一种双基地MIMO雷达三维多目标定位方法

该文针对发射天线为均匀线阵、接收天线为L型阵列的双基地MIMO雷达,提出了一种3维多目标定位方法。基于ESPRIT算法构造一个复矩阵,对其进行特征值分解后,根据特征值的虚部和实部估计出目标的接收角,根据特征向量进一步获得和接收角自动配对的目标发射角。该方法无需已知噪声的方差,且运算量较小。仿真结果表明,与其他方法相比,该文方法在信噪比较低时仍可有效定位目标,估值的均方误差较接近于克拉美罗界。     

MIMO双基地雷达空间多目标定位方法

该文提出了一种L型阵列配置MIMO双基地雷达空间多目标定位方法。该方法利用L型接收阵列所包含的相对发射阵和接收阵的目标4维角度信息,先对接收信号进行解相干处理,然后根据DOA矩阵法的思想构造估计矩阵,通过特征参数与待估参数之间特定关系,导出了多目标4维角度联合估计算法公式,进而实现双基地雷达的空间多目标定位。该算法不涉及多维非线性谱峰搜索,只需一次特征值分解,计算量较小,且估计出的参数可自动配对。仿真结果表明了该文算法的正确性和可行性。     

双基地MIMO雷达相干多目标快速定位算法

针对双基地MIMO雷达相干多目标角度估计的实时性问题,提出一种快速定位算法。算法采用单次快拍数据构建一组Toeplitz矩阵重构出新的协方差矩阵,该矩阵的秩等于目标的总个数,而与目标源的相干性无关;通过对新构建的矩阵进行centro-Hermitian矩阵变换,利用酉变换将复矩阵转化为实矩阵,进行实数域的协方差矩阵构造和参数求解,避免了复矩阵特征分解所带来的巨大运算复杂度。运用ESPRIT算法估计出目标的发射角和接收角。仿真表明:该算法能够有效地估计出相干目标的收发角且实现自动配对,并大大降低了运算复杂度;与文献算法相比,具有更高的估计精度和稳健性。     

双基地MIMO雷达发射波束形成与多目标定位

针对双基地多输入多输出(MIMO)雷达目标定位问题,首先提出一种子波束合成(SBS)算法进行发射波束形成,在此基础上提出一种基于并行因子分解(PFD)的多目标定位算法。SBS算法通过对多个发射信号分别加权形成子波束,在空间叠加使发射能量聚焦在感兴趣空域,提高了接收端信噪比。基于PFD的定位算法根据匹配滤波输出的代数结构,利用迭代算法和角度恢复算法估计目标发射角(DOD)和接收角(DOA),且能自动配对,同时避免了二维谱峰搜索、协方差矩阵估计和多次特征分解造成累积误差。结合以上两种算法可有效提高目标定位精度。仿真结果证明了所提算法的有效性和优越性。     

基于矢量传感器的扩展孔径双基地MIMO雷达多目标定位算法

该文研究基于电磁矢量传感器的扩展孔径多输入多输出(MIMO)雷达多目标定位算法。提出了一种新型MIMO雷达系统,发射阵列采用常规阵元,而接收阵列采用电磁矢量传感器,且传感器间距大于半波长。算法首先采用ESPRIT算法获得目标波达角(DOA)高精度模糊估计,随后利用矢量传感器的内在结构特点结合子空间旋转不变性获得目标DOA低精度无模糊估计进行解模糊,从而得到目标高精度DOA估计。最后利用已知DOA信息,采用1维MUSIC算法获得目标波离角(DOD)高精度估计。与已有算法相比,该算法大大提高了MIMO雷达的目标定位精度,且无需配对和2维搜索,具有较低的运算量。仿真结果证明了所提算法的有效性,其估计精度与CRB界接近。     

