基于圆阵干涉仪的被动导引头宽带测向方法

被动雷达导引头使用干涉仪进行宽带测向时存在角度模糊。多基线解模糊方法受限于导引头天线安装体积和天线单元直径。探讨了基于圆阵干涉仪的宽带测向问题,提出一种快速宽频段解模糊方法,可根据入射角度选择参考基线组以实现全方位高精度测量。仿真结果表明了此方法的正确性和有效性。     

Signal processing method of a novel polarized array radar seeker

This paper proposes a novel polarized radar seeker based on the polarized antenna array. A fully polarized signal processing method for the proposed radar seeker is studied under the environments with electromagnetic interferences. A dual polarized antenna array is employed to transmit and receive the radar signals. The instantaneous polarization signal processing technique is used to detect and recognize the targets. The direction of arrival （DOA） of the target is measured through the spatial spectrum with high resolution for the polarized array radar seeker system. The fully polarized signal model of the polarized array radar seeker is formulated and a specific signal processing algorithm is expounded. The theoretical research and numerical simulation results demonstrate that the proposed radar seeker has good performances in target detection and electronic warfare. The research results can provide an effective technical approach to develop and research the new generation radar seeker.     

发射站/接收站位置误差下无源雷达DOA-TDOA目标定位算法

无源雷达中发射站和接收站位置误差的存在将显著降低目标定位精度。针对这一问题,将发射站和接收站位置误差考虑到基于波达方向和到达时差的无源雷达目标定位模型中,提出了一种目标位置代数解算法。首先,将波达方向和到达时差的测量方程线性化,考虑方程中的各项误差,采用加权最小二乘估计求解,并通过对加权矩阵的迭代更新,得到目标位置最优估计。推导了存在发射站和接收站位置误差条件下目标定位的克拉美罗下界,并从理论上证明了算法的定位精度可以达到克拉美罗下界。仿真结果表明,算法的定位精度优于现有算法,在发射站和接收站位置误差条件下定位精度仍能达到克拉美罗下界。     

发射站/接收站位置误差下无源雷达DOA-TDOA目标定位算法

无源雷达中发射站和接收站位置误差的存在将显著降低目标定位精度。针对这一问题,将发射站和接收站位置误差考虑到基于波达方向和到达时差的无源雷达目标定位模型中,提出了一种目标位置代数解算法。首先,将波达方向和到达时差的测量方程线性化,考虑方程中的各项误差,采用加权最小二乘估计求解,并通过对加权矩阵的迭代更新,得到目标位置最优估计。推导了存在发射站和接收站位置误差条件下目标定位的克拉美罗下界,并从理论上证明了算法的定位精度可以达到克拉美罗下界。仿真结果表明,算法的定位精度优于现有算法,在发射站和接收站位置误差条件下定位精度仍能达到克拉美罗下界。     

被动雷达导引头自主分选算法及其FPGA实现

针对现代电子对抗环境日益复杂,对于某些时变信号源的分选,难以完成准确的信号参数的提取及与已装订数据库的匹配问题,通过对检测参数中的雷达到达角参数的深入研究,对时变参数的特点,提出一种基于统计信号处理的分选方法,通过Matlab仿真,并通过应用FPGA实现了该算法。     

基于TLS-CS的外辐射源雷达超分辨DOA估计方法

针对外辐射源雷达中,传统基于压缩感知（compressed sensing,CS）的超分辨波达方向（direction of arriving,DOA）估计方法在阵列天线存在幅相误差时测角精度差和目标分辨性能低的问题,提出一种基于总体最小二乘（total least squares,TLS）-CS的超分辨DOA估计方法。首先,通过奇异值分解方法求解TLS信号模型来修正阵列天线的幅相误差;然后利用贪婪迭代追踪算法进行CS稀疏重构得到目标的方位信息。仿真分析表明,当阵列天线存在幅相误差时,本文所提方法具有良好的超分辨DOA估计性能。     

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...     

