二维混合MIMO相控阵雷达收发波束空间设计

针对如何提高低信噪比条件下二维混合多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)相控阵雷达波达方向估计精度问题,结合收发联合波束空间设计给出了解决方案。首先利用半定规划方法设计发射权值,构造旋转平移不变关系,实现发射方向图能量聚焦,约束旁瓣电平,在干扰方位形成发射零陷;在此基础上,结合最小方差无失真响应算法优化阵列接收权值,提高接收端信干噪比。仿真结果表明,所提方法能够提高低信噪比条件下二维混合MIMO相控阵雷达波达方向估计精度。     

互耦误差下MIMO雷达低仰角估计方法

针对互耦误差下多输入多输出（multiple input multiple output, MIMO）雷达的低仰角估计的问题,提出一种目标角度估计的自校准算法。首先分析了收发阵列同时存在互耦误差时的多径回波信号模型,然后利用均匀线阵互耦矩阵的特点对互耦误差下的阵列导向矢量进行变换,最后基于子空间原理推导出目标角度的搜索函数,同时给出多径衰减系数和收发阵列互耦矩阵的计算表达式。推导了各参数的任意无偏估计的Cramer-Rao界（Cramer-Rao bound, CRB）。算法在未知互耦矩阵和存在相干多径信号的情况下可直接进行参数估计,不需要辅助校准源和迭代处理。仿真结果分析了算法估计性能与信噪比、快拍数的关系并与CRB进行了比较。     

二维混合MIMO相控阵雷达的嵌套阵列结构设计

针对二维混合多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)相控阵雷达发射阵列子阵分割带来的自由度(degree of freedom, DOF)减小问题,提出了基于嵌套阵结构的收发阵列设计方法。首先给出基于一维嵌套阵的二维混合MIMO相控阵雷达发射阵列,在此基础上将接收端设置为嵌套阵,最后通过做虚拟阵列以及差异阵列,形成虚拟阵元数目扩展,在保留混合MIMO相控阵雷达优势的基础上增大了阵列DOF。同时给出了阵列流形的闭合表达式,推导出了基于最大DOF准则的最优嵌套阵元数目。仿真实验表明,相较于传统和互质的混合MIMO相控阵雷达,所提方法可有效提高阵列DOF和波达方向估计精度。     

非均匀线阵MIMO雷达的多目标定位方法

提出一种非均匀线阵多输入多输出（multiple input multiple output, MIMO）雷达的多目标定位方法。该方法基于阵列内插技术,构造一个内插矩阵对非均匀线阵MIMO雷达进行处理,满足虚拟均匀线阵MIMO雷达的特性,推导出虚拟均匀线阵MIMO雷达的信号子空间,最后利用旋转不变信号参数估计技术（estimating signal parameter via rotational invariance techniques, ESPRIT）对目标方位角度进行估计。其优点是突破ESPRIT算法对阵元配置的要求,且有效增加了阵元数目(实为虚拟阵元),提高了方位角分辨率。仿真结果表明,该算法增加了MIMO雷达探测目标数,角度估计精度接近克拉美罗界根。同时,所估计的二维方位角参数自动配对,不需要额外的配对运算,计算量小。     

任意阵列双基地MIMO雷达的半实值MUSIC 目标DOD和DOA联合估计

实值处理具有降低高自由度多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)雷达角度估计大计算量的优势。但受制于阵列的共轭对称性,对于任意阵列结构的双基地MIMO雷达发射角(direction of departure, DOD)和接收角(direction of arrival, DOA)联合估计,若不做附加的预处理则无法实现实值操作,故将常规阵列实值处理的多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)超分辨算法推广至任意阵列结构的双基地MIMO雷达。首先根据MIMO雷达的导向矢量共轭与镜像的对等性,提取接收信号协方差矩阵的实部,并对其进行特征分解得到“目标加倍”的信号子空间及其应对的噪声子空间;然后利用Kronecker积的特性对其进行降维处理,得到搜索区域减半的一维半实值域MUSIC谱,取出目标DOD真值与其镜像代入降维Capon算法来剔除虚拟峰值得到目标DOD估计真值;最后利用特征矢量得到模糊DOA估计值,采用方向余弦差最小范数方法得到目标DOA无模糊估计值。本文算法估计性能与一维搜索复数域MUSIC相当,计算量约降50%,且能够实现DOD和DOA的自动配对。仿真结果证明了该算法的有效性。     

