双基地MIMO雷达参数辨识性分析

与传统的相控阵雷达不同，多输入多输出(multiple input multiple output， MIMO)雷达可以发射彼此正交的信号来形成独立信道，通过将各信道内的目标雷达反射截面积(radar cross section, RCS)进行平均可以有效抑制目标衰落，进而提高其参数辨识性能。根据给出的双基地MIMO雷达系统模型，对系统最多可分辨和定位目标的数目进行分析，并给出理论证明。分析表明，利用目标反射系数的非相关特性，双基地MIMO雷达最多可有效分辨和定位收发阵元数的乘积减1个目标。仿真实验证明了结论的正确性。     

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。     

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。     

基于发射分集的MIMO雷达相参信号处理方法

针对多个运动的慢起伏目标情况,研究了发射分集多入多出(multiple input multiple output,MIMO)雷达的相参信号处理方法.提出了一种重复利用回波数据的目标参数估计算法.发射分集MIMO雷达的发射阵元间距满足空间分集条件,其接收端采用阵元间距为半波长的均匀线阵.按距离门对其回波信号进行脉压-Capon谱估计,可提取出各目标对应不同发射阵元的初步位置信息.然后利用回波数据及目标的初步位置信息,把同一目标对应不同发射阵元的脉压数据矢量经多普勒频移和相位补偿后相加,再进行Capon谱估计,获得高精度的目标方位角估计值.仿真结果表明,该算法可对雷达观测区域内的多个动目标进行高精度定位.     

突出重点目标跟踪的分布式MIMO雷达阵元选取

在分布式多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达执行目标检测和跟踪多任务时, 为了在多个目标中突出对重点目标的跟踪, 提出了基于改进公平起点搜索的阵元选取模型与求解算法。在限定目标检测性能、跟踪性能和系统资源的前提下, 以最小的阵元集合为代价函数, 建立优化模型。为在同一框架下讨论系统的不同性能指标, 对参数进行预处理, 将表征跟踪性能的位置估计误差界进行去量纲化、归一化处理。分别引入表征目标重要程度和任务重要程度的权重因子, 得到表征系统综合性能的参数。遍历每一个初始阵元对, 逐次增加对系统贡献最大的阵元, 最终完成阵元集的选择。仿真结果表明, 所提算法能够提供接近穷举算法的性能并有效降低系统计算量。     

基于冗余阵元优化的双基地嵌套MIMO雷达目标DOD和DOA联合估计方法

针对传统双基地嵌套多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达进行目标参数估计时精度差、角度分辨率低和自由度低等问题, 提出了一种基于利用虚拟冗余阵元的重建Toeplitz矩阵算法对目标的波离方向角(direction of departure, DOD)和波达方向角(direction of arrival, DOA)开展参数估计的方法。首先, 将两个嵌套阵列空间分置后分别形成双基地MIMO雷达的接收阵列和发射阵列, 阵列经处理后的虚拟接收信号存在大量冗余虚拟阵元。其次, 将冗余虚拟阵元对应的协方差数值进行平均处理替代原值, 形成新的虚拟接收信号。然后,通过利用两个选择矩阵在虚拟接收阵列和虚拟发射阵列中分别构建空间平滑子阵的方法重构Toeplitz矩阵, 来重组虚拟接收信号。最后, 利用常规子空间类算法对等效虚拟信号开展空间谱估计, 实现DOD和DOA的相互匹配, 所提算法在估计性能和自由度性能方面与其他算法对比效果更好。     

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。     

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。     

基于L型阵列MIMO雷达的多目标分辨和定位

针对多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达的自由度特性,提出了一种单基地L型阵列MIMO雷达的空间多目标分辨和定位方案和基于Capon波束形成器的MIMO Capon二维空间谱估计方法。该方法可对空间目标二维DOA进行估计从而完成对多目标的分辨定位,对方案中可分辨定位目标数目进行了分析。分析和仿真结果表明,将该方案应用于雷达目标定位系统中,在实际阵元数目不变的情况下,可提高系统自由度的利用率,增加可分辨目标数目,节约成本。     

双基地MIMO雷达的高速运动目标定位方法

高速运动目标的大多普勒频率会导致传统匹配滤波器严重失配,因此当目标高速运动时多输入多输出（multiple input multiple output,MIMO）雷达利用传统匹配滤波器无法有效地形成虚拟阵列。研究了利用双基地MIMO雷达实现多个高速运动目标交叉定位的方法,采用降低雷达距离分辨率的方式以获取较长时间的相参积累,并将接收阵列回波信号与发射信号共轭相乘后的数据进行频域处理,有效形成了虚拟阵列,然后利用传统超分辨算法对在相同粗距离分辨单元上的高速运动目标的发射角和接收角进行联合估计,从而能够有效交叉定位多个在距离上无法分辨的高速目标。仿真结果表明了所提方法的可行性和有效性。     

