然后将虚拟阵列输出数据进行取模处理并等效为灰色图像数据。由于故障阵元对应的灰度图像数据仅有噪声成分而无目标信号,则故障阵元图像数据中包含的关于正常阵元的图像数据的信息量较低,而正常阵元图像数据中包含的关于其余正常阵元图像数据的信息量较高,因此可利用互信息来计算各阵元之间的统计相关程度,从而实现阵列中故障阵元位置的诊断。该方法在进行阵列诊断时无需额外的测量探头且在冲击噪声环境下诊断准确率高于现有阵列诊断算法。

【文章页数】:8 页

【部分图文】:

图1双基地MIMO雷达结构图

图1双基地MIMO雷达结构图

双基地MIMO雷达的结构如图1所示。假设双基地MIMO雷达系统有M个发射阵元和N个接收阵元,其阵元间距分别为dt和dr,且均为均匀线阵。在空间远场空间中有L个非相干观测目标,则第l(l=1,2,...,L)个目标相对于发射阵列和接收阵列的波离方向角(DOD)和波达方向角(DOA)....


图2α稳定分布的随机样本图

图2α稳定分布的随机样本图

式中:[at(φl)]m为发射阵列导向矢量的第m个元素;QT为故障发射阵元位置集合。同样,当接收阵列中第qr(qr∈QR)个阵元出现故障,接收阵列导向矢量ar(θl)中的第qr个元素为零,则阵元故障接收阵列导向矢量的表达式为,式中:[ar(θl)]n为接收阵列导向矢量第n个元素;....


图3无穷范数处理后的正常阵元和故障阵元的熵值和互信息值对比图

图3无穷范数处理后的正常阵元和故障阵元的熵值和互信息值对比图

假设MIMO雷达阵列中含有2个位置随机出现的故障发射阵元和4个随机的故障接收阵元,广义信噪比GSNR的变化范围为0~20dB,蒙特卡洛实验次数T=100,脉冲周期数K=200。图4为不同α值的故障阵元诊断成功概率随信噪比变化关系。由图4可知,由于冲击噪声不具备二阶统计量的特性....


图4不同α值的故障阵元诊断准确概率随信噪比变化关系

图4不同α值的故障阵元诊断准确概率随信噪比变化关系

实验3:故障阵元诊断成功概率随故障阵元数的变化关系为了进一步验证无穷范数互信息方法在不同故障阵元数时的诊断稳健性,假设接收阵元中位置随机的故障阵元个数由1~12依次增加,广义信噪比GSNR=7dB,冲击噪声特征指数α=1.6,其余参数与实验2一致。图5为不同方法的故障阵元诊断....



本文编号:3895069

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