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.     

偶极子分离的矢量阵MIMO雷达多维角度估计算法

该文提出了一种基于2维矢量接收阵列的双基地MIMO雷达系统多目标ADOD(Azimuth Direction Of Departure),ADOA(Azimuth Direction Of Arrival)和EDOA(Elevation Direction Of Arrival)联合估计算法。雷达发射端采用均匀标量线阵,接收端将常规矢量阵元的每个电磁偶极子相互分离构成2维接收阵列。算法通过张量因子分解获取各流形矩阵,并利用ESPRIT算法估计目标的ADOD。文中给出了接收阵列的一种特定阵元排列方式,并改进了矢量叉积法用于估计目标的2D-DOA。与传统方法相比,该文所用阵列结构可通过扩展接收阵列孔径提高雷达的角度估计性能,相互分离的偶极子弱化了传统矢量阵的天线互耦效应。相应算法避免了谱峰搜索,能够自动配对,仿真实验证明了算法的有效性。     

基于张量分解的互质阵MIMO雷达目标多参数估计方法

该文提出了一种基于双基地互质阵列(CPA)多输入多输出(MIMO)雷达的多目标波离方向角(DOD)、波达方向角(DOA)和多普勒频率估计算法。收发阵列各由两个满足互质结构的稀疏均匀子线阵组成。时域的快拍序列同样由两个互质的稀疏均匀采样构成。算法利用张量因子分解得到分别包含DOD, DOA和多普勒频率信息的3个流形矩阵,再从中构造出具有范德蒙德矩阵结构的虚拟流形矩阵。为了提高估计精度,还提出了一种基于特征值分解的误差抑制算法,并通过旋转不变子空间算法(ESPRIT)求取各目标的3个待估参数。与传统算法相比,该算法通过构造均匀虚拟阵列和虚拟快拍提高参数估计性能,且不会产生模糊,避免了谱峰搜索和额外的配对过程。仿真实验验证了该算法有效性。