基于信息熵的分布式MIMO雷达回波相位补偿与相参积累方法

针对分布式多输入多输出(Multiple-input Multiple-output,MIMO)雷达回波信号相参积累问题,提出了一种利用信息熵作为优化准则的多节点回波相位补偿与相参积累方法。采用正交频分复用线性调频信号(Orthogonal Frequency Division Multiplexing Linear Frequency Modulated Signal,OFDM-LFM)作为发射波形,通过匹配滤波完成耦合回波分离和脉冲压缩,然后在频域进行频移操作消除步进频的相位影响,利用信息熵估计距离对齐后的多节点回波相位差,随后构建相应的相位补偿函数,进而完成各节点回波的相位差异补偿,最终得到分布式MIMO雷达多节点回波信号的相参积累结果。所提方法可同时处理多个节点回波,仿真实验验证了该方法的有效性。      

基于IGRFT的机载双基地雷达高速目标信号相参积累方法

机载雷达观测高速机动目标,能够有效克服地物遮挡、地球曲率等不利因素干扰,具有探测范围广、灵敏度高、机动性强等诸多优势。但在实际飞行过程中,由于受到气流等外界因素的影响,机载雷达不可避免会受到运动误差的影响;同时,由于目标的高速机动性,观测时间内会发生跨距离走动与跨多普勒走动,导致传统的相参积累方法失效。为此,本文提出了一种基于改进广义拉东傅里叶变换（Improved Generalized Radon Fourier Transform,IGRFT）的机载双基地雷达运动误差补偿与信号相参积累处理方法,通过对等效运动参数和运动误差参数的联合搜索,可以同时补偿目标的距离/多普勒走动以及机载平台的运动误差,进而实现回波信号的能量相参叠加,提升回波信噪比。仿真结果表明,该方法能够显著提高存在运动误差下的目标积累检测性能。