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。     

空域色噪声背景下双基地MIMO雷达角度估计

空域有色噪声会导致现有多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)雷达算法性能下降,甚至完全失效.针对空域色噪声背景下双基地MIMO雷达联合波离角(direction of departure,DOD)和波达角(direction of arrival,DOA)估计问题,分析了...     

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。     

双基地MIMO雷达二维方位角及多普勒频率联合估计

提出了一种新的双基地多输入多输出（multiple-input multiple-output, MIMO）雷达二维方位角及多普勒频率联合估计算法。该算法基于m-Capon方法将目标波离方向(direction of departure, DOD)与波达方向(direction of arrival, DOA)相“去耦”,得出了对目标DOD和DOA的估计;然后,在对目标二维方位角的估计的基础上,算法可进一步估计出目标的多普勒频率。因此,其估计出的目标二维方位角与多普勒频率可自动配对。该算法无需预判目标数及对数据协方差矩阵特征值分解,且对目标二维方位角与多普勒频率的联合估计不涉及高维的非线性优化搜索,具有较小的计算量。此外,该算法可适用于发射和接收阵列为任意阵列结构的双基地MIMO雷达系统。计算机仿真结果证明了本文方法的正确性和可行性。     

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。     

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。     

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...     

互耦误差下MIMO雷达低仰角估计方法

针对互耦误差下多输入多输出（multiple input multiple output, MIMO）雷达的低仰角估计的问题,提出一种目标角度估计的自校准算法。首先分析了收发阵列同时存在互耦误差时的多径回波信号模型,然后利用均匀线阵互耦矩阵的特点对互耦误差下的阵列导向矢量进行变换,最后基于子空间原理推导出目标角度的搜索函数,同时给出多径衰减系数和收发阵列互耦矩阵的计算表达式。推导了各参数的任意无偏估计的Cramer-Rao界（Cramer-Rao bound, CRB）。算法在未知互耦矩阵和存在相干多径信号的情况下可直接进行参数估计,不需要辅助校准源和迭代处理。仿真结果分析了算法估计性能与信噪比、快拍数的关系并与CRB进行了比较。     

双基地MIMO雷达目标跟踪性能分析

研究双基地多输入多输出（multiple input multiple output, MIMO）雷达目标跟踪的性能。建立双基地MIMO雷达发射相干脉冲串时的目标跟踪数学模型,给出反映目标跟踪性能的贝叶斯克拉美罗界（Bayesian Cramer-Rao bound, BCRB）递推式。针对目标的线性状态方程和双基地MIMO雷达的量测方程,求解BCRB的递推式。最后仿真分析各参数对跟踪性能的影响,结果表明量测信噪比越大、量测脉冲数越多、阵元间距越大跟踪性能越好,且在总发射功率一定的条件下,发射阵元数越多跟踪性能越好。     

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。     

基于实值三线性分解的互耦条件下双基地MIMO雷达角度估计算法

研究互耦背景下双基地多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)雷达中联合波离角(direction-of-departure,DOD)波达角(direction-of-arrival,DOA)的估计问题。为利用阵列信号的多维结构,将匹配滤波后的雷达数据表述成一个三阶张量模型。考虑到均匀线性阵列互耦矩阵的带状Toeplitz特性,利用部分阵元方向矩阵具有共同的尺度变换特性消除互耦的影响。结合前后平滑技术和酉变换技术,构建去耦后数据的增广输出三线性模型,再将联合DOD与DOA估计与三线性模型相联系。所提算法能够获得自动配对的目标角度估计,且由于平滑技术的使用,所提算法对相干源具有一定的分辨能力。此外,由于增广三线性模型为实数,因而所提算法的计算复杂度低。最后,通过仿真实验验证了所提算法的有效性。     

单基地MIMO雷达低复杂度求根MUSIC角度估计方法

针对单基地多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)雷达波达方向(direction of arrival,DOA)估计问题,该文提出一种低复杂度的实值求根多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)方法。该方法首先通过降维变换降低接收数据的维数,利用酉变换将复值数据协方差矩阵实值化,然后构造基于酉MUSIC的求根多项式,采用保角映射将复系数多项式映射为实系数多项式,最后通过求解该实系数多项式的根来得到目标的DOA估计。该方法不需要进行谱峰搜索,所涉及的特征值分解和多项式求根运算均只在实数域进行,在大大降低算法运算复杂度的同时可以获得更好的角度估计性能。仿真结果验证了所提算法的有效性。     

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.     

Target estimation using MIMO radar with multiple subcarriers

This paper analyzes the effect of waveform parameters on the joint target location and velocity estimation by a noncoherent multiple input multiple output (MIMO) radar transmitting multiple subcarriers signals. How the number of subcarriers influences the estimation accuracy is illustrated by considering the joint Cramer-Rao bound and the mean square error of the maximum likelihood estimate. The non-coherent MIMO radar ambiguity function with multiple subcarriers is developed and investigated by changing the number of subcarriers, the pulse width and the frequency spacing between adjacent subcarriers. The numerical results show that more subcarriers mean more accurate estimates, higher localization resolution, and larger pulse width results in a worse performance of target location estimation, while the frequency spacing affects target location estimation little.     

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。     

Blind CFO estimation algorithm for OFDM systems by using generalized precoding and trilinear model

This paper discusses the blind carrier frequency offset (CFO) estimation for orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) systems by utilizing trilinear decomposition and generalized precoding. Firstly, the generalized precoding is employed to obtain multiple covariance matrices which are requisite for the trilinear model, and then a novel CFO estimation algorithm is proposed for the OFDM system. Compared with both the joint diagonalizer and estimation of signal parameters via rotational invariant technique (ESPRIT), the proposed algorithm enjoys a better CFO estimation performance. Furthermore, the proposed algorithm can work well without virtual carriers. Simulation results illustrate the performance of this algorithm.     

MIMO雷达反向投影成像算法

针对多输入多输出(multiple-input multiple-output, MIMO)雷达的多收发固定阵列结构,在标准反向投影(back projection, BP)成像算法基础上,提出了一种修正BP成像算法。该算法首先对MIMO雷达距离压缩回波数据进行时延曲线校正处理,而后沿方位向直接相干叠加各路回波处理数据,从而无需距离插值即可实现方位聚焦。与标准BP算法相比,修正BP算法大大降低了运算量,同时也克服了现有快速BP算法大都没有考虑距离插值运算的缺陷。MIMO雷达外场实测数据处理表明：与标准BP算法相比,修正BP算法有效节省了运算时间,并保持了雷达成像质量。     

双基地MIMO雷达相干目标角度估计算法

提出一种双基地多输入多输出（multiple input multiple output,MIMO）雷达相干多目标角度快速估计算法。采用单次快拍数据构建的一组Toeplitz矩阵重构出新的协方差矩阵,使得矩阵的秩等于目标的总个数;通过矩阵变换使得变换后的协方差矩阵满足centro Hermitian性,即可利用酉变换将复矩阵转化为实矩阵进行实数域的参数求解,采用旋转不变信号参数估计（estimation of signal parameters via rotational invariance technique, ESPRIT）算法即可准确估计出对应的目标角度。通过仿真表明：所提算法能够实现相干目标源的角度估计且参数自动配对;降低了复矩阵特征分解所带来的巨大运算复杂度,具有更高的参数估计精度和算法稳健性;同时能够对移动目标进行角度跟踪,具有良好的跟踪性能。