基于root-RARE算法的非同构分布式阵列高精度方向估计

针对非同构分布式阵列无法使用旋转不变子空间算法(estimation of signal parameters via rotation invariant technique algorithm, ESPRIT),同时为了提高非同构分布式阵列的角度估计精度,提出基于求根降秩算法(root rank reduction estimator, root-RARE)的目标波达方向估计方法。由于分布式阵列的基线长度远大于半波长,合成方向图出现栅瓣,导致测角模糊。算法以root-RARE与多重信号分类算法(multiple signal classification, MUSIC)联合解模糊,以root-RARE得到的粗估计为参考,解整个非同构分布式阵列MUSIC谱估计的模糊,从而得到高精度无模糊的估计。推导非同构分布式阵列方向估计的克拉美罗界,分析算法的波达方向估计性能,同时分析分布式阵列方向估计时的基线模糊门限与信噪比门限之间的关系。仿真结果验证所提算法方向估计的正确性及有效性。     

发射信号泄露的连续波雷达方程

连续波雷达存在发射信号泄露的现象,泄露的发射信号边带噪声会淹没目标回波信号,使接收机灵敏度降低。而传统连续波雷达方程并没有考虑到这一现象对雷达性能的影响。在分析了传统连续波雷达方程的不足后,通过增加收发通道隔离度和发射信号相位噪声两个参数,对传统连续波雷达方程进行修正,使雷达方程中体现了发射信号泄露对连续波雷达的影响。这种改进的连续波雷达方程可以更切实际地描述出作用距离和雷达参数及目标特性之间的关系。     

双基地MIMO雷达发射阵列幅相误差的旋转阵列校正法

双基地多输入多输出（multiple-input multiple-output, MIMO）雷达可利用直达波进行幅相误差校正,但当直达波方向测量不准时,现有的校正算法性能会严重恶化。针对此问题,提出了一种新的基于子空间的旋转阵列幅相误差校正算法。该算法通过旋转发射阵列天线得到不同方位角的协方差矩阵,利用子空间算法估计通道的增益和相位误差。该算法无需已知直达波的入射角,只需已知发射阵列天线的旋转角度,即可同时完成发射通道幅相误差和直达波到达角的估计,且性能较好,计算机仿真和实测数据结果验证了算法的有效性。     

基于ESPRIT的多基线分布式阵列DOA估计方法

为了提高分布式阵列在低信噪比（signal-to-noise ratio, SNR）条件下的波达方向(direction-of-arrival, DOA)估计性能,同时放宽阵列物理孔径扩展程度的限制,提出了一种基于旋转不变子空间（estimation of signal parameters via rotational invariance techniques, ESPRIT）的多基线分布式阵列DOA估计方法。该方法通过优化分布式阵列结构,在子阵间使用多基线结构布阵,结合ESPRIT算法和多步解模糊方法得到多基线分布式阵列的高精度无模糊DOA估计。此外,利用最大后验概率准则近似法分析分布式阵列DOA估计的门限效应,给出了SNR门限和基线长度门限的近似计算方法。计算机仿真结果验证了所提方法的有效性。