双基地MIMO雷达的高速运动目标定位方法

高速运动目标的大多普勒频率会导致传统匹配滤波器严重失配,因此当目标高速运动时多输入多输出（multiple input multiple output,MIMO）雷达利用传统匹配滤波器无法有效地形成虚拟阵列。研究了利用双基地MIMO雷达实现多个高速运动目标交叉定位的方法,采用降低雷达距离分辨率的方式以获取较长时间的相参积累,并将接收阵列回波信号与发射信号共轭相乘后的数据进行频域处理,有效形成了虚拟阵列,然后利用传统超分辨算法对在相同粗距离分辨单元上的高速运动目标的发射角和接收角进行联合估计,从而能够有效交叉定位多个在距离上无法分辨的高速目标。仿真结果表明了所提方法的可行性和有效性。     

锥面共形阵列天线的极化-DOA估计

由于共形载体曲率的影响,锥面共形阵列中的阵元不仅具有不同指向的方向图,而且具有不同的极化特性,从而使得共形阵列呈现多极化特性。利用锥面共形阵列的多极化特性,针对现有共形阵列下空间超分辨算法对信号极化参数估计缺失这一问题,结合多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法实现了入射信号的极化参数与二维波达方向(direction of arrival, DOA)的联合估计。算法对阵列形式无特殊要求,不需要参数配对;在此基础上进一步对算法的估计性能进行了理论分析与推导,给出了算法多参数估计的克拉美-罗边界(Cramer-Rao bound, CRB)。最后通过计算机仿真验证了算法的有效性。     

高自由度低互耦的广义二阶嵌套MIMO雷达DOA估计

针对传统二阶嵌套阵自由度低、互耦率高的问题, 提出高自由度、低互耦的广义二阶嵌套多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达阵列, 用于波达方向(direction of Arrival, DOA)估计。首先, 在传统二阶嵌套阵的收发两端分别引入互质扩展因子, 抑制阵元互耦的同时提升阵列的自由度; 其次, 推导了“和差联合阵列”结构下, 包括互质扩展因子、连续虚拟阵元数和总虚拟阵元数在内的自由度闭式解; 最后, 针对不同互质扩展因子造成的离散孔洞问题, 基于原子范数最小化理论, 在不连续点出填补虚拟阵元, 并建立恢复填补虚拟阵元等价接收信号的凸优化模型, 结合多重信号分类算法进行DOA估计。仿真实验验证了阵列结构的合理性和算法的有效性。     

正交波形虚拟孔径MIMO雷达原理与性能讨论

多输入多输出 (multiple input multiple output,MIMO)雷达可在接收端形成奈奎斯特虚拟阵列,大大扩展了接收阵列的有效孔径。文章讨论了在发射或接收阵列稀疏布阵的情况下,虚拟孔径MIMO雷达的测角精度和抗干扰性能。分析表明,得益于奈奎斯特虚拟孔径的形成,MIMO雷达可获得比传统相控阵雷达更窄的有效接收波束宽度和更高的测角精度。对于转发干扰,较窄的接收波束宽度也使虚拟孔径MIMO雷达更容易规避主瓣干扰。而对于非转发的压制干扰,MIMO雷达具有与相控阵一致的抗干扰性能。此外,文章还讨论了将线性调频连续波(linear frequency modulated continuous wave,LFMCW)信号与虚拟孔径MIMO雷达相结合的可行性和性能优势。     

