MIMO雷达波束方向图及其旁瓣抑制方法

给出了多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达波束方向图的数学表达式,它为发射和接收方向图的乘积。假设接收阵元为半波长配置,通过分析发射阵元的间隔配置,得出如下结论：当发射阵元为一倍或Mr（接收阵元数目）倍半波长间距时,波束方向图将不会产生高旁瓣;当发射阵元的间距介于两者之间时,波束方向图将会因发射端的栅瓣效应而造成高旁瓣电平。针对后者引起的高副瓣情况,提出了利用接收波束合成算法来对消发射阵元的栅瓣,进而有效地抑制旁瓣。仿真实验验证了理论分析的有效性。     

零点约束的有向阵元圆阵方向图最优综合

圆形阵列由于可实现全空间无模糊的波束扫描而得到广泛应用。给出了基于最小均方误差准则下有向阵元均匀圆阵的最佳方向图综合方法。在无约束和带零点约束两种情况下,分别给出了相应最优权值的求解公式。由于圆形阵列具有较高的近轴旁瓣电平,通过对主波束附近的旁瓣增加零点约束条件来达到降低近轴旁瓣电平的目的。研究表明,不同零点约束会对旁瓣电平有明显的影响,合适的零点位置能明显改善方向图的近轴性能。该方法简单易行,适合在圆形相控阵天线中使用。仿真给出了对近轴旁瓣电平改善最明显的零点位置。     

共置天线的分布式相参MIMO雷达布阵优化研究

多输入多输出（multiple-input multiple-output, MIMO）雷达与传统相控阵雷达相比,其最大优势在于由天线孔径空间卷积带来的更高的角度分辨力。将多部X波段相控阵雷达组成共置天线的分布式相参MIMO雷达可以实现更窄的波束宽度,但随之而来的是严重的栅副瓣问题。以降低MIMO雷达稀布阵旁瓣电平为目标,对共置天线的分布式相参MIMO雷达阵地布置进行优化。仿真试验结果显示粒子群算法应用到该最大最小问题是有效和稳健的。     

MIMO雷达稀疏阵列优化设计方法

针对运动平台多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达应用中无法进行规则稀疏布阵, 传统的稀疏阵优化设计方法优化对象单一的问题, 提出一种利用多目标进化算法(multi-objective evolutionary algorithm, MOEA)进行阵列结构优化的方法。将MIMO雷达接收端的收发联合和差波束的旁瓣电平为优化目标, 使系统具有尽可能好的和差波束旁瓣抑制性能。仿真结果表明, 基于Pareto秩排序的MOEA的MIMO雷达稀疏阵优化设计可以使系统多种性能得到提升。     

一种考虑互耦的自适应阵列综合方法

在天线阵综合的实际情况中,考虑阵元间的互耦影响是十分必要的。应用一种自适应算法进行天线阵方向图综合,把阵元间的互耦考虑在内,具有很强的实际意义。分别对等间距和不等间距阵列进行了方向图综合,都能够按设计要求有效地控制主瓣电平和副瓣电平,使其达到预期的效果。仿真结果显示,算法很好地达到了设计要求,具有较大的应用价值。     

双基地MIMO雷达抗分布式干扰方法

分布式干扰是一种近距离、空间密集型干扰,单基雷达常用的超低旁瓣天线、天线旁瓣对消和旁瓣匿影等技术难以与其进行有效对抗。双基条件下,远距离的目标和近距离的干扰机必将在其相对于发射阵列或接收阵列的角度上存在较大差异。利用该现象,提出了一种双基地MIMO雷达抗分布式干扰的方法。该方法通过发射阵列多阵元正交发射的方式在目标回波及转发式干扰信号中分别嵌入了目标和干扰机相对于发射阵列的角度信息,随后在接收阵列上通过等效收、发二维空域滤波处理即可有效地滤除分布式干扰信号。数值仿真的结果证明了该方法的有效性。     

MIMO雷达稀疏阵优化设计

多输入多输出（multiple input multiple output, MIMO）稀疏布阵虽然可以获得最大的连续虚拟孔径,但在机载应用中无法进行规则的稀疏布阵。采用模拟退火算法,以MIMO接收端的虚拟收发联合波束为优化对象,对MIMO雷达的稀疏布阵进行优化设计。通过优化MIMO雷达的发射和接收阵元位置,可以在保持主瓣在不展宽的情况下获得更好的旁瓣水平,仿真结果验证了这一方法的有效性。     

运用GA和FFT确定稀疏阵列的激励幅度

针对天线单元沿阵列中心非对称分布的稀疏直线阵列(单元从间距为半波长的规则栅格中稀疏),讨论了以激励幅度分布为决策变量,以最大相对旁瓣电平为优化目标的遗传算法(genetic algorithm,GA),运用个体的真值编码及其中间重组的交叉方法改进了遗传算法的收敛性能。由于阵元间距是栅格的整数倍,因此GA中凭借离散傅里叶变换,使适应度函数的计算可利用高效的FFT算法。仿真中对一个154阵元、孔径约100倍波长的非对称稀疏线阵的激励幅度进行优化,使其副瓣电平下降了1.36dB。两个仿真实例证实了算法的有效性。     

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。     

基于虚拟阵元信号重构的嵌套阵稳健波束形成

由于嵌套阵中部分阵元间距远大于信号半波长, 可能导致高旁瓣和栅瓣等问题。因此, 通过利用均匀子阵进行信号波达方向(direction of arrival, DOA)估计, 重构出虚拟阵元的接收信号, 从而构建一个虚拟的稠密均匀阵列, 大幅增加了波束形成算法自由度。通过估计信号功率, 重构虚拟均匀阵列的干扰加噪声协方差矩阵(interference plus noise covariance matrix, INCM), 可得虚拟均匀阵列的波束形成权矢量。仿真实验表明, 相比其他波束形成方法, 所提算法主瓣宽度小、旁瓣电平低、收敛速度快、抗干扰能力强。     

