TR MIMO雷达低空目标DOA估计算法

为解决雷达对低空目标角度估计精度不高的问题,提出一种基于时间反转(TR)多输入多输出(MIMO)雷达的低空目标波达方向估计算法。该算法先利用TR技术的聚焦性能,获得回波信号矩阵;然后根据MIMO雷达波形的分集特性,推导出TR MIMO雷达的虚拟阵列形式;再通过行列复用,采用双向空间平滑(FBSS)算法解相干,有效地提高了低空目标的DOA估计精度。实验仿真结果表明:在信噪比为-10dB的条件下,该算法比传统MIMO雷达DOA估计算法的均方根误差平均减少了0.3°。     

双基地米波MIMO 雷达低空目标俯仰维DOD和DOA联合估计方法

对于双基地米波多输入多输出(MIMO)雷达低空目标俯仰维测向场景,受多径效应影响,发射接收导向矢量因存在耦合现象而与噪声子空间失去正交性,导致以多重信号分类(MUSIC)为主的子空间类算法在该场景下不可用,而基于空间平滑预处理的子空间类算法由于阵列孔径损失存在角度估计精度不高的问题。为解决上述难题,建立了双基地米波MIMO 雷达单目标和非相干多目标镜面反射信号模型,在信号模型数学变换和分析的基础上发现了一种仍旧与噪声子空间正交的导向矢量矩阵,然后利用新的导向矢量矩阵结合广义MUSIC和最大似然算法提出了双基地米波MIMO 雷达低空目标俯仰维波离方向和波达方向联合估计方法,最后通过仿真验证了所提方法的有效性和俯仰维测向性能的优越性。     

基于张量ESPRIT-SVD算法的双基地MIMO雷达测向方法

针对双基地MIMO雷达的波离方向(DOD)和波达方向(DOA),提出了一种基于张量ESPRIT-SVD的估计方法。该方法利用匹配滤波输出数据具有多维结构特性构造3阶测量张量,进而获得协方差张量并通过高阶奇异值分解(HOSVD)来估计信号子空间。然后利用ESPRIT算法估计目标的波离方向,使用估计的波离方向构建发射端的导向矢量,将信号子空间进行矩阵变换并与构建的发射端的导向矢量一起构造新的数据矩阵,将新构造的数据矩阵经过奇异值分解(SVD)来估计接收端的导向矢量,最后估计目标的波达方向。该算法在小快拍情况下具有较好的均方根误差、成功概率等性能,且运算量低,估计的波离方向和波达方向不需要额外配对。     

非合作源MIMO雷达的多目标定位与参数估计

研究多输入多输出(MIMO)雷达系统,在收发非合作的情况下,通过两个阶段的处理对空间多目标定位和对非合作源MIMO雷达的发射信号与衰落矩阵进行估计.第一阶段中利用加权MUSIC算法来估计目标来波的方向角(DOA),第二阶段中则利用盲分离(BSS)算法对衰落矩阵及发射信号完成估计,仿真实验结果证明了估计算法的性能.     

MIMO雷达双向空间平滑的多径目标DOA估计算法

针对多径情况下MIMO雷达低角目标DOA估计问题,提出了一种基于双向空间平滑FBSS的样本复用MIMO雷达低角多径目标DOA估计算法。考虑到MIMO雷达相干信号测角时与多径信号测角时情况的不同,算法采用了MIMO雷达四路径回波信号模型,首先依据MIMO雷达波形分集的特性对接收信号匹配滤波得到虚拟阵列,在此基础上对虚拟阵列采取行列复用并分别进行双向空间平滑,有效提高了低信噪比条件下低角目标DOA估计精度。计算机仿真结果表明,在信噪比小于-12dB条件下,该算法比M-SSMUSIC算法的均方根误差平均减小了1°。     