MIMO雷达嵌套平行阵下基于子空间的目标二维波达角估计

研究了多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达中的二维波达角(direction of arrival, DOA)估计问题,并提出了一种嵌套平行阵下基于子空间的二维DOA估计算法。利用存在嵌套关系的双平行阵(two parallel uniform linear array, TPULA)作为收发阵列,大大增加了自由度(degree of freedom, DOF)。在DOA估计方面,算法利用数据重构增加虚拟脉冲数,并利用酉变换降低运算复杂度,然后分别基于信号子空间和噪声子空间获得了自动配对的二维DOA估计的闭式解。算法复杂度低,而且相比MIMO雷达中传统TPULA下的算法,该算法拥有更好的角度估计性能,并可辨别空间相干目标。仿真结果验证了算法的有效性。     

部分相关MIMO雷达比幅单脉冲测角性能分析

对多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达发射部分相关波形时,比幅单脉冲方法的角度测量性能进行了理论分析。通过建立MIMO雷达的一般信号模型,采用矩阵微分的方法对噪声引起的比幅单脉冲左右波束输出信号的起伏进行了统计分析,从而给出了部分相关MIMO雷达体制下比幅单脉冲方法的理论测角性能。由得出的结论可以直接得出正交MIMO雷达及相控阵雷达体制下比幅单脉冲方法的理论测角性能。通过数值仿真实验对部分相关MIMO雷达下比幅单脉冲方法的性能进行了仿真分析,并验证了理论分析的正确性。     

波形正交性退化下机载MIMO雷达杂波模型与自由度分析

针对发射波形正交性退化影响机载多输入多输出（multiple input multiple output,MIMO）雷达的杂波特性,基于信号空间和子阵空间的变换原理,建立了波形正交性退化下的机载MIMO雷达杂波通用模型和标准模型。基于带限信号的最优逼近特性,分析了波形正交性退化下的空时等效阵列孔径变化规律,提出了杂波自由度（degree of freedom, DOF）的估计准则。最后,仿真验证了杂波模型及杂波自由度估计准则的有效性。     

双基地MIMO雷达相干脉冲串的参数估计性能

研究了双基地多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达发射相干脉冲串时的参数估计性能,推导对Swerling I和Swerling II目标的去波方向(direction of departure, DOD)、波达方向(direction of arrival, DOA)和多普勒频移联合估计的克拉美罗界(Cramer Rao bound, CRB),并分析发射脉冲为正交频分线性调频信号时,各参数对CRB的影响。结果表明对Swerling I和Swerling II目标的DOD和DOA均可做出较理想的估计,Swerling I目标更优,可较好地估计Swerling I目标的多普勒频移,但难以估计Swerling II目标的多普勒频移。     

MIMO阵列旋转不变子空间目标方位估计仿真研究

针对多输入多输出(Multi-Input Multi-Output,MIMO)阵列多目标定位,提出一种基于子空间特征分解的MIMO阵列旋转不变子空间算法(MIMO array estimation of signal parameters via rotational invariance techniques,简称MIMO-ESPRIT).MIMO阵列各阵元发射彼此独立信号,因此阵列输出数据协方差矩阵不存在降秩以及信号子空间向噪声子空间扩散的现象,可直接应用子空间分解算法进行MIMO阵列目标方位估计.性能分析和仿真结果表明,随着发射阵元个数的增加和发射阵元间距的扩大,算法的多目标分辨能力和方位估计精度将得到明显改善.     

低截获MIMO雷达改进MUSIC算法

在军事领域中,机载多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)雷达既要探测机动目标,又要防止被截获接收机侦收.针对这一问题,提出了低截获的单基地非均匀阵列MIMO雷达改进多信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法.通过对MIMO雷...     

