基于多项式求根的双基地MIMO雷达多目标定位方法

该文提出了一种基于多项式求根的双基地MIMO雷达多目标定位方法,该方法将2维的收发方位角度估计分离为两个1维的方位角度估计过程,采用多项式求根法对1维方位角度进行估计,避免了传统的2维谱峰搜索,所估计的2维方位角能够自动配对,不需要额外的配对运算,而且系统的最大可定位目标数目不少于接收机数目。仿真结果证明了算法的有效性。     

基于阵列流型盲辨识的MIMO雷达二维DOD和二维DOA联合估计

MIMO（Multiple Input Multiple Output）雷达基于分集增益理念,使其相对于相控阵雷达,在目标探测、参数测量、多目标分辨及干扰识别和抑制等方面具有明显优势.目标角度估计是雷达目标参数测量的核心内容,也是雷达对空域目标进行定位和跟踪的前提.本文基于双L型阵列,提出了一种高精度低复杂度的双基地MIMO雷达二维离开角和二维到达角联合估计的新算法.通过对匹配滤波后的阵列接收数据进行子空间分解,实现了阵列流形矩阵的盲辨识,进而获得目标二维到达角和二维离开角的闭式解.所提算法估得的收发四维角（二维离开角和二维到达角）能够自动配对,与2-D ESPRIT（Two Dimensional Estimating Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques）算法相比,运算复杂度约是其三分之一,角估计性能相当.仿真实验证明了所提算法以较低的运算复杂度,实现了对目标收发四维角的高精度联合估计.     

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.     

近场非圆信号参数快速估计算法

该文基于对称的均匀线阵提出了一种近场非圆信号参数的快速估计算法,算法基于信号的非圆特性以及阵列的对称性对近场导向矢量进行解耦,并利用多项式求根取代传统的谱峰搜索对近场源的角度及距离参数进行快速估计。基于给定的阵列结构,建立非圆信号参数估计的多项式数学模型,然后对其进行求根即可获得近场信号源位置参数。所提算法采用多项式求根的方法有效地降低了运算复杂度,同时利用信号的非圆特性提高了参数估计的自由度(DOF)。通过性能分析和计算机仿真实验可以看出该算法能够分辨更多的近场非圆信号,并且参数估计性能有所提升,更接近于近场源参数估计的克拉美罗界(CRB)。      

扩展孔径的电磁矢量多入多出雷达目标定位算法

提出了一种基于双基地电磁矢量多输入多输出雷达的二维收发角估计算法.针对扩展孔径条件下传统算法的周期性角度模糊问题,提出了一种从极化信息矩阵中求取收发信号波印廷矢量来实现解模糊的算法.极化信息矩阵可通过张量分解从回波数据中求取.为提高发射角估计精度,给出了一种更严格的正交约束条件:不仅要求不同阵元间发射的信号相互正交,还要求同一阵元内所有的偶极子天线发射的信号也相互正交.进而可从极化信息矩阵中得到发射角的不模糊估计.与传统算法相比,该算法通过增大阵元间距提高角度估计性能,且不会产生角度模糊,避免了谱峰搜索和额外的配对过程.仿真实验验证了算法有效性.     

一种互耦条件下多径信号的2D DOA估计方法

在均匀圆阵的阵列结构下,提出了一种互耦条件下相干多径信号的2D DOA估计方法,该方法基于RARE降秩理论,首先对多径相干源进行去相干处理,并对与俯仰角相关的互耦矩阵进行补偿,然后将圆阵导向矢量转换成新的波束空间阵列流型,同时将俯仰角与方位角变量构造到两个独立的函数中去,实现在互耦未知的情况下用求根的方法估计出方位角,再根据俯仰角向量函数与噪声零空间的关系通过1D参数搜索得到俯仰角的估计,最后再与方位角配对,得到2DDOA估计结果.整个估计过程仅需要1D参数搜索,不需要预先知道空间信源个数及相关性,俯仰角与方位角能正确配对,克服了RARE算法中2D DOA伪估计问题,没有孔径损失,计算量较RARE算法增加不大.仿真结果验证所提方法的有效性.     

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。     

一种快速的二维高分辨波达方向估计方法混合波达方向矩阵法

本文利用两个具有位移特性的二维传感器子阵列信息构成一种新的矩阵混合波达方向矩阵。混合波达方向矩阵的特征值和特征矢量分别为信号源方位角与高低角的混合方向元素和方位角与高低角的混合方向矢量。合理选择子阵列构造可以解决兼并信号源分辨问题和降低阵列孔径损失。     

基于联合矩阵对角化的双基地MIMO雷达DOD-DOA估计

针对双基地MIMO雷达收发角(DOD-DOA)估计问题,该文提出一种基于联合矩阵对角化的快速多目标收发角估计算法。该算法首先根据匹配滤波输出的数据结构,利用奇异值分解和秩1矩阵判断定理将收发角度估计问题转化为联合矩阵对角化问题,然后采用单次-扫描迭代算法对其求解,得到收发阵列流型矩阵,最后通过谱分析方法估计收发角。该算法充分利用匹配滤波输出的所有信息,无需2维谱峰搜索,每次迭代均可得到精确的闭式解,且收发角自动配对。与现有算法相比,该算法不仅提高了角度估计精度,而且有效降低了运算量。仿真结果证明了所提算法的有效性。     

一种快速的二维高分辨波达方向估计方法——混合波达方向矩阵法

本文利用两个具有位移特性的二维传感器子阵列信息构成一种新的矩阵－混合波达方向矩阵。混合波达方向矩阵的特征值和特征矢量分别为信号源方位角与高低角的混合方向元素和方位角与高低角的混合方向矢量。合理选择子阵列构造可以解决兼并信号源分辨问题和降低阵列孔径损失。