单脉冲测角技术在MIMO雷达不同布阵下的性能分析

本文研究了多输入多输出(MIMO)雷达系统波束形成和单脉冲测角问题。MIMO雷达利用分集技术,在发射端全向发射正交波形,在接收端利用DBF技术同时形成多个波束。本文推导不同接收方式下MIMO雷达波束的方向图函数,给出其半功率波束宽度计算公式。将数字单脉冲测角技术应用于MIMO雷达,通过不同布阵对测角精度进行分析,并与相控阵雷达测角性能进行比较。计算机仿真结果表明,在相同阵列情况下,MIMO雷达测角性能优于传统相控阵雷达。     

基于MIMO雷达的高分辨成像方法

以实现对空中目标的高分辨成像为目的,文章提出了基于MIMO雷达的技术解决方案.首先分析了MIMO雷达的工作原理和实现形式,而后建立了MIMO雷达成像模型,并推导出MIMO雷达多通道回波与目标空间频谱的对应关系.通过分析目标空间频谱的支撑区分布,论证了MIMO雷达阵列方位向的高分辨成像能力.最后进行了成像仿真实验.结果表明:在同等接收阵列条件下,MIMO阵列与实孔径阵列相比方位分辨率能够得到数倍的提高.     

MIMO雷达对分布式目标测向研究

现有的陈列测向算法对分布式目标性能较差,该文研究基于Capon算法的MIMO雷达测向问题,并在相同条件下对不同发射信号和不同阵元配置的阵列测向性能进行仿真比较,结果表明MIMO雷达的测向性能要明显优于阵列雷达.最后给出了结论.     

基于 GSVD 的分布式 MIMO 雷达测向算法

针对分布式多输入多输出（multi-input multi-output, MIMO）雷达测向中存在的数据信息提取不充分、运算量偏大等问题，开展了基于广义奇异值分解（generalized singular value decomposition, GSVD）的测向算法研究，以提高低信噪比条件下的角度估计性能。首先，建立了分布式阵列MIMO雷达回波信号的统一化表征模型；其次，将分布式MIMO雷达系统接收阵列数据的多线程GSVD问题转换为一个联合优化问题，运用交替最小二乘（alternating least squares, ALS）技术实现阵列信号流行矩阵的拟合，并引入子空间类算法实现目标角度联合估计；最后，对优化问题增加l1范数约束，避免了每次迭代中进行的奇异值分解运算，降低了算法运算量。仿真实验从角度联合估计、均方误差、运算时间等方面验证了所提算法的有效性。     

一种性价比高的TDM MIMO雷达系统设计和实验

基于大量使用昂贵的收发组件,传统的具有M阵元发射阵列和N阵元接收阵列的相干多输入多输出(MIMO)雷达系统实际应用受高成本的限制,文中提出一种性价比高的时分复用(TDM) MIMO雷达系统设计。首先,建立TDM MIMO雷达的收发结构模型;其次,从理论上对距离估计和角度估计进行了仿真比较,将TDM MIMO雷达与单输入多输出雷达通过实验对比验证;最后,结果证实相比于相同阵列的传统MIMO雷达,TDM MIMO雷达不仅目标波达方向性能未受影响,而且以较低的成本实现较高的角度分辨率。     

阵列多波束雷达的优化设计

针对阵列多波束雷达主要参数的优化设计进行了理论分析,提出了阵列多波束雷达的空域覆盖、接收波束和接收通道的设计原理、误差分析和工程实现,给出了实验系统的实际效能结果及其分析。这对优化雷达系统参数、合理利用雷达资源有一定的工程指导意义。     

干扰环境下稳健的MIMO雷达收发联合方向图设计方法

为了减弱快速移动干扰信号以及期望信号导向矢量误差对雷达系统性能的影响，提出了一种复杂电磁干扰环境下基于多输入多输出（MIMO）雷达的稳健收发联合方向图设计方法。该方法通过对MIMO 雷达的接收方向图和发射方向图进行联合设计，不仅能够有效地对干扰信号进行抑制，而且可以避免期望信号相消现象。实验仿真结果证实了所提方法的有效性。     

阵列误差下的多输入多输出雷达测向技术

针对多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)雷达收发阵列同时存在阵元互耦效应和幅相误差时目标测向性能下降的问题,提出了一种基于Capon波束形成的测向算法.该方法利用Toeplitz特性降低了参数空间维数,并结合Kronecker积特性将发射和接收阵列的阵列误差去耦合,从而对收发阵列误差进行迭代补偿,最终获得目标方位角的估计.仿真结果验证了所提算法的有效性和可行性.     

