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基于MCMC的Chirp信号参数估计及其在SAR成像中的应用

作　者: 林彦
导　师: 王秀坛
学　校: 清华大学
专　业: 信息与通信工程
关键词: 线性调频信号 参数估计 马尔可夫链蒙特卡洛 合成孔径雷达
分类号: TN957.51
类　型: 硕士论文
年　份: 2004年
下　载: 255次
引　用: 4次
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内容摘要


线性调频(chirp)信号广泛地应用于雷达、声纳、通信、地震学、医学成像等领域,因而研究chirp信号参数估计具有重要的理论意义和实用价值。本论文在最大似然估计的框架下研究高斯白噪声中单分量和多分量chirp信号参数估计新算法,并将新算法应用到合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)成像当中。论文工作的主要成果和创新点如下:将马尔可夫链蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo, MCMC)方法应用到单分量chirp信号参数估计,并逐渐加以改进,提高算法效率,提出三种基于MCMC的实现单分量chirp信号最大似然参数估计的新方法。这些方法计算量适中,联合估计各参数,无误差传递效应,可适用于小样本数量的参数估计,具有较宽的参数估计范围。仿真实验表明三种方法的估计性能在较低信噪比时达到Cramer-Rao界(CRB)。定义平均第一阶效率来衡量MCMC算法的效率,并利用平均第一阶效率通过仿真实验验证了Metropolis-Adjusted-Langevin’s (MAL)算法比随机移动Metropolis-Hastings算法效率更高,即收敛速度更快。提出一种基于MCMC的实现多分量chirp信号最大似然参数估计的新方法,该方法采用基于模拟退火的单元素随机移动Metropolis-Hastings算法。它解决了多分量估计中的交叉量问题,联合估计各参数,无误差传递效应,具有较宽的参数估计范围,可适用于小样本数量的参数估计,并且计算量适中。仿真实验表明其估计性能可在较低信噪比下达到CRB,信噪比门限比基于重要采样的多分量chirp信号参数估计算法低2dB。将基于MCMC的chirp信号参数估计新算法分别应用到SAR对静止点目标和动目标成像上,在成像过程中用来估计目标的多普勒参数,以<WP=4>形成聚焦函数,进行方位向聚焦。利用参数估计新算法,对静止点目标和动目标的实际数据分别进行成像实验,获得一定的成像效果。

全文目录


中文摘要  3-5
Abstract  5-7
目 录  7-10
第一章 引言  10-18
  1.1 课题背景和意义  10-11
  1.2 课题的研究历史和发展  11-16
    1.2.1 相位解缠法  11-12
    1.2.2 离散多项式相位变换与高阶模糊函数  12-14
    1.2.3 跟踪方法  14
    1.2.4 时频分布法  14
    1.2.5 Bayes方法  14-15
    1.2.6 最大似然方法  15-16
  1.3 论文各部分的主要内容  16-18
第二章 MCMC方法综述  18-25
  2.1 引言  18
  2.2 蒙特卡洛积分  18-19
  2.3 马尔可夫链简介  19-20
  2.4 MCMC方法的基本思路  20
  2.5 Metropolis-Hastings算法  20-22
  2.6 Gibbs采样方法  22-23
  2.7 马尔可夫链收敛判断  23-24
  2.8 MCMC方法的优点  24
  2.9 小结  24-25
第三章 基于MCMC的单分量Chirp信号最大似然参数估计  25-50
  3.1 引言  25
  3.2 信号模型和问题描述  25-26
  3.3 单分量chirp信号参数的最大似然估计  26-28
  3.4 全局最优点定理  28-29
  3.5 DC-MH方法  29-35
    3.5.1 DC-MH方法的基本思想  29-30
    3.5.2 起始点选择-离散调频图  30
    3.5.3 单元素随机移动Metropolis-Hastings算法  30-32
    3.5.4 圆均值和蒙特卡洛积分值计算  32
    3.5.5 仿真结果和分析  32-35
  3.6 DPT-SAMH方法  35-41
    3.6.1 DPT-SAMH方法的基本思想  35-36
    3.6.2 起始点选择-离散多项式相位变换  36-37
    3.6.3 基于模拟退火的单元素随机移动Metropolis-Hastings算法  37-38
    3.6.4 蒙特卡洛积分值计算  38-39
    3.6.5 仿真结果和分析  39-41
  3.7 DPT-MAL方法  41-48
    3.7.1 DPT-MAL方法的基本思想  41-42
    3.7.2 起始点选择-离散多项式相位变换  42
    3.7.3 Metropolis-Adjusted-Langevin’s算法  42-44
    3.7.4 蒙特卡洛积分值计算  44
    3.7.5 仿真结果和算法效率比较  44-48
  3.8 小结  48-50
第四章 基于MCMC的多分量Chirp信号最大似然参数估计  50-59
  4.1 引言  50
  4.2 信号模型和问题描述  50-51
  4.3 多分量chirp信号参数的最大似然估计  51-52
  4.4 全局最优点定理  52-53
  4.5 DCSE-SAMH方法  53-58
    4.5.1 基本思想  53
    4.5.2 起始点选择-利用离散调频图的顺序估计方法  53-54
    4.5.3 基于模拟退火的单元素随机移动Metropolis-Hastings算法  54-55
    4.5.4 蒙特卡洛积分值计算  55
    4.5.5 仿真结果和分析  55-58
  4.6 小结  58-59
第五章 参数估计新算法在SAR成像中的应用  59-67
  5.1 引言  59
  5.2 参数估计新算法在SAR对静止点目标成像中的应用  59-62
  5.3 参数估计新算法在SAR对动目标成像中的应用  62-66
  5.4 小结  66-67
第六章 结论  67-70
  6.1 总结  67-68
  6.2 展望  68-70
参考文献  70-78
致 谢  78
声 明  78-79
个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文  79-80

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中图分类: > 工业技术 > 无线电电子学、电信技术 > 雷达 > 雷达设备、雷达站 > 雷达接收设备 > 雷达信号检测处理
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