机载MIMO雷达广义最大似然检测器

该文针对机载MIMO雷达在未知统计特性的杂波中目标检测问题,首先给出广义最大似然(GLRT)检测器(MIMO-GLRT),利用MIMO雷达的空间分集特性提高检测性能,并推导出检测概率和虚警概率表达式。然后,基于MIMO雷达杂波协方差矩阵的块对角特性,给出一种简化MIMO-GLRT检测器,大大减小算法的复杂度,同时降低对参考单元数目的要求,并在只有两个接收雷达单元的情形下,推导出简化GLRT检测性能的表达式。结果表明,上述两种检测器相对于杂波协方差矩阵都具有恒虚警特性,能够在未知杂波背景下有效地检测目标。     

复合高斯杂波中MIMO雷达DOA估计的克拉美-罗下限

该文研究了复合高斯杂波下MIMO雷达DOA估计的平均克拉美-罗下限(Average CRB, ACRB)。首先,给出了MIMO雷达信号与杂波模型;然后,推导出目标DOA估计ACRB的一般关系式,在此基础上给出当杂波texture分量满足反Gamma分布时,ACRB的闭合表达式;接着,研究了目标DOA估计的中断CRB(Outage CRB),克服了一个发射单元时ACRB发散的问题;最后进行计算机仿真并给出结论。结果表明MIMO雷达的空间分集能有效地降低其DOA估计ACRB,且ACRB随发射单元数量的提高而减小;另外在相同条件下,MIMO雷达在复合高斯背景下DOA估计的ACRB大于相应高斯背景下的ACRB。     

集中式O FDM-MIMO雷达自适应检测算法

针对频率分集条件下，集中式OFDM-MIMO雷达在未知杂波环境中的目标检测问题，首先分析了OFDM-MIMO雷达回波数据模型，由于OFDM-MIMO雷达的频率分集特性，不同频率通道回波数据相互独立，在此基础上，分别基于一步和两步广义最大似然比准则，给出了集中式OFDM-MIMO雷达GLRT和OFDM-MIMO雷达AMF两种检测器，并分析了这两种检测器的恒虚警特性。两种检测器有效利用集中式OFDM-MIMO雷达频率分集特性，提升目标检测性能，同时降低了矩阵求逆维数，以及参考单元数目的要求，并且具有恒虚警性能。计算机仿真验证了算法的有效性。     

基于图像特征的机载正交雷达网空时处理算法

该文针对机载正交雷达网(Airborne Orthogonal Netted Radar, AONR)在高度非均匀杂波中的目标检测问题,提出基于图像特征的分布式AONR空时处理算法(Airborne Orthogonal Netted Image Feature-based Space-Time Processing, AON-IFSTP)。首先,研究了AONR杂波在角度-多普勒平面内的轨迹,并在一种特殊几何结构下推导出该轨迹的闭合表达式,揭示出目标信号和杂波信号不同的图像特征,分析了IFSTP在AONR中的可行性。然后,给出AON-IFSTP算法。结果表明,AON-IFSTP算法无需估计杂波协方差矩阵,适合在高度非均匀杂波背景下检测目标,同时能利用空间分集减小目标RCS起伏特性和小径向速度对检测性能的影响。     

基于对角加载的机载MIMO雷达GLRT检测器

本文研究了基于GLRT的机载MIMO雷达自适应目标检测问题.针对参考单元数据不足对GLRT性能的影响,提出了基于对角加载的MIMO雷达GLRT(MIMO-LGLRT)检测器,并对其检测性能进行了分析,给出了虚警概率和检测概率的闭合表达式.该检测器充分利用机载MIMO雷达杂波子空间低秩的特点和对角加载技术,解决了因参考数据不足所引起的矩阵病态问题.为了减少MIMO-LGLRT检测器的运算量,在分析杂波协方差矩阵块对角化特性的基础上,给出一种简化MIMO-LGLRT检测器.理论分析和仿真结果表明,上述两种检测器相对于杂波协方差矩阵都具有恒虚警特性,检测性能优于普通GLRT检测器.