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。     

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。     

基于自适应旁瓣相消的干扰源方位估计方法

提出了一种基于自适应旁瓣相消器的压制式干扰源方位估计方法。首先,利用自适应旁瓣相消器对压制式干扰信号进行抑制处理并得到一组收敛权值;然后,利用收敛权值计算出接收阵列的方向图;最后,在接收阵列方向图上寻找较深的谷值点对应的方位来估计干扰源的方位。所提方法估计精度高且易于工程实现。针对典型卫星导航接收机阵列,通过计算机仿真验证了所提方法的有效性。     

基于广义近似消息传递的快速DOA估计方法

针对稀疏恢复类波达方向(direction of arrival, DOA)估计算法中计算复杂度高的问题, 提出了一种基于广义近似消息传递(generalized approximate message passing, GAMP)方法的稀疏贝叶斯学习算法。该算法在现有双基地无源雷达系统模型基础上, 构建了多快拍下的GAMP信号统计模型, 将高维联合后验概率密度的计算简化为标量运算, 提高了算法的计算效率。对于离网目标, 利用梯度下降方法推导了角度空间网格更新策略, 进一步提高了角度估计的精度。仿真结果表明, 该算法在有限快拍、低信噪比情况下, 估计精度较高, 计算复杂度较低, 适用于实时性要求高的应用场景。     

全捷联被动雷达末制导系统设计

为解决全捷联被动雷达导引头大测量误差下的精确制导问题,从实际工程应用角度出发,对全捷联被动雷达末制导系统进行了研究。首先,建立了全捷联被动雷达导引头模型。其次,针对系统非线性、滤波稳定性、计算量及制导与姿态控制的耦合问题,提出了基于容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter, CKF)的制导信息提取、滑模变结构制导、三回路过载驾驶仪等算法相结合的末制导系统方案。最后,结合反辐射导弹应用场景,建立全系统仿真模型进行方案验证。结果表明,所设计的末制导系统对静止目标的打击精度为2 m,对于15 m/s以内的慢速移动目标,也具有较好的适应能力,落点圆概率误差(circular error probability, CEP)可以达到10 m左右。     

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...     

粒子滤波和多站TOA的外辐射源雷达跟踪方法

针对外辐射源雷达跟踪常采用扩展卡尔曼滤波（extended Kalman filter,EKF）算法导致其跟踪精度受闪烁噪声影响较大的问题,结合到达时间（time of arrival,TOA）定位技术和粒子滤波（particle filter,PF）算法,提出一种适于闪烁噪声环境的外辐射源雷达跟踪方法。该方法通过多站TOA获得测量信息,利用双基地角来减弱目标雷达散射截面积（radar cross section,RCS）闪烁,采用非线性和非高斯的PF进行跟踪,能减小因闪烁噪声而导致的跟踪误差,避免EKF算法因线性化而带来的误差,从而提高跟踪精度。实验表明,该方法的跟踪性能优于EKF,尤其受闪烁噪声影响小,能提高闪烁噪声环境下的跟踪精度。实测数据验证了该方法的有效性。     

基于互质阵虚拟阵列空间平滑的相干信号DOA估计方法

针对相干信号波达方向(direction of arrival, DOA)以空间平滑方法为基础的算法中阵列孔径损失严重以及低信噪比环境下算法估计性能较差等问题,提出一种无需信源数先验信息的互质阵列相干信号DOA估计方法。首先,对互质阵列得到的协方差矩阵矢量化,在虚拟阵元空洞位置内插天线零元,重构协方差矩阵为Toeplitz矩阵,拓展阵列孔径。然后,对重构阵列进行前后向空间平滑处理,消除信号相干性,提高算法估计性能。最后,将前后向平滑矩阵类比均匀对称阵列的协方差矩阵,设计代价函数转化为凸优化问题,通过谱峰搜索进行DOA估计。理论分析及仿真结果表明,该方法无需入射信号信源数,计算复杂度低,且在低信噪比环境下相干信号DOA估计数、估计分辨率以及估计精度都得到了明显改善。     

基于信道多普勒特征的外辐射源雷达杂波抑制方法

利用数字广播信号的正交频分复用(orthogonal frequency division multiplex,OFDM)调制特性,提出一种基于信道多普勒特征的外辐射源雷达杂波抑制方法.首先,在子载波域获取每个OFDM符号的频域信道响应值,然后将该信道响应值变换到时域,并在时域利用信道多普勒特征构造杂波子空间项,用于抑...     