一种双基地MIMO雷达快速多目标定位方法

该文研究了双基地MIMO雷达测向交叉多目标定位方法,提出了一种基于传播算子的双基地MIMO雷达快速多目标定位算法。该方法避免了一般子空间方法中占主要运算量的协方差矩阵估计和奇异值分解,不需要二维谱峰搜索,在保证二维方位角估计性能的基础上,降低了运算复杂度。利用矩阵的初等变换以及矩阵、矩阵特征值和特征值对应的特征向量三者之间的关系,该算法所估计二维方位角参数能自动配对,不需要额外的配对运算。最后仿真结果验证了该算法的有效性。     

多基地雷达的目标定位

针对多基地雷达可提供多种测量参数这一特点,本文提出了一种利用最小二乘法则来估计目标位置的方法,并探讨了提高定位精度的可能性。为理论分析方便,文中引入了“误差矢量”的概念,从理论上探讨了目标参数对定位精度的影响及测量参数的选择等问题。通过对多普勒效应的简单讨论,得出了位置信息与速度信息之间的对应关系,这种对应关系使文中的分析结论有了更广泛的意义。     

统计MIMO雷达多目标定位

文中探讨了统计MIMO雷达进行多目标定位的方法,针对于目标相交或相近的情况下,在基于椭圆模型搜索的基础上,引入一个时间元素,并结合拓展卡尔曼滤波算法实现了统计MIMO雷达多目标定位,仿真结果表明扩展卡尔曼滤波算法可以实现对多个目标的准确定位,即使是目标相交或靠近时也可以实现准确定位。     

分布式MIMO雷达多目标定位

在多个目标的情况下,分布式MIMO雷达需要对不同观测通道中的参数进行配对来实现多目标定位,文中在已有的映像搜索配对法的基础上,提出了一种集中区域搜索配对法。在多目标分散情况下,该方法改善了映像搜索配对法搜索区域大,计算时间长等缺点,能够较快地定位目标。仿真结果表明,该方法在多目标分散,雷达截面闪烁的情况下能快速有效地对多目标进行定位。     

冲击噪声背景下基于稀疏表示的双基地MIMO雷达多目标定位

该文研究了对称稳定分布(SS)冲击噪声下双基地MIMO雷达的多目标定位问题。针对SS噪声下因二阶矩不存在而造成子空间类算法估计性能下降的不足,提出了矩阵行2范数最大的预处理方法对接收数据进行归一化,使得归一化后的协方差矩阵有界,并以拉直后的协方差矩阵构造稀疏线性模型,提出了基于协方差矩阵-近似零范数(Covariance Matrix Smoothed L0 norm, CMSL0)算法进行目标的发射角和接收角估计。仿真实验表明：通过矩阵行2范数最大化预处理之后,MUSIC(Multiple Signal Classification)和CMSL0算法均能有效地估计出目标的角度,并且CMSL0算法的估计精度及对冲击噪声的稳健性均优于MUSIC算法。此外,与MUSIC算法相比,CMSL0算法不要预先估计目标源的数目,且收发阵元不受半波长间隔的限制。     

基于块Hankel矩阵构造的双基地MIMO雷达相干多目标定位

该文提出了一种相干多目标情况下双基地MIMO雷达的收发角度估计方法。利用接收协方差矩阵中的元素构造块Hankel矩阵,该矩阵的秩等于目标的总个数,而与目标源的相干性无关,并通过奇异值分解获取信号子空间,最后运用ESPRIT算法估计出目标的发射角和接收角。仿真结果表明：本文算法能有效地估计出相干目标的收发角,且实现自动配对;相对于2维空间平滑算法,在低信噪比和低快拍数情况下,具有更好的估计性能。     

非均匀矩形阵列下双基地MIMO雷达目标定位方法

该文针对双基地MIMO雷达发射端、接收端皆为非均匀矩形阵列配置情况,将MIMO技术和最小冗余阵列相结合,提出基于双重孔径自由度扩展的目标发射俯仰角、发射方位角、接收俯仰角、接收方位角4参数联合估计新算法。首先利用矩阵Khatri-Rao积的运算特性,构造出2个置换矩阵,对接收信号进行矢量行变换,再通过数据的“去冗余”、“多维平滑”和“折叠”运算,使得新数据具备MIMO雷达自身和最小冗余阵列双重自由度扩展的特点。理论和仿真结果表明：该文算法能够有效估计出目标的4个参数值,且能够实现自动配对;在相同仿真条件下,该文算法的估计精度优于交替最小二乘和多维ESPRIT算法,并且提高了最大可估计的目标数目。     