双基地FDA-MIMO雷达角度、距离及速度无模糊估计方法

在传统的相控阵雷达中,由于受到脉冲重复周期(PRF)的限制,距离估计精度和速度估计精度往往难以同时得到提高.该文将频控阵(FDA)和双基地多输入多输出(MIMO)雷达相结合,提出了一种基于双基地FDA-MIMO雷达的角度、距离及速度联合估计方法.文章首先利用FDA技术,使得雷达的发射矢量中包含目标的角度、距离甚至速度信息.然后提出了基于子阵的波形设计和解耦合算法以对发射矢量中距离-速度进行解耦合处理,并利用传统的子空间类算法对目标的发射角(DOD)、接收角(DOA)、距离和速度进行估计,最后文章提出了基于FDA的解模糊方法以解决距离和速度模糊问题.另外,该文推导了该方法下参数估计的克拉美罗界(CRB)并分析了其性能.仿真结果验证了所提出方法的能够对目标的角度、距离和速度进行无模糊的联合估计.     

基于空时矩阵的双基地MIMO雷达目标参数估计

建立了双基地多输入多输出（multiple input multiple output,MIMO）雷达信号模型,提出了一种目标发射角、接收角及多普勒频率联合估计方法。通过对接收数据协方差矩阵进行特征值分解估计目标个数,根据目标数构造空时矩阵,对所构造矩阵进行特征值分解,即可得到雷达目标多个参数的闭式解。该方法针对不同目标数的情况进行了讨论,所构造空时矩阵的维数较小,并且避免了多维非线性的谱峰搜索,还可实现自动配对,算法复杂度较低。仿真结果证明了所提算法的有效性。     

分布式多输入多输出雷达的侦察分析

分布式多输入多输出(MIMO)雷达利用空间分集增益,提高检测和估计的性能,从而在电子对抗中产生了诸多优势。该文针对分布式MIMO雷达的侦察问题,首先提出了一套完整的侦察方案,建立起侦察一方与雷达一方的互动机制。该方案采用一个接收阵列采集雷达信号,并通过对雷达发射机数目和方位的估计,实现在空间上对多个雷达信号的分离,继而判断出是否存在分布式MIMO雷达。分别从侦察一方与雷达一方的角度出发,提出侦察与反侦察的策略和算法。研究结果表明:采用相对更多的接收阵元数以及选用改进的波达方向估计算法可以提高侦察能力;采用非均匀、大范围的MIMO雷达布阵方式以及利用MIMO雷达的选择性分集和波形优化可以提高雷达的反侦察能力。     

基于块稀疏的频率分集阵MIMO二维参数估计

针对导向矢量时变导致频率分集阵列-多输入多输出(MIMO)雷达参数估计误差增大的问题,提出一种基于块稀疏的距离和角度参数联合估计方法.首先,就导向矢量时变性对参数估计性能的影响进行了理论分析;然后,通过公式推导证明了块稀疏理论在频率分集阵MIMO雷达参数联合估计中的适用性,并提出了基于块稀疏的参数联合估计方法,给出了参...     

频率分集阵列MIMO多目标二维参数联合估计

针对频率分集阵列MIMO(多输入多输出)雷达中的距离、角度参数联合估计问题,在区分导向矢量非时变、时变两种情况下展开研究.在非时变情况下,提出基于阻塞ESPRIT(旋转不变子空间)修正算法的谱估计方法,在保证估计精度的同时实现了参数自动配对.在导向矢量时变情况下,理论分析了导向矢量时变性对谱估计性能的影响,有针对性地提出了分区估计策略,较好解决了时变条件下的参数估计问题.理论分析及仿真结果表明:所提算法能有效估计频率分集阵MIMO雷达的距离角度参数,且在估计精度、参数自动配对等性能上优于其他降维估计算法.     

基于PM和Root-MUSIC的MIMO雷达波达方向估计

提出了基于传播算子( Propagator Method,PM)和求根MUSIC (Root-MUSIC)算法的单基地MIMO(Multiple - Input Multiple-Output)雷达多目标定位方法.该方法将上述两种方法结合,利用接收数据协方差得到传播算子矩阵,该矩阵可替代所需的噪声矩阵,避免了特征值分解.再利用多项式求根对方位角进行估计,从而无需谱峰搜索,大大降低了计算复杂度.仿真结果表明了该算法的有效性.     

