快速酉ESPRIT方法

酉ESPRIT方法虽然能以较小的计算代价改善标准ESPRIT方法的参数估计性能 ,但仍需计算实数矩阵的奇异值。提出了一种基于酉变换的信号子空间快速近似方法。该方法在数据矩阵酉变换的基础上 ,有理近似估计信号子空间 ,利用均匀线阵的中心对称性 ,使矩阵运算变为实数运算 ,无需奇异值分解 ,大大减小了运算量。仿真实验表明 ,该方法的参数估计性能接近酉ESPRIT方法 ,优于标准ESPRIT和有理近似ESPRIT方法。     

双基地MIMO雷达相干目标角度估计算法

提出一种双基地多输入多输出（multiple input multiple output,MIMO）雷达相干多目标角度快速估计算法。采用单次快拍数据构建的一组Toeplitz矩阵重构出新的协方差矩阵,使得矩阵的秩等于目标的总个数;通过矩阵变换使得变换后的协方差矩阵满足centro Hermitian性,即可利用酉变换将复矩阵转化为实矩阵进行实数域的参数求解,采用旋转不变信号参数估计（estimation of signal parameters via rotational invariance technique, ESPRIT）算法即可准确估计出对应的目标角度。通过仿真表明：所提算法能够实现相干目标源的角度估计且参数自动配对;降低了复矩阵特征分解所带来的巨大运算复杂度,具有更高的参数估计精度和算法稳健性;同时能够对移动目标进行角度跟踪,具有良好的跟踪性能。     

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。     

单基地MIMO雷达低复杂度求根MUSIC角度估计方法

针对单基地多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)雷达波达方向(direction of arrival,DOA)估计问题,该文提出一种低复杂度的实值求根多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)方法。该方法首先通过降维变换降低接收数据的维数,利用酉变换将复值数据协方差矩阵实值化,然后构造基于酉MUSIC的求根多项式,采用保角映射将复系数多项式映射为实系数多项式,最后通过求解该实系数多项式的根来得到目标的DOA估计。该方法不需要进行谱峰搜索,所涉及的特征值分解和多项式求根运算均只在实数域进行,在大大降低算法运算复杂度的同时可以获得更好的角度估计性能。仿真结果验证了所提算法的有效性。     

基于双模天线阵列的ESPRIT波达方向估计

考虑阵列信号波达方向(DOA)估计问题,提出了一种基于双模天线阵列的模式域旋转不变参数估计(ESPRIT)算法.与传统空域ESPRIT相比,模式ESPRIT的旋转因子仅与信号DOA有关而与阵列结构无关,因而无需阵元位置信息,也无需阵列存在空间匹配子阵.若阵元位置信息精确已知,还可利用空域稀疏采样获得无模糊多尺度DOA估计.计算机仿真结果验证了算法的有效性.     

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。     

基于快速牛顿法的自正交变换域(N-SO-TRLMS)算法研究

提出一种能够较好改善剩余误差性能的低复杂度自正交变换域(N-SO-TRLMS)改进算法,该算法基于快速牛顿算法的思想,降低了SO-TRLMS算法中近似变换对输入逆矩阵的估计误差;理论推导了改进算法的误码率解析表达式,分析了剩余误差和运算复杂度;静态和动态干扰环境下的仿真结果表明:改进算法在保持快速收敛特征的前提下,表现出较小的剩余误差和较强的鲁棒性。     

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。     

基于频控阵MIMO雷达的低复杂度稳健波束形成算法

频控阵(frequency diverse array, FDA)多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达基于发射端调制而具备的距离维自由度为主瓣干扰提供了抑制方案。结合自适应波束形成算法, 频控阵MIMO雷达能有效抑制主瓣范围内欺骗干扰信号, 但存在的信号环境复杂、导向矢量失配、采样快拍不足等问题将使算法性能恶化。针对该问题,提出了一种基于频控阵的低复杂度的稳健自适应波束形成算法。仿真实验表明, 相比于其他自适应波束形成算法, 所提算法在低信噪比(signal to noise ratio, SNR)低采样快拍且存在导向矢量失配等非理想条件下形成的波束稳健性更强、计算复杂度更低, 有效实现了对目标的指示和对干扰的抑制, 克服了其他算法在非理想条件下性能恶化的问题。     

多LFM信号自适应时频表示方法

提出了一种多线性调频信号自适应时频表示方法及其快速算法:首先采用分数阶傅里叶变换的快速算法计算出模糊函数,再通过Radon-Ambiguity变换设计出信号的最优核函数,以滤除噪声和多线性调频信号在模糊域中的互项,最后通过二维傅里叶变换得到信号的时频表示。在多分量线性调频信号情况下借助"clean"的思想来抑制强分量对弱分量的干扰。仿真表明该方法在低信噪比环境下也十分有效,且运算复杂度小。     