MIMO雷达技术及其应用分析

MIMO雷达是近年来引入雷达领域的一种新体制雷达。在对MIMO雷达的基本研究现状进行总结后,首先介绍了这种新体制雷达的工作原理,讨论了MIM0雷达的并行多通道空间采样能力,而后着重阐述了该雷达体制的空间分集和虚拟阵元技术,并分析了它们潜在的技术优势。提出了将MIM0雷达技术与现有雷达系统相结合的应用路线,它能够有效解决现有雷达系统中的一些固有难题。最后,通过MIMO阵列成像雷达与MIMOSAR两种应用系统论证了MIMO雷达的技术优势和应用价值。     

MIMO雷达等效相位中心误差分析

为便于MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) 雷达在接收端相干处理多通道回波数据,该文首先基于相位中心近似来简化MIMO雷达信号模型。以产生等效相位中心误差为代价,将MIMO雷达的多收发阵列结构转化成为收发同置的单站形式。通过分析等效相位中心与收发阵元之间的几何关系,解析描述了等效相位中心误差。而后对等效相位中心误差进行了理论分析,推导出一些与误差校正有关的基本性质。针对收发阵元间距的不同取值范围,设计了相应的等效相位中心误差校正表示式。最后利用数值仿真实验完成了等效相位中心误差分析有效性的定量评估。     

共形阵列天线振动条件下稳健的DOA估计及位置误差校正

共形阵列天线比传统的线阵和面阵具有更优良的空气动力学性能、更宽的波束扫描范围、更小的雷达散射截面积和更大的阵列天线孔径等优势。然而共形天线载体受到飞行惯性和空气动力负载的相互作用很容易发生共形表面的变形和单元位置的扰动。更为重要的是平台的机械振动通常还会导致单元位置扰动的时变性,严重影响了共形天线的分辨测向性能。因而针对此类载体共形天线设计稳健的DOA估计算法和位置误差校正算法十分必要和有意义。本文提出了一种共形天线振动条件下的稳健DOA估计和位置误差校正算法。在给出共形线阵振动的数学模型基础上,得到修正的时变阵列导向矢量。采用时变的阵列导向矢量在一个振动周期内计算MUSIC谱,搜索空时二维的MUSIC谱的谱峰,得到本次采样快拍数据时阵列振动位于振动周期中的时刻和信源方位的联合估计。根据阵列振动的数学模型就可以进一步预测下一次采样快拍数据时刻阵列各阵元的位置误差,从而实现振动条件下的阵元位置误差校正和稳健的DOA估计。计算机仿真结果表明了提出算法的有效性。      

MIMO雷达DOA估计方法分析

在介绍多输入多输出（MIMO:Multiple-Input Multiple-Output）雷达的信号模型的基础上,给出了一种目标波达方向（DOA:Direction of Arrival）估计方法--多信号分类（MUSIC:Multiple Signal Classification）方法在MIMO雷达系统DOA估计中的应用。与传统相控阵雷达相比,在MIMO雷达系统中该方法可以分辨的信号源数目有较大增加。通过仿真实验,详细分析了在MIMO雷达系统DOA估计中,多种因素对MUSIC方法测角精度的影响。     

The resolution threshold of a direction-finding algorithm fordiversely polarized arrays

Subspace-based algorithms for narrowband direction-of-arrival (DOA) estimation require detailed knowledge of the array response (the array manifold) and assume that the noise covariance matrix is known up to a scaling factor. In practice, these quantities are not known precisely. Resolution and estimation accuracy can degrade significantly when the array response or the noise covariance deviate from their nominal values. We examine the resolution threshold of a recently proposed subspace-based algorithm for direction finding with diversely polarized arrays. We study finite sample effects, and the effects of modeling errors (errors in the array manifold or the noise covariance), on the resolution threshold. A comparison is made between the resolution thresholds of the MUSIC algorithm (for uniformly polarized arrays) and the proposed algorithm (for diversely polarized arrays)     

基于十字阵的MIMO雷达的二维DOA估计

多输入多输出（MIMO）雷达使用多个天线同时发射独立波形,在不同位置的目标回波彼此线性独立,以获得较好的空间分辨率。文章提出了基于收发不共位的线阵在水平面内构成十字阵的MIMO雷达信号模型;研究利用MUSIC算法来估计该模型下的MIMO雷达的二维波达角;分析了基于均匀十字阵的MIMO雷达的优越性,并探讨了十字阵MIMO雷达性能与阵元间距的关系,仿真表明,在满足远场条件下,均匀十字阵比均匀线阵可以估计更多的目标而且精度更高;通过非均匀布阵,可以进一步提高MIMO雷达的二维波达角的估计精度。     