频率分集极化MIMO雷达目标检测

为了提高集中式多输入多输出(MIMO)雷达的目标检测性能,提出了一种频率分集极化MIMO雷达.该雷达的发射端采用频率分集和极化分集,接收端以变极化或者正交极化方式接收回波信号,并且基于目标极化散射特性优化设计发射极化和接收极化来进一步提高性能.基于奈曼-皮尔逊准则设计了检测算法,并推导了虚警概率和检测概率的近似计算公式.仿真结果表明:频率分集极化MIMO雷达的检测性能优于极化MIMO雷达和频率分集MIMO雷达,并且采用正交极化接收方式可以获得更好的检测性能.     

双基地FDA-MIMO雷达角度、距离及速度联合估计方法

在传统的相控阵雷达中,由于受到脉冲重复周期(PRF)的限制,距离估计精度和速度估计精度往往难以同时得到提高。该文将频控阵(FDA)和双基地多输入多输出(MIMO)雷达相结合,提出了一种基于双基地FDA-MIMO雷达的角度、距离及速度联合估计方法。由于采用了FDA技术,雷达的发射矢量中包含了目标的角度、距离甚至速度信息。考虑到发射矢量中距离-速度的耦合现象,该文提出了基于子阵的波形设计和相应的解耦合方法。然后利用ESPRIT算法和基于FDA的解模糊方法,对目标的发射角(DOD)、接收角(DOA)、距离和速度进行无模糊估计。另外,该文推导了该方法下参数估计的克拉美罗界(CRB)并分析了其性能。最后,仿真结果验证了所提出方法的能够对目标的角度、距离和速度进行无模糊的联合估计。     

双基地MIMO雷达多目标定位及互耦参数估计

针对MIMO雷达收发阵元间存在互耦会严重影响目标定位算法性能的情况,提出一种双基地MIMO雷达多目标定位及互耦参数估计的算法.利用均匀线阵互耦矩阵的特点和MIMO雷达的特性获得满足ESPRIT算法的信号子空间,在不需要任何互耦矩阵信息情况下采用ESPRIT算法实现了目标角度估计,且估计出的角度参数自动配对.根据所估计的目标方位角度,利用信号子空间和联合导向矩阵之间的关系,将MIMO雷达的互耦参数估计转化为线性约束二次最小化问题,估计出互耦系数矩阵,实现了MIMO雷达的自校正.该方法的优点是避免了多维空间谱搜索带来的庞大计算量和迭代中的全局收敛性问题,同时得到了收、发阵列互耦参数估计的闭式解.仿真结果表明算法估计性能接近于互耦已知时二维MUSIC算法.     

基于稀疏贝叶斯的多跳频信号二维波达方向估计

分析了现有跳频信号二维波达方向(DOA)估计算法的优缺点,提出了一种基于稀疏贝叶斯学习的跳频信号二维DOA估计算法.该算法利用L型阵列特点,将方位角、俯仰角和跳频率三维信息转换为一维空间频率信息,降低了冗余字典长度和稀疏求解难度.其次,经过奇异值分解降维处理,减少了矩阵运算维数,降低了算法复杂度,通过稀疏贝叶斯算法和快速傅里叶变换估计出空间频率和跳频率,利用Capon空间频率配对算法将空间频率和跳频率正确配对,计算出空间角.最后,由空间角几何关系解算出方位角和俯仰角.模拟结果表明,在低信噪比或低快拍数条件下,该算法DOA估计精度较高,且不易受空间频率间隔和跳频信号源相干性的影响.     

