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。     

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。     

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。     

对MIMO雷达参数的侦察估计及性能分析

针对多输入多输出(multiple input and multiple output, MIMO)雷达的侦察对抗问题,基于被动合成阵列技术构建了对MIMO雷达方位、辐射频率联合侦察估计的信号模型,通过多次不同速度联合谱估计算法实现了对MIMO雷达方位、频率的无模糊估计。此外,推导了多辐射源条件下方位与频率联合侦察估计的克拉美〖CD*2〗罗界(Cramer Rao bound, CRB)。频率已知条件下推导了对单部阵列雷达方位侦察估计的CRB表达式,并进一步分别给出了对MIMO雷达和相控阵雷达进行侦察估计的CRB闭解式,对比分析了两种体制下方位侦察估计的性能。理论分析与仿真实验表明:信号频率未知条件下,所提算法能够实现对MIMO雷达方位、频率的无模糊估计,侦察估计精度随着信噪比以及不同速度联合估计次数的增大趋近于CRB;信号频率已知条件下,对单部相控阵雷达和MIMO雷达方位侦察估计性能之比仅与相控阵雷达发射波束方向增益以及阵元个数有关。最后,仿真实验结果验证了本文理论分析的正确性和方法的有效性。     

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。     

基于最大似然估计的机载双基地雷达杂波抑制方法

首先建立了机载双基地雷达的杂波模型,然后分析了机载双基地雷达杂波谱的空时分布特性,比较了最大似然估计方法与其他几种常规估计方法的性能,最后在此基础上提出了一种新的基于配准的最大似然非均匀采样距离相关性补偿方法。该方法通过最大似然估计方法完成对双基地机载雷达杂波幅度的估计,并利用非均匀采样选取各训练样本的杂波谱中心实现对杂波谱的配准。仿真结果表明,在各种不同的双基地机载雷达配置情况下,该方法均可有效解决双基地机载雷达面临的杂波非均匀问题。     

基于蚁群算法的最大似然方位估计快速算法

针对最大似然(maximum likelihood, ML)方位估计方法多维非线性搜索计算量大的问题,将连续空间蚁群算法与最大似然算法相结合,提出基于蚁群算法的最大似然 (ant colony optimization based maximum likelihood, ACOML) 估计新方法。该方法将传统蚁群算法中的信息量留存过程拓展为连续空间的信息量高斯核概率密度函数,得到最大似然方位估计的非线性全局最优解。仿真结果表明,ACOML方法保持了原最大似然方位估计方法算法的优良估计性能,而计算量只是最大似然方法的1/15。     

可交互式相控阵雷达DOA估计仿真系统设计

针对相控阵雷达波达方向（direction of arrival,DOA）估计的仿真、验证和评估等问题,论述了相控阵雷达DOA估计的建模与评估,设计了一个采用交互式操作的实时仿真系统。该仿真系统能进行可交互目标环境、相控阵列和目标探测效能评估模型的建模与仿真,模拟出对实时飞行的目标进行探测时,信号发射、空间传播、回波信号采集以及信号处理等过程,并能对DOA估计结果进行评估,仿真结果验证了该仿真系统的实用性和有效性。该仿真系统的设计为现代战争环境下相控阵雷达的系统设计、目标探测效能评估、装备性能展示、测试与验证奠定了基础。     

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。     

多载频MIMO雷达的幅相误差校正

建立了多载频（multi carrier frequency, MCF） MIMO雷达的幅相误差模型,并针对其发射和接收阵列的幅相误差耦合到一起的特点,提出了对信号预处理后等效阵列的联合幅相误差进行整体估计来实现误差校正的思想。针对单辅助信源的情况完成了两种误差估计方法：子空间拟合（subspace fitting, SF）法和最大似然（maximum likelihood, ML）法,子空间拟合法利用信号子空间与阵列流型张成空间的对应系列方程求解,而最大似然法利用似然函数最大来得到幅相误差。推导了幅相误差估计的Cramer Rao界（CRB）,并仿真分析了两种方法的估计性能与信噪比、快拍数的关系以及辅助信源的定位误差对估计性能的影响。     

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。     

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。     

多输入多输出阵列目标方位估计方法

提出了一种主动阵列目标定向空时编码新构型,即多输入多输出(multi-input multi-output,MIMO)阵列。MIMO阵列发射不相关信号(正交信号),扫描向量是常规相控阵发射扫描向量与接收扫描向量的卷积,从而产生了虚拟阵元,扩展了阵列孔径,形成的波束图是常规发射阵波束图与接收阵波束图的乘积,因此主瓣更窄,旁瓣更低。两目标高分辨统计性能的仿真分析和实验研究表明,与常规相控阵相比,MIMO阵列具有更高的目标角度分辨率和检测性能。     

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。     

MIMO雷达子阵级m-Capon方法研究

针对多输入多输出（multiple input multiple output, MIMO）雷达虚拟阵列孔径大,典型的降维空时自适应处理（space time adaptive processing, STAP）方法--m-Capon法无法适用的问题,对子阵级m-Capon法进行了研究,并与相应的相控阵雷达3-Capon方法进行了比较。计算机仿真结果表明,处理器维数相同时,子阵级3-Capon方法性能明显提高,但非主杂波区误差鲁棒性差;子阵级1-Capon法在非主杂波区性能明显提高,但主杂波凹口太宽。在实际应用中,可综合运用两种方法对主杂波和非主杂波区分开处理,为工程实现提供可靠依据。     

机械扫描雷达和相控阵雷达中的TWS技术

本文研究了在传统的机械扫描雷达和相控阵雷达两种雷达体制中使用边扫描边跟踪技术（ＴＷＳ）跟踪目标时,其扫描方式的不同引起的噪声模型和跟踪性能的差异,并通过在相控阵雷达仿真系统中进行的实验和结果分析,得到了在相控阵雷达中应用ＴＷＳ技术时的跟踪性能不如机械扫描雷达的结论。     

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。