基于矢量传感器MIMO雷达的DOD DOA和极化联合估计算法

该文研究了一种基于多输入多输出(MIMO)电磁矢量传感器阵列雷达目标波离角(DOD),波达角(DOA)和极化联合估计问题。提出一种新型矢量阵MIMO雷达系统模型,发射阵列采用常规阵元,而接收阵列采用电磁矢量传感器。在此基础上,该文提出4维MUSIC, ESPRIT和迭代1维MUSIC 3种联合参数估计算法。其中迭代1维MUSIC算法首先利用矢量传感器的内在结构特点获得目标DOA预估计,随后采用MUSIC算法对DOD和DOA分别进行1维搜索获得目标角度的高精度估计,最后给出一种基于ESPRIT的目标极化估计算法。迭代1维MUSIC算法可用于不规则阵列,对接收阵列约束较少,无需2维搜索及多维搜索,还可以利用矢量阵特点扩展阵列孔径提高DOA估计精度。此外,论文还推导了DOD, DOA和极化联合估计的CRB。仿真实验表明,与前两种算法相比,迭代1维MUSIC算法具有与CRB更接近的估计精度。     

A Low-Complexity Algorithm for Coherent DOA Estimation in Monostatic MIMO Radar

This paper investigates the topic of direction of arrival (DOA) estimation for coherent sources in monostatic multi-input multi-output (MIMO) radar, and proposes a low-complexity algorithm for coherent DOA estimation. The direction vector of MIMO radar can be firstly mapped into a vector of virtual uniform linear array (ULA), and after that, a linear operator is constructed by partial cross-correlations from the received data of the virtual ULA. Finally, the DOAs can be obtained via roots finding method based on this linear operator. The DOAs can be estimated without any eigen-decomposition, nor evaluating all correlations of the received data. The proposed algorithm has much lower complexity as well as much better angle estimation performance than conventional forward backward spatial smoothing (FBSS)-propagator method (FBSS-PM), FBSS- estimation method of signal parameters via rotational invariance techniques (FBSS-ESPRIT), FBSS- root multiple signal classification (FBSS-Root MUSIC), and ESPRIT-like algorithm. Simulations present the effectiveness and improvement of our approach.     

Novel angle estimation for bistatic MIMO radar using an improved MUSIC

In this article, we study the problem of angle estimation for bistatic multiple-input multiple-output (MIMO) radar and propose an improved multiple signal classification (MUSIC) algorithm for joint direction of departure (DOD) and direction of arrival (DOA) estimation. The proposed algorithm obtains initial estimations of angles obtained from the signal subspace and uses the local one-dimensional peak searches to achieve the joint estimations of DOD and DOA. The angle estimation performance of the proposed algorithm is better than that of estimation of signal parameters via rotational invariance techniques (ESPRIT) algorithm, and is almost the same as that of two-dimensional MUSIC. Furthermore, the proposed algorithm can be suitable for irregular array geometry, obtain automatically paired DOD and DOA estimations, and avoid two-dimensional peak searching. The simulation results verify the effectiveness and improvement of the algorithm.     

Joint Angle and Array Gain-Phase Errors Estimation Using PM-like Algorithm for Bistatic MIMO Radar

This paper discusses the problem of the direction of departure (DOD) and the direction of arrival (DOA) estimation for multi-input multi-output (MIMO) radar with array gain-phase errors. In this paper, we propose a propagator method (PM)-like algorithm for joint angle and array gain-phase errors estimation in MIMO radar. The proposed method not only yields automatically paired estimates of the angles and gain-phase errors but also has much better gain-phase errors estimation performance than the estimation of signal parameters via rotational invariance techniques (ESPRIT)-like algorithm; this has higher computational cost than the proposed algorithm. Furthermore, the proposed algorithm has angle estimation performance very close to ESPRIT-like algorithm. We also derive the Cramér–Rao bound (CRB) for MIMO radar with array gain-phase errors. Simulation results present the usefulness of our approach.     

波形相关矩阵未知情况下单基地MIMO雷达中一种改进MUSIC的DOA估计算法

该文研究了波形相关矩阵未知情况下多输入多输出(MIMO)雷达中的角度估计问题,提出了一种单基地MIMO雷达中改进多重信号分类(MUSIC)的到达角(DOA )估计算法。该算法可以在波形相关矩阵未知的情况下工作且性能优于传统的传播算子(PM)和借助旋转不变技术估计信号参数(ESPRIT)算法以及基于接收信号重构的MUSIC算法。该文算法可以扩展到任意阵列结构的MIMO雷达中进行角度估计。该文还给出了单基地MIMO雷达中DOA估计的克拉美罗界(CRB)。仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于时间反转的MIMO雷达实值MUSIC算法

针对时间反转(TR)多输入多输出(MIMO)雷达多重信号分类(MUSIC)算法计算量庞大的问题,提出一种基于时间反转的MIMO雷达实值MUSIC算法。首先,通过采用降维思想对TR MIMO回波信号进行降维处理,来减少计算量;然后,为将协方差矩阵转化到实数域,构造酉变换矩阵进行实值变换;最后,分解出实值协方差矩阵的噪声子空间,构造谱函数估计信号波达角。相对于传统的MUSIC算法,该算法借助实值变换剔除了复数运算,极大地降低了计算量,而且不需要空间平滑降低阵列孔径就具有解相干的能力。仿真结果证实了算法的正确性。