基于改进型PASTd双基地MIMO雷达角度跟踪算法

针对双基地多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)雷达目标角度跟踪问题,提出了一种改进型紧缩投影近似子空间跟踪(projection approximation subspace tracking deflation,PASTd)算法。PASTd算法性能较好,被大量应用于双基地MIMO雷达角度跟踪中,但是PASTd算法不能跟踪相同发射角(direction of departure,DOD)或接收角(direction of arrival,DOA)的目标,并且无法实现不同时刻同一目标角度的自动关联。改进PASTd算法首先给出了目标角度自动关联算法,且能够实现收发角度的自动配对。然后利用估计出的收发角度,得到此时的收发联合导向矢量。最后用收发联合导向矢量更新PASTd算法估计出的特征矢量,作为下一时刻跟踪算法的初始矢量。改进算法克服了PASTd算法的不足,能够成功跟踪相同角度的目标,并且实现了目标收发角度自动配对和关联。仿真结果验证了理论分析的有效性。     

Extended ambiguity function for bistatic MIMO radar

This paper derives the extended ambiguity function for a bistatic multiple-input multiple-output (MIMO) radar system,which includes the whole radar system parameters:geometric sensor configuration,waveforms,range,range rate,target scattering and noise characteristics.Recent research indicates the potential parameter estimate performance of bistatic MIMO radars.And this ambiguity function can be used to analyze the parameter estimate performance for the relationship with the Cramer-Rao bounds of the estimated parameters.Finally,some examples are given to demonstrate the good parameter estimate performance of the bistatic MIMO radar,using the quasi-orthogonal waveforms based on Lorenz chaotic systems.     

双基地MIMO雷达相干脉冲串的参数估计性能

研究了双基地多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达发射相干脉冲串时的参数估计性能,推导对Swerling I和Swerling II目标的去波方向(direction of departure, DOD)、波达方向(direction of arrival, DOA)和多普勒频移联合估计的克拉美罗界(Cramer Rao bound, CRB),并分析发射脉冲为正交频分线性调频信号时,各参数对CRB的影响。结果表明对Swerling I和Swerling II目标的DOD和DOA均可做出较理想的估计,Swerling I目标更优,可较好地估计Swerling I目标的多普勒频移,但难以估计Swerling II目标的多普勒频移。     

双基地MIMO雷达多目标高精度跟踪算法

针对双基地多输入多输出(multiple input multiple-output,MIMO)雷达自适应非对称联合对角化(adaptive-asymmetric joint diagonalization,AAJD)跟踪算法在低信噪比时失效的问题,提出一种双基地MIMO雷达高精度跟踪算法。首先,针对低信噪比时AAJD算法信号子空间扩展问题,利用主成分顺序估计原理求出特征值,根据特征值的大小对导向矢量进行排序,得到更加精确的信号子空间。其次,根据跟踪状态的不同,将多目标分类(multiple signal classification,MUSIC)算法分为两步:第一步全空域大步长扫描,对应跟踪非稳定状态;第二步小空域小步长扫描,对应跟踪稳定状态,空域范围由上一时刻估计角度和运动速度确定,并将峰值搜索过程变为取最大值操作,降低了计算量。算法解决了低信噪比时信号子空间扩展问题,提高了跟踪性能,且采用了性能更高的MUSIC算法,并对其进行改进,降低了计算量。仿真结果证明了算法的有效性。     

Angle estimation in bistatic MIMO radar using improved reduced dimension Capon algorithm

This paper discusses the problem of direction of departure (DOD) and direction of arrival(DOA) estimation for a bistatic multiple input multiple output(MIMO) radar,and proposes an improved reduced-dimension Capon algorithm therein.Compared with the reduced-dimension Capon algorithm which requires pair matching between the two-dimensional angle estimation,the proposed algorithm can obtain automatically paired DOD and DOA estimation without debasing the performance of angle estimation in bistatic MIMO radar.Furthermore,the proposed algorithm has a lower complexity than the reduced-dimension Capon algorithm, and it is suitable for non-uniform linear arrays.The complexity of the proposed algorithm is analyzed and the Cramer-Rao bound (CRB) is also derived.Simulation results verify the usefulness of the proposed algorithm.     

双基地多载频MIMO雷达目标运动参数估计

双基地多载频多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)雷达采用稀布阵发射多载频调频连续波(frequency modulated continuous wave,FMCW)信号,阵列接收目标回波。本文分析了双基地多载频MIMO雷达的信号模型,提出将多项相位变换和解调频技术结合来进行目标运动参数估计的方法,从而大大减少了运算量。针对多载频MIMO雷达提出了一种新的解速度模糊方法,该方法原理简单、易于工程实现,且速度估计精度较高。仿真结果表明,本文方法能够对目标运动参数进行有效估计。     

多载频MIMO雷达的模糊函数

建立了多载频MIMO(multiple-input multiple-output)雷达的发射、接收信号模型。利用匹配滤波理论并引入阵列的孔径推导出了多载频MIMO雷达的多维模糊函数,并利用MIMO雷达发射信号正交的特点进行简化。证明了在远场窄带情况下可简化为时间和空间分离的函数,推导出距离分辨率由发射信号的带宽以及天线间的带宽同时决定。以简单均匀线阵为例,仿真分析了单基地和双基地情况下多载频线形调频(LFM)信号的多维模糊函数特点和距离分辨率;对双基地雷达来说,目标位置不同距离和角度分辨率都有所变化。