一种新的双基地MIMO雷达快速多目标定位算法

针对双基地MIMO雷达目标定位问题,该文提出一种基于三阶张量分解的快速多目标定位算法。该算法首先将匹配滤波输出转化为三阶张量,并对其进行降维预处理,然后利用交替最小二乘(ALS)算法估计收发阵列流型矩阵和多普勒矩阵,最后通过谱估计算法恢复目标收发角和多普勒频率。同时利用线性搜索加快ALS算法的收敛速度。与现有算法相比,该算法避免了2维谱峰搜索和协方差矩阵估计,得到的目标三参数自动配对,不仅提高了估计性能,而且有效降低了运算量和存储量。仿真结果证明了所提算法的有效性和优越性。     

双基地稀疏阵列MIMO雷达快速多目标定位方法

针对双基地稀疏阵列MIMO雷达目标定位问题,该文提出一种基于投影处理与奇异值分解的多测量矢量欠定系统正则化聚焦求解(Projection-SVD-RMFOCUSS, PSVDRMF)算法。该算法首先估计接收角,接着依次将回波信号向目标存在的角度进行投影,最后将投影后的数据重排进行发射角估计,从而得到目标的准确位置。同时借助奇异值分解(SVD)进行信号降维与能量积累,进一步降低运算量,提高了传统压缩感知恢复算法在低信噪比下的估计性能。与现有稀疏重建算法相比,该算法减少了2维场景带来的庞大运算负担,且保持了良好的性能,可以稳健地对相干与非相干目标进行定位。     

目标个数未知时双基地MIMO雷达多目标角度跟踪算法研究

针对目标个数未知时双基地MIMO雷达角度跟踪问题,该文提出一种基于改进自适应非对称联合对角化(AAJD)的目标个数与角度联合跟踪算法。AAJD算法中无法得到特征值变量,因此改进AAJD算法引入主成分顺序估计思想,循环求出特征值,然后运用改进信息论准则估计出目标个数。其次提出目标个数防抖动算法,提高了稳健性。最后改进了ESPRIT算法,完成了目标参数的自动配对和关联。仿真结果表明改进AAJD算法能够成功跟踪目标个数和角度,验证了理论分析的有效性。     

基于改进型自适应非对称联合对角化双基地MIMO雷达多目标跟踪算法研究

针对双基地MIMO雷达自适应非对称联合对角化(AAJD)跟踪算法性能低的问题,该文提出一种改进AAJD双基地MIMO雷达多目标跟踪算法。AAJD算法角度估计时重复利用上一时刻的角度信息,导致跟踪性能的下降。通过证明AAJD算法求出的特征矢量每一列都对应着一个目标,改进AAJD算法直接求解目标的收发角度,提高了跟踪性能,更加适用于大机动目标跟踪,并对ESPRIT算法进行改进,实现了目标角度的自动配对与关联。仿真结果表明改进AAJD算法跟踪性能高于AAJD算法,特别是跟踪大机动目标时改进AAJD算法性能更优,验证了理论分析的有效性。     

一种新的双基地MIMO雷达目标定位和多普勒频率估计方法

该文提出了一种新的双基地MIMO雷达目标定位和多普勒频率估计方法.该方法利用矩阵的双正交性构造合理的代价函数,通过迭代求解代价函数和系统化的多阶段分解依次估计每个目标的2维方位角和多普勒频率.仿真结果表明,与基于ESPRIT的方法相比,该文方法能够估计目标的多普勒频率,消除了雷达发射信号不满足理想正交对目标定位精度的影响并且在发射和接收阵列不具备平移不变结构的条件下仍具适用性.