单基地MIMO雷达降维酉ESPRIT算法

波达方向(direction of arrival, DOA)估计问题是单基地多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达信号处理中的一个关键问题。在低信噪比、低快拍数的情况下,常规DOA估计算法的性能会严重下降。针对此问题,提出一种新的DOA估计算法：降维酉旋转不变性信号参数估计技术算法。该算法首先通过降维变换将MIMO雷达数据变换至低维信号空间,然后在该低维信号空间构造实值旋转不变性方程估计目标的DOA。仿真结果表明该方法能够在低信噪比、低快拍数的环境下获得较常规ESPRIT方法更高的DOA估计精度,同时具有更低的运算量。     

基于矢量重构的双基地MIMO雷达相干多目标定位

提出了一种基于目标信息矢量重构的双基地多输入多输出（multiple-input multiple-output, MIMO）雷达相干信源角度估计方法。利用目标信息矢量中的元素,构造出解相干处理的通用块Hankel矩阵。证明了该矩阵的秩为总目标数时矩阵行数和列数所应满足的条件,并基于奇异值分解求解出信号和噪声子空间,然后利用ESPRIT算法获得角度的估计值。同时,给出了直接数据提取法和特征矢量提取法来获得目标的信息矢量。仿真实验表明：本文算法能够有效地估计出相干信源的收发角度,且实现自动配对;当兼顾角度估计精度和算法的复杂度时,应满足块Hankel矩阵的行数不大于列数;在低信噪比下,本文算法的估计精度优于空间平滑算法,且特征矢量提取法的估计精度优于直接数据提取法。     

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。     

基于数据矩阵分解的相干源方向估计新方法

提出一种相干源存在情况下的波达方向估计新算法。利用阵列快拍数据构造数据矩阵,相关去噪后,通过奇异值分解获得低维信号子空间的估计,然后运用ESPRIT思想估计出波达方向。无论是否存在相干源,新算法均能有效估计出波达方向,并且无需角度搜索,运算量小。该算法虽基于一维线阵,但可直接推广到具有线性性质的二维平面阵,如L形阵、十字阵、双平行线阵等。计算机仿真验证了算法的有效性     

高分辨SAR的距离-多普勒-距离成像方法

介绍了一种新的雷达成像方法———距离 多普勒 距离成像方法。这种方法的方位向线性调频相的补偿和聚焦成像处理与雷达发射的信号形式无关 ,仅距离向成像与雷达发射的信号形式有关。方位向成像在距离向傅里叶变换之后、匹配处理之前进行 ,它可有效地消除信号中随时间变化项所造成的距离徙动的影响 ,且算法结构简单 ,运算量少。对成像方法进行了理论分析 ,并做了计算机仿真 ,最后用实际数据进行了成像 ,得到了清晰的SAR图像     

基于互协方差稀疏重构的MIMO雷达低仰角估计算法

针对低空目标仰角估计时, 多径信号间的混叠严重影响雷达的测角性能的问题, 基于压缩感知理论的波达方向(direction of arrival, DOA)估计算法与多输入多输出(multi-input and multi-output, MIMO)雷达体制结合起来共同进行低空目标DOA估计的研究, 提出了一种基于互协方差矩阵稀疏重构的MIMO雷达低空目标DOA估计算法。首先, 对MIMO雷达多径接收信号广义匹配滤波后的虚拟矩阵向量化处理, 并针对向量化后虚拟孔径扩展带来运算量大的缺点, 通过降维处理来减少运算量; 然后利用多快拍数互协方差矩阵中的噪声独立不相关的优点, 降低噪声影响, 提高算法估计性能; 最后转化为凸优化问题进行稀疏恢复。仿真结果表明算法在直达信号与多径反射信号相互削弱的情况下, 仍能有效估计低空目标的仰角, 较L1-SVD和L1-SRACV算法对低空目标具有更好的仰角估计性能。     

一种基于PCA分析的DoA估计算法

阵列信号处理中,MUSIC、ESPRIT等高分辨率DoA估计算法都要通过特征值分解来获得波达方向估计,然而矩阵特征值分解的计算量较大,不利于实时处理。提出使用PCA(principal component analysis)高效迭代算法,来逼近信号子空间矢量。该算法的计算过程相对简单,并具有自组织特性,适合于神经网络实现。仿真结果表明,所提算法的DoA估计性能与MUSIC算法相当。     

稀疏场景下SAR方位向随机丢失数据的迭代成像算法

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)方位向随机丢失部分数据导致目标模糊和能量分散的问题, 提出基于稀疏优化理论的重建成像方法。该方法主要针对稀疏观测场景的SAR方位向随机缺失数据的回波信号进行成像处理, 利用SAR回波模拟算子, 避免了二维回波信号矩阵变成向量的操作, 从而减小了内存占用和计算量。所提出的基于SAR近似观测模型的迭代优化重建算法能够实现对观测目标幅度的高精度重建。和传统基于匹配滤波的SAR成像算法相比, 提出的算法能够明显地消除SAR方位向随机丢失部分数据引起的目标模糊和目标能量分散。和迭代软阈值收缩算法相比, 提出的算法重建的目标幅度误差更小。理想的点目标回波数据和真实的星载SAR稀疏观测场景的回波数据处理表明了所提算法在减少重建目标误差、提高观测目标区域的目标背景比等方面有较大的优势。