基于稀疏表示的平行互素阵二维测向方法

针对传统平行阵二维测向自由度低问题,提出一种改进型平行互素阵,基于稀疏表示方法和最小二乘法来估计目标方位。该方法首先利用改进型互素阵构建双平行稀疏阵列,计算平行互素阵的互协方差矩阵。然后通过矢量化处理,利用重排,去冗余处理生成较大孔径的虚拟阵列,将二维波达方向(direction of arrival,DOA)估计问题降维为一维DOA估计问题。进一步将一维DOA估计问题转为复数信号稀疏重构问题,并利用二阶锥规划来进行求解,通过峰值搜索得到方位角信息。最后利用方位角来构建方向矩阵,通过最小二乘方法求解俯仰角。该方法可以在没有目标先验信息的条件下,能够准确估计目标方位,且能够实现自动配对。相比传统的平行均匀线阵以及平行互素阵,该方法扩展了阵列虚拟孔径,提高了估计精度,能够辨识更多的目标源。实验仿真验证了该方法的有效性。     

基于概率数据关联的雷达导引头抗速度拖引干扰算法

针对在速度拖引干扰下, 脉冲多普勒雷达导引头无法精确跟踪、制导目标的问题, 提出了基于概率数据关联的抗速度拖引干扰算法。对于雷达导引头角度测量信息和Doppler测量信息, 采用序贯扩展卡尔曼滤波算法进行目标状态估计。根据Doppler信息强非线性的特点构建了伪量测信息, 并提出了在Doppler量测更新滤波估计阶段,采用概率数据关联算法进行抗速度拖引干扰。给出了算法的推导过程, 并进行了数值仿真验证。仿真结果表明, 采用该算法能够稳定跟踪释放多重速度拖引干扰的目标, 有效抑制速度拖引干扰对制导信息估计的影响, 改善导弹的制导精度。     

基于最大期望算法的多时变信号DOA估计方法

当多个辐射源同时存在并交替发射信号时,接收数据间相互交错,且多个数据间并无显性关联,无源合成阵列每一次测量仅能获取来波的频率、幅度与相位等数据信息。为了同时、高效地实现多个参数的联合估计,提出采用最大期望算法进行估计多个时变信号参数估计的新方案,将一个高维多参数优化问题分解成多个并行的低维问题进行求解。该方法主要包含求解期望值步骤和期望值最大化两个步骤。求解期望值步骤主要建立接收信号与其辐射源的对应关系,即信号分选,而期望值最大化步骤采用最大似然方法估计辐射源的入射角信息。这两个步骤相互迭代,交替进行辐射源信号的分选与测向。同时,还推导出无源合成圆阵相位差数据的最大似然方法进行入射角的精确估计的闭合形式解,并通过接收信号的复数响应进行相位模糊解算,并推导出测向精度的理论下限。最后,通过数值仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于最大期望算法的多时变信号DOA估计方法

当多个辐射源同时存在并交替发射信号时,接收数据间相互交错,且多个数据间并无显性关联,无源合成阵列每一次测量仅能获取来波的频率、幅度与相位等数据信息。为了同时、高效地实现多个参数的联合估计,提出采用最大期望算法进行估计多个时变信号参数估计的新方案,将一个高维多参数优化问题分解成多个并行的低维问题进行求解。该方法主要包含求解期望值步骤和期望值最大化两个步骤。求解期望值步骤主要建立接收信号与其辐射源的对应关系,即信号分选,而期望值最大化步骤采用最大似然方法估计辐射源的入射角信息。这两个步骤相互迭代,交替进行辐射源信号的分选与测向。同时,还推导出无源合成圆阵相位差数据的最大似然方法进行入射角的精确估计的闭合形式解,并通过接收信号的复数响应进行相位模糊解算,并推导出测向精度的理论下限。最后,通过数值仿真结果验证了该方法的有效性。