宽带MIMO雷达的阵列设计和成像方法

为了降低多输入多输出(multiple-input and multiple-output, MIMO)成像雷达的阵列规模和系统硬件的复杂性,结合宽带MIMO雷达发射/接收阵元的角度分集和信号分集特性,提出了一种基于双均匀线阵组合的非线性阵列模型,并给出了该阵列的设计准则。不同于基于实孔径均匀阵列的宽带MIMO雷达成像系统,提出的非线性阵列模型可有效增加虚拟阵元个数和扩展阵列孔径,在不改变目标方位向成像质量条件下能有效降低实孔径均匀线阵的阵列规模和系统硬件的复杂度。同时,该阵列设计易于操作和实现。最后,仿真实验对该阵列模型的有效性进行了验证。     

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。     

MIMO雷达稀疏阵列优化设计方法

针对运动平台多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达应用中无法进行规则稀疏布阵, 传统的稀疏阵优化设计方法优化对象单一的问题, 提出一种利用多目标进化算法(multi-objective evolutionary algorithm, MOEA)进行阵列结构优化的方法。将MIMO雷达接收端的收发联合和差波束的旁瓣电平为优化目标, 使系统具有尽可能好的和差波束旁瓣抑制性能。仿真结果表明, 基于Pareto秩排序的MOEA的MIMO雷达稀疏阵优化设计可以使系统多种性能得到提升。     

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。     

基于L型阵列MIMO雷达的DOA矩阵方法

首先提出一种基于波达方向（direction of arrival, DOA）矩阵思想的L型阵列多输入多输出（multiple input multiple output, MIMO）雷达二维角度估计方法。通过将L型阵列MIMO雷达所产生的二维虚拟平面阵列划分为两个子阵,并构造估计矩阵以实现二维角度估计。在此基础上,针对角度兼并问题,进一步提出联合对角化DOA矩阵方法。该方法通过构造4个子阵,并采用联合对角化方法估计目标二维角度。该方法在保持原DOA矩阵法无需二维谱峰搜索和参数配对等优点的基础上避免了角度兼并问题,能够减少阵列孔径损失,有效提高阵元利用率和角度估计精度。仿真实验验证了所提方法的有效性。     

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。     

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。     

基于二次编码的MIMO雷达阵列稀布与天线综合

研究MIMO雷达在阵元数有限、阵列孔径有限、水平维和垂直维分别存在最小阵元间距等约束条件下的天线方向图综合问题。MIMO雷达采用稀布天线,为了降低旁瓣电平,天线综合过程中同时考虑发射方向图和接收方向图的影响,将阵元间距的稀疏约束从规则栅格扩展为仅有两维坐标的约束,提出采用二次编码的改进遗传算法,有效地解决了MIMO雷达天线方向图综合中低旁瓣电平设计问题。结合某工程要求给出了某MIMO雷达天线阵优化结果。仿真结果证实了方法的有效性。     

基于虚拟孔径投影的共形阵MIMO雷达发射波形设计

为了克服共形阵天线单元指向互异带来波形旁瓣高的缺点,该文以圆弧阵为例,提出一种基于虚拟孔径投影的共形阵多输入多输出(multiple input multiple output，MIMO)雷达发射波形设计方法。该方法首先对各阵元指向进行精确建模,并通过共形阵虚拟投影方法,获得规则虚拟投影阵列;其次向量化发射信号矩阵,将发射波形设计问题转为发射信号协方差矩阵降秩问题;最后通过log det heuristic 算法获得针对该虚拟阵列波形设计的凸优化数学模型,并利用凸优化工具箱对其求解。仿真结果表明,相较于现有方法,该方法能够对共形阵MIMO雷达设计更低旁瓣的发射波形。     

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。     

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。     

双基地MIMO雷达的DOD和DOA联合估计

将收发端各分成两子阵,建立了非均匀线阵下的双基地多输入多输出雷达数学模型。提出了ESPRIT谱搜索法和ESPRIT多项式求根法两种角度估计算法,并利用最大似然估计法实现了参数的正确配对,其优点是当不能提取出收发旋转不变因子时,应用本文算法仍能进行角度估计,放宽了ESPRIT算法对阵元配置的要求。仿真实验表明,低信噪比时,ESPRIT多项式求根法的估计精度优于ESPRIT谱搜索法;高信噪比时,两者的测向精度均接近于克拉美罗下限。同时,ESPRIT多项式求根法避免了谱峰搜索,极大地减少了计算量,在实际应用中更有利于推广。     

MIMO雷达最大似然波达方向估计方法

根据MIMO雷达的工作原理和回波模型,在传统最大似然算法的基础上,提出了MIMO雷达波达方向估计的最大似然方法。通过理论分析,给出了波达方向估计的一致性证明和估计方差的计算公式。理论分析表明,MIMO雷达的最大似然估计方差比传统的相控阵雷达要小,估计性能优于传统相控阵雷达。最后通过蒙特·卡罗实验对不同信噪比、快拍数和接收阵元数等情况下波达方向估计的方差进行了仿真,证实了理论分析的正确性。     

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。     

空时编码阵波束域超分辨角度估计方法

空时编码阵(space time coding array,STCA)雷达通过在相邻阵元间引入时间延迟,在发射单一波形的条件下可实现全向空域的有效覆盖,工程上易于实现。针对STCA雷达体制,提出了一种基于发射维空间自由度的波束域超分辨角度估计方法。通过分析STCA多维模糊函数,设计了接收端的角度时间二维匹配滤波器,因而在接收端等效形成发射多波束,获得发射维空间自由度,进而设计相应的波束域搜索导向矢量,基于波束域多重信号分类 (multiple signal classification, MUSIC)算法实现了STCA等效发射端的超分辨角度估计。仿真结果验证所提方法的有效性。     

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。     

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。