基于ESPRIT算法的双基地MIMO雷达幅相误差分析

对于双基地多输入多输出（multiple input multiple output,MIMO）雷达,发射和接收阵列幅相误差耦合到一起,不易单独测量。针对阵列存在小扰动幅相误差的MIMO雷达,分别推导了借助旋转不变信号参数估计技术（estimating signal parameter via rotational invariance techniques,ESPRIT）算法的到达角（direction of arrival,DOA）和离开角（direction of departure,DOD）的均方根误差（root mean square error,RMSE）与幅相误差关系表达式。与其他方法相比,ESPRIT算法可以将发射和接收阵列的幅相误差进行解耦,并且DOA和DOD的RMSE只与阵列相位误差相关,与阵列幅值误差无关。仿真结果表明,理论值和仿真实验值能够较好地吻合,验证了理论的正确性。     

基于速度合成孔径雷达的海面舰船动目标成像方法

海面舰船成像技术在军事和民用领域应用广泛。针对海面动目标成像定位模糊的缺点，提出了使用速度合成孔径雷达（velocity synthetic aperture radar，VSAR）估计动目标速度频率的方法。首先，分析了VSAR的成像机理和限制条件，建立了基于相控阵雷达对海面舰船的成像模型；然后，采用多天线图像域的速率频率估计方法纠正方位向的偏移，采用图像熵算法完成目标图像的自适应聚焦；最后，利用该方法对海面运动舰船进行仿真计算。仿真结果表明，VSAR在处理大海域海面静动目标同时存在的场景下，可以甄别出目标所属类型，判断出动目标的运动趋势和航行轨迹。相比于传统的单通道SAR雷达和沿航迹干涉雷达算法，速度频率估计算法解决了方位定位精度不足的缺点，提高了大面积海域条件下的动目标舰船的定位性能，具有良好的应用前景。     

基于降维的双基地MIMO雷达收发阵列互耦和幅相误差校正算法

双基地多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达收发阵列互耦和幅相误差会严重影响高分辨波达方向(direction of arrival, DOA)和波离方向(direction of departure, DOD)估计算法的性能。针对这一问题,通过在收发阵列中分别引入若干个经过精确校正的辅助阵元,并利用子空间原理和降维思想,提出了一种双基地MIMO雷达目标二维角度及收发阵列互耦和幅相误差矩阵的联合估计算法。首先,该算法不需要收发阵列互耦和幅相误差矩阵信息,就能较为精确地估计出目标的DOA和DOD;然后,基于对目标二维角度的精确估计,还能进一步对互耦和幅相误差矩阵进行精确估计,进而对收发阵列误差实现自校正。所提算法只需进行一维谱峰搜索,不需要高维非线性优化搜索,所以运算量较小。计算机仿真结果证明了所提算法的有效性和正确性。     

基于L型阵列MIMO雷达的DOA矩阵方法

首先提出一种基于波达方向（direction of arrival, DOA）矩阵思想的L型阵列多输入多输出（multiple input multiple output, MIMO）雷达二维角度估计方法。通过将L型阵列MIMO雷达所产生的二维虚拟平面阵列划分为两个子阵,并构造估计矩阵以实现二维角度估计。在此基础上,针对角度兼并问题,进一步提出联合对角化DOA矩阵方法。该方法通过构造4个子阵,并采用联合对角化方法估计目标二维角度。该方法在保持原DOA矩阵法无需二维谱峰搜索和参数配对等优点的基础上避免了角度兼并问题,能够减少阵列孔径损失,有效提高阵元利用率和角度估计精度。仿真实验验证了所提方法的有效性。     

基于实值三线性分解的互耦条件下双基地MIMO雷达角度估计算法

研究互耦背景下双基地多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)雷达中联合波离角(direction-of-departure,DOD)波达角(direction-of-arrival,DOA)的估计问题。为利用阵列信号的多维结构,将匹配滤波后的雷达数据表述成一个三阶张量模型。考虑到均匀线性阵列互耦矩阵的带状Toeplitz特性,利用部分阵元方向矩阵具有共同的尺度变换特性消除互耦的影响。结合前后平滑技术和酉变换技术,构建去耦后数据的增广输出三线性模型,再将联合DOD与DOA估计与三线性模型相联系。所提算法能够获得自动配对的目标角度估计,且由于平滑技术的使用,所提算法对相干源具有一定的分辨能力。此外,由于增广三线性模型为实数,因而所提算法的计算复杂度低。最后,通过仿真实验验证了所提算法的有效性。