发射波形合成下的机载MIMO雷达杂波统一模型

针对发射波形相关及非理想因素影响下的机载MIMO雷达杂波分布特性的问题,给出了理想情况下机载MIMO雷达杂波模型。利用信号集合及阵列导向矢量投影变换的原理,提出了基于波形合成的机载MIMO雷达杂波统一模型,分析了模型与理想MIMO雷达、相关MIMO雷达及相控阵雷达的统一关系。然后给出了多种非理想因素影响的误差矩阵,建立了非理想因素影响下的机载MIMO雷达杂波统一模型。最后仿真分析了波形相关及非理想因素影响下的MIMO雷达杂波特性,并得出结论:波形合成会产生子阵合成,当合成子阵间发射信号全正交,且合成子阵内各阵元发射信号全相干时,杂波谱的斜脊线最窄。该统一模型为机载MIMO雷达杂波特性分析及STAP算法设计提供了理论依据。     

任意波形相关性的机载MIMO雷达杂波建模与分析

为了分析任意发射波形相关性影响下的机载MIMO雷达杂波分布特性,从信号空间与阵元空间变换的数学角度构建了发射波形合成模型。在此基础上,提出了任意发射波形合成影响下的机载MIMO雷达杂波统一模型,论述了发射波形合成与杂波统一模型之间的关系。仿真揭示了统一模型下发射波形从全正交、相关到全相干的演变过程中杂波的分布特性。研究得出,发射波形互相关矩阵的结构决定了杂波谱展宽的程度,而该互相关矩阵的秩决定了杂波自由度大小。该模型为波形设计影响下的机载MIMO雷达STAP算法的设计提供了理论依据。     

基于空域稀疏性的嵌套MIMO雷达DOA估计算法

针对传统MIMO雷达可分辨目标数受限于虚拟阵元数的问题,该文提出一种基于嵌套阵的MIMO雷达阵形设计新方法并改进了相应的稀疏DOA估计算法。首先分析对传统MIMO雷达的虚拟阵元进行嵌套采样给DOA估计性能带来的影响;然后提出嵌套MIMO雷达阵形设计方法,在虚拟阵元数相同的情况下,该阵形比传统阵形分辨更多的目标;最后提出一种基于空域稀疏性的嵌套MIMO雷达改进DOA估计算法,该算法使用噪声子空间加权,在提高分辨率的同时可以有效消除伪峰。仿真结果验证了该文算法的有效性和优越性。     

MIMO雷达基于子阵的波束形成性能分析

MIMO雷达是近几年发展起来的一种新体制雷达,已成为雷达领域中的研究热点。结合机载MIMO雷达在采用子阵级阵列处理时遇到的栅瓣问题,本文介绍了规则子阵划分方法,将时分虚拟技术应用到MIMO雷达中,引出时分虚拟重叠发射子阵技术,分析了不同划分方法下的波束形成并给出仿真结果和分析结论,得到一些有用结果。对当前研究的机载MIMO雷达子阵划分及栅瓣抑制问题有一定意义。     

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。     

MIMO雷达的最小冗余线性阵列配置与优化

提出了一种利用最小冗余非均匀线性阵列对多输入多输出(MIMO)雷达系统进行阵列配置优化从而提高参数估计性能的方法。文中从MIMO雷达信号模型出发,分析了均匀线性阵列与非均匀线性阵列两种配置下,MIMO雷达系统获得的虚拟阵元数的差异,给出了一种在物理阵元数量较大时最小冗余非均匀线性阵列的生成方法。仿真结果表明:最小冗余线性阵列能够利用较少的物理阵元个数获得与均匀线性阵列相同的参数估计性能。而在物理阵元个数相同的情况下,最小冗余非均匀线性阵列MIMO雷达可以获得更多的虚拟阵元、更好的参数估计性能和更低的克拉美·罗界。     

机载MIMO雷达空时杂波块对消器

针对机载MIMO雷达杂波空时耦合的特性,提出了一种应用于机载MIMO雷达的空时杂波块对消器。利用MIMO雷达接收杂波的多普勒相位和空域接收相位之间的关系,设计系数矩阵来对消杂波,后续级联空时自适应处理方法能进一步抑制杂波和提高动目标检测性能。仿真实验表明,该杂波块对消器能对正侧视和非正侧视机载MIMO雷达均有较好的杂波抑制能力,从而进一步提高了后续空时自适应处理算法的动目标检测性能。     

基于协方差矩阵重构的阵元失效MIMO雷达DOA估计

在实际应用中由于恶劣环境或人为干扰等因素而导致多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)雷达部分阵元失效,使得其接收数据缺失及其协方差矩阵秩亏,从而导致子空间类算法的波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计性能恶化甚至完全失效。针对上述问题,提出了一种接收阵元失效下基于协方差矩阵重构的MIMO雷达DOA估计方法。该方法根据MIMO雷达协方差矩阵中以接收阵元数划分的子方块矩阵具有Toeplitz特性,利用正常工作接收阵元的协方差矩阵元素来恢复相应的缺失元素,从而重构出完整的数据协方差矩阵,提高阵元失效MIMO雷达的DOA估计性能。仿真结果验证了所提方法的有效性。     

阵元失效下基于矩阵重构的MIMO雷达DOA估计

针对阵元失效下MIMO雷达目标DOA估计性能下降问题,提出一种基于虚拟阵列采样数据矩阵重构的MIMO雷达DOA估计方法。MIMO雷达的阵元失效分为冗余虚拟阵元失效和非冗余虚拟阵元失效两种情况。当冗余虚拟阵元失效时,通过合并空间上位置相同的正常冗余虚拟阵元输出数据以实现信号降维与失效阵元数据填充。当非冗余虚拟阵元失效时,经降维填充后的数据矩阵中仍存在整行缺失数据,根据降维数据矩阵的低秩和稀疏先验,建立带低秩和稀疏约束的矩阵填充模型,并利用ALM-ADMM算法求解来恢复完整的降维数据矩阵。最后利用root-MUSIC算法估计目标DOA。仿真结果表明,本文方法能够有效提高MIMO雷达在阵元失效时的DOA估计精度。