基于自适应阵列理论的波瓣置零综合

本文给出了一种基于Gram-Schmidt正交化方法的自适应波瓣置零综合的新算法,此算法采用的是单元零点向量法,它不仅保持了已有算法在波瓣置零综合中的全部优点,而且在对付宽频带干扰及设置较宽的零点凹口时,阵列副瓣电平上升不大。与通常的算法相比,在设置相同的零点凹口情况下,副瓣电平下降了3～5dB。作为应用举例,本文同时给出了新算法与现已报导的RAMONA波瓣置零综合算法的计算机仿真的数值比较结果。     

MIMO雷达最大似然波达方向估计方法

根据MIMO雷达的工作原理和回波模型,在传统最大似然算法的基础上,提出了MIMO雷达波达方向估计的最大似然方法。通过理论分析,给出了波达方向估计的一致性证明和估计方差的计算公式。理论分析表明,MIMO雷达的最大似然估计方差比传统的相控阵雷达要小,估计性能优于传统相控阵雷达。最后通过蒙特·卡罗实验对不同信噪比、快拍数和接收阵元数等情况下波达方向估计的方差进行了仿真,证实了理论分析的正确性。     

米波MIMO雷达波束空间精确最大似然算法

针对阵元空间多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达低仰角估计方法运算量和数据传输量太大的问题, 提出了基于波束空间的MIMO雷达精确最大似然(refined maximum likelihood, RML)算法。该算法将阵元空间的数据转换到波束空间, 实现降维处理, 再利用最大似然的思想对波束空间的数据进行测角。计算机仿真结果表明, 相比于基于阵元空间的MIMO雷达RML算法, 所提算法有着良好的测角性能, 并大大降低了算法运算时间。同时, 通过计算机仿真分析了信噪比、仰角、波束指向与目标仰角之间的偏差、阵元数、反射系数误差和天线中心高度等因素对所提算法测角性能的影响。     

Hybrid alternate projection algorithm and its application for practical conformal array pattern synthesis

Based on the fabricated 12-element cavity-backed microstrip sector cylinder array,a novel hybrid alternate projection algorithm(HAPA),which combines analytical method with numerical techniques effectively,is proposed for synthesizing the pattern of practical conformal array.The algorithm applies the variable direction aperture projection method with mutual coupling correction techniques to provide the good initial excitations of elements to the enhanced alternate projection algorithm(EAPA).In order to do further optimization,which improves the convergent speed of the algorithm significantly.Finally,the HAPA has been applied to the fabricated sector cylinder array with mutual coupling considered.The results of synthesized patterns,such as low sidelobe with null points formed pattern,beam scanning with low sidelobe pattern and the shaped beam pattern are presented.It demonstrates the validity of HAPA in practical conformal array synthesis.     

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。     

矩形平面稀布阵旁瓣电平的免疫算法优化

首次采用免疫算法对稀疏阵列的方向图综合问题进行了研究。针对矩形平面稀布阵的结构特点,推导了克罗内克积形式的位置阵列因子这一新参数,减少了运算量,提高了运算速度;并对免疫算法进行了改进,通过采用自适应克隆和高斯变异等操作克服算法搜索的盲目性,提高了算法的搜索效率。针对阵元位置分布和激励幅度的特点依次应用二进制免疫算法和实数免疫算法来优化矩形平面稀疏阵列的旁瓣电平,表明了免疫算法的灵活性和有效性;采用免疫算法的优化结果要明显优于采用基本遗传算法的,表明了免疫算法具有更好的全局收敛特性。     

基于稀疏重构的L型阵列MIMO雷达降维DOA估计

针对L型阵列多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)雷达二维空间角估计问题,提出一种基于协方差矩阵联合稀疏重构的降维波达方向(direction of arrival,DOA)估计算法。该算法根据L型阵列MIMO雷达联合流型矢量的特点,通过降维矩阵的设计及回波数据的降维变换,最大程度地去除了所有的冗余数据;通过协方差矩阵联合构造稀疏线性模型,将2维角参量空间映射到1维空间,极大降低字典长度和求解复杂度的同时,不牺牲阵列孔径,实现了二维空间角度的有效估计和参数的自动配对。理论分析与实验仿真表明:与RD_MUSIC算法相比,本文降维处理有效提高阵元利用率的同时,最大程度地降低了回波数据的维数;与传统子空间类算法相比,基于协方差矩阵联合构造的稀疏线性模型充分利用了阵列孔径,无需预先估计目标数目,参数估计性能在低信噪比及小快拍数据长度下优势明显。最后,仿真结果验证了本文理论分析的正确性和算法的有效性。     

基于块稀疏矩阵恢复的MIMO雷达扩展目标高分辨成像算法

针对现有多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达稀疏恢复成像算法中存在的运算量大、对扩展目标成像质量低的问题，提出一种基于块稀疏矩阵恢复的MIMO雷达扩展目标高分辨成像算法, 通过引入目标块稀疏特征, 提高对空间扩展目标的成像质量。首先, 通过构造距离向和方位向感知矩阵, 建立目标散射系数估计的块稀疏矩阵恢复模型。然后, 采用分块二维序列一阶负指数(sequential order one negative exponential, SOONE)函数对目标块稀疏特征进行提取。最后, 利用梯度投影算法对块稀疏矩阵范数优化问题进行求解, 在欠采样条件下得到目标高质量图像。相比于传统成像算法, 所提算法可以在实现对扩展目标高分辨成像的同时, 降低数据采样量, 且具有较高的准确性、鲁棒性和较低的运算量。仿真实验验证了所提成像算法的有效性。