基于压缩感知的雷达信号侦察处理的开题报告.docx

基于压缩感知的雷达信号侦察处理的开题报告
一、研究背景和意义
随着现代雷达的迅猛发展和应用范围的不断扩展，对雷达信号的侦察处理需求越来越大。由于雷达的高功率发射和长脉冲宽度，导致采集的信号具有较高的采样率和大量的数据量，这给雷达信号的处理带来了很大的挑战。因此，如何有效的压缩并快速处理雷达信号，成为了当前雷达信号处理中的研究热点问题。
压缩感知（CompressedSensing，CS）是一种新型的信号处理技术，其核心思想是通过稀疏表示、随机采样和重建算法等步骤，实现高维信号数据的压缩和快速处理。因此，压缩感知技术具有压缩率高、数据处理速度快和功耗低等特点，被广泛应用于各领域，例如通信、图像处理、声音处理等等。
基于压缩感知的雷达信号处理是将压缩感知技术应用于雷达信号侦察处理中，通过数据压缩和快速处理，实现对雷达信号的高效利用和处理。因此，研究基于压缩感知的雷达信号处理，对于提高雷达信号处理的效率和准确性，具有重要的研究意义和应用前景。
二、研究内容和技术路线
基于压缩感知的雷达信号处理主要分为以下几个方面：
1.雷达信号特征分析和稀疏表示
在压缩感知处理过程中，对于信号的稀疏表示很重要。因此，需要对雷达信号进行特征分析，确定其稀疏表示方法，例如小波变换、DCT变换等。
2.随机采样理论和算法
随机采样是压缩感知的重要组成部分，需要研究其理论基础和采样算法。目前应用比较广泛的随机采样算法有：随机高斯矩阵、哈达玛矩阵、伯努利矩阵等。
3.信号重建算法
信号重建是基于压缩感知的雷达信号处理的核心问题，需要研究各种重建算法的理论和实现方法，例如基于迭代优化的算法、基于块匹配的算法等。
4.压缩感知信号处理系统设计与实现
本研究将使用FPGA平台搭建基于压缩感知的雷达信号处理系统，完成信号采集、压缩、重建和分析等功能。同时，可以进一步优化算法和硬件设计，提高信号处理的速度和准确性。
综上，本研究的技术路线如下：
1.雷达信号特征分析和稀疏表示：对雷达信号进行特征分析，确定其稀疏表示方法。
2.随机采样理论和算法：研究随机采样的理论基础和采样算法。
3.信号重建算法：研究各种重建算法的理论和实现方法。
4.压缩感知信号处理系统设计与实现：使用FPGA平台搭建基于压缩感知的雷达信号处理系统，完成信号采集、压缩、重建和分析等功能。
三、研究预期成果
本研究的预期成果如下：
1.基于压缩感知的雷达信号处理模型：确定雷达信号的稀疏表示方法、采样算法和重建算法，构建雷达信号处理模型。
2.基于FPGA的压缩感知信号处理系统：使用FPGA平台搭建基于压缩感知的雷达信号处理系统，实现信号的压缩、重建和分析等功能。
3.信号处理速度和准确性分析：通过对处理的数据进行测试和分析，评估算法和硬件设计的性能，提高信号的处理速度和准确性。
四、研究工作计划
本研究的工作计划如下：
第一年：
1.雷达信号特征分析和稀疏表示：研究雷达信号的特征和稀疏表示方法。
2.随机采样理论和算法：研究随机采样的理论基础和采样算法。
第二年：
1.信号重建算法：研究各种重建算法的理论和实现方法。
2.压缩感知信号处理系统设计与实现：使用FPGA平台搭建基于压缩感知的雷达信号处理系统。
第三年：
1.信号处理速度和准确性分析：通过对处理的数据进行测试和分析，评估算法和硬件设计的性能。
2.论文撰写和论文答辩。
五、参考文献
[1]CandesEJ,WakinMB.Anintroductiontocompressivesampling[J].IEEESignalProcessingMagazine,2008,25(2):21-30.
[2]DonohoDL.Compressedsensing[J].IEEETransactionsonInformationTheory,2006,52(4):1289-1306.
[3]ZhangY,LuoT,SunJ,etal.Compressedsensingtechniquesforradarimaging[C]//2016IEEERadarConference(RadarConf).IEEE,2016:1-6.
[4]TaoX,LiZ,LiJ,etal.Compressedsensing-basedradarsignalprocessing:Areview[J].SignalProcessing,2018,147:166-179.
[5]MishraD,DameraHL.Asurveyontherecentdevelopmentsincompressivesensingforradarsystems[C]//2020IEEERadarConference(RADAR).IEEE,2020:1-6.