基于增广数据陈SVD的MNM 信号DOA估计算法

本文介绍了一种将接收数据共轭重排构造出增广数据矩阵,然后对该数据矩陈进行奇异位分解,用 ＭＮＭ算法实现对信号的 ＤＯＡ估计的方法,并指出了这将改善协方差矩阵特征值的分布,从而提高ＭＮＭ算法的角估计性能。文中最后给出了验证理论分析的模拟结果。     

多频雷达信号高分辨多普勒处理

提出了一种基于最小方差无失真响应(minimum variance distortionless response, MVDR)算法和频率重采样技术的适用于多频雷达信号的多普勒处理方法。在接收时,多频信号分成多个独立分量,重采样技术被创新性地用来获取更多的独立样本数,使得获取一个有效的协方差矩阵成为可能。这样,常规的利用协方差矩阵进行真实功率谱估计的MVDR方法能够用来进行目标检测和多普勒分辨。仿真结果证明,提出方法的多普勒性能显著优于传统的傅里叶分析方法。     

惯导误差下分布式雷达多目标空间配对算法

当分布式高速雷达组网平台存在大的惯导误差时,要实现多目标环境下的组网信号级融合检测,必须解决多目标的空间配对问题。因此,提出了一种利用目标距离信息,结合多路径信息冗余特点的方法来实现多目标空间配对。首先,从理论上推导了判别目标正确配对的表达式,并分析了表达式结果与目标配对情况的对应关系。然后,根据当前目标配对情况设计出相应的目标配对方法。最后,仿真结果验证了该目标配对算法的有效性。     

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。