阵列天线MC-CDMA系统用户波达方向估计

提出了一种阵列天线MC-CDMA系统用户波达方向估计算法.该算法首先利用MC-CDMA系统用户扩频码的正交性、子载波频域分集性,进行用户信号的分离、多址干扰的抑制和用户信号的增强,然后再通过传统波达方向估计的子空间算法实现用户信号波达方向的估计.仿真结果显示所提出算法在估计阵列天线MC-CDMA系统用户波达方向时,波达角估计误差很小,表明了算法的有效性.     

MIMO雷达检测性能

为了充分利用多入多出(multiple input multipleoutput,MIMO)雷达的空间分集技术,同时使其便于设计和实现,论文基于目标的分布源模型,在Neyman-Pearson准则下研究当MIMO雷达分集路径不完全独立时的检测方法和性能,并且利用主分量分析的思想简化了检测方法。该方法通过特征值分解,从M个正交信号中提取出独立观测分量并将其加权合并。仿真结果表明:与传统雷达相比,只要存在2个以上的独立观测分量,MIMO雷达可以更有效地对抗目标RCS(radar cross section)闪烁。同时,当发射阵元间距减小为理想条件的1/4时,MIMO雷达仍然可以利用空间分集提高其检测性能。     

基于盲源分离算法的阵列信号波达方向-频率估计

盲信号处理已成为近年信号处理和神经网络热点领域,主要用于语言信号处理,应用于雷达信号处理并不多见.确定空间辐射源的波达方向(DOA)和频率是雷达阵列信号处理的基本问题之一,近20年来许多学者提出了性能各异的算法,其中有代表性的是多信号分类法和旋转不变技术的参数估计法.近年来,越来越多文献将盲源分离算法应用到阵列信号处理中,开辟了一条DOA估计的新道路.本文首先给出了一种用来盲分离复数信号的盲源分离算法,结合该算法,提出了可同时估计波达方向、频率的波达方向-频率盲估计算法.盲源分离算法是基于负熵的快速定点算法,不需要给出复数信号的概率密度函数,具有收敛速度快,鲁棒性强等特点.本文证明了波达方向-频率盲估计算法的收敛性.仿真研究表明新的波达角估计算法的特点:1)估计算法是有效并且鲁棒的;2)估计算法能从含噪声的阵列接收信号中同时估计出辐射源波达方向和频率;3)估计算法能将雷达杂波和目标回波分离.     

利用极化敏感阵列特性的信源数估计技术研究

针对极化敏感阵列多参数联合估计中的信源数估计问题,提出一种基于去特征处理的信源数估计方法。首先,对极化敏感阵列接收数据矢量的协方差矩阵进行特征分解,得到的特征值的个数为阵元数的2倍,将求得的特征值降序排列,其中后半部分小特征值对应的特征矢量张成的子空间包含于噪声子空间,利用这一特点构造投影矩阵;其次,通过去特征处理,重构新的协方差矩阵,求这些新协方差矩阵在投影矩阵上的投影;最后,根据投影结果构造判决函数,估计信源数。研究结果表明:入射角间隔和极化状态角间隔对算法估计性能有影响。通过与盖氏圆盘法的对比实验验证算法的有效性。     

模式耦合稀疏贝叶斯MIMO雷达成像

通过压缩感知稀疏恢复理论可利用少量MIMO雷达收发阵元实现对目标的高分辨成像。利用MIMO雷达目标图像的块稀疏特性,将模式耦合稀疏贝叶斯学习算法应用于MIMO雷达成像,首先建立MIMO面阵回波信号模型,引入模式耦合稀疏贝叶斯分层模型,将相邻系数通过共用超参数的方法耦合起来。通过贝叶斯推理得到雷达信号的估计式,再通过EM算法实现对超参数的迭代估计,进而实现对雷达信号的估计,直到信号满足误差允许范围,最后重构信号实现MIMO阵列高分辨成像。仿真实验表明,该方法的成像效果在图像的聚焦性能上优于传统的傅里叶、稀疏贝叶斯算法,在散射点重构上优于OMP算法。