基于MUSIC和ESPRIT的双基地MIMO雷达角度估计算法

该文基于2阶和4阶统计量,提出了空间高斯白噪声和高斯色噪声的背景下联合MUSIC和ESPRIT的双基地MIMO雷达角度估计算法。在接收端,通过单天线的MUSIC算法和双天线的ESPRIT算法分别估计目标的离开方向(Direction Of Departure, DOD)和波达方向(Direction Of Arrival, DOA),且DOD和DOA自动配对。该方法充分利用了MIMO雷达阵列孔径扩展的特征和ESPRIT的子空间旋转不变性,将2维参数估计问题转化为两个1维形式,降低了运算量和系统复杂度。计算机仿真验证了该方法的有效性。     

基于发射波束域-平行因子分析的MIMO雷达收发角度估计

该文提出了基于发射波束域-平行因子分析的双基地MIMO雷达收发角度估计方法。针对传统MIMO雷达发射功率分散的问题,将发射功率聚集范围与期望发射方向矢量相结合,提出了发射波束加权矩阵的优化准则,并转化为二阶锥规划形式,通过内点法求出其数值解,进而利用平行因子分析(PARAFAC)算法估计出收发角度。仿真结果表明：离线设计得到的波束加权矩阵使发射功率聚集于感兴趣的目标空域,且近似服从均匀分布,因此,在发射功率和角度估计算法相同时,基于发射波束域的角度估计精度优于全向等功率发射时的角度估计精度。     

双基地MIMO雷达相干目标的角度快速估计算法

针对双基地多输入多输出（MIMO）雷达定位的实时性问题,提出了一种基于Toeplitz矩阵的目标快速定位算法。双基地MIMO雷达接收的信号往往是相干的,因此无法直接应用角度估计算法。首先通过接收的数据得到一组Toeplitz子矩阵,利用这组子矩阵重构得到协方差矩阵,其秩等于目标个数,达到解相干的目的。采用改进多级维纳滤波器（MSWF）的前向递推,不需要通过特征值分解,得到信号子空间,结合ESPRIT算法,估计出目标的发射角度（DOD）和接收角度（DOA）。算法通过构造Toeplitz矩阵解相干,仅改变矩阵结构,降低了计算复杂度,具有较好目标分辨力和解相干能力。      

宽带双基地MIMO雷达的参数联合估计的新方法

提出了一种基于分数阶功率谱的宽带双基地MIMO雷达中参数联合估计的新方法。在许多情况下,根据窄带信号模型对宽带回波信号中的参数进行估计是不合适的,因此提出一个新的宽带回波信号模型对运动目标参数进行估计。根据分数阶功率谱(FPSD)的峰值点对多普勒频移因子和时延参数进行联合估计。并依据分数阶功率谱的峰值点构造2个子阵,提出的FPSD-MUSIC算法和FPSD-ESPRIT算法实现了对收发角的联合估计。接下来推导了该信号模型中参数估计的克拉美罗界。仿真实验验证了算法的有效性。     

双基地MIMO雷达相干分布式目标快速角度估计算法

该文提出一种基于双基地MIMO雷达的相干分布式目标快速角度估计算法。建立了双基地MIMO雷达相干分布式目标信号模型;然后,基于该信号模型证明了相干分布式目标导向矢量具有Hadamard积旋转不变性;最后,利用该特性得到了对目标2维收发中心方位角的估计。分析表明：该算法无需搜索,参数配对简单,能有效降低算法的计算量;由于没有对相干分布式目标的角信号分布函数做固定的假设,所以该算法适用于具有不同角信号分布函数或角信号分布函数未知的情况,具有较强的稳健性。计算机仿真结果证明了该文算法的正确性和有效性。     

单快拍数下双基地MIMO雷达的角度估计

提出了单快拍投影矩阵法来估计双基地MIMO雷达的收发角。对单次采样数据进行空间平滑处理,构造出了发射和接收向量,得到了收发端的噪声子空间投影矩阵,进而通过两个一维谱搜索估计出收发角度,并利用最大似然估计方法实现了参数的正确配对。由于此算法仅需一次快拍的数据,减少了计算量,且避免了使用过多的数据存储空间,更利于在实际中应用。仿真试验验证了理论分析的有效性。      

基于降维子空间重构的双基地MIMO雷达角度估计算法

根据双基地MIMO雷达的工作原理和回波模型,结合阵列信号处理,提出了降维子空间重构的角度估计算法,并给出了算法有效性证明。理论分析表明,该算法可以有效解决二维空间搜索计算成本高,矩阵运算量大和低快拍数下算法适应性差的问题,并通过蒙特卡罗实验对不同信噪比、快拍数和接收阵元数等情况下角度估计的方差进行了仿真,证实了理论分析的正确性。     

运动双基地MIMO雷达的参数估计性能

该文研究了收发站运动情况下双基地MIMO雷达的参数估计性能。首先,给出了运动双基地MIMO雷达的信号模型,推导出多目标下参数估计克拉美罗界(CRB)的一般表达式;其次,给出了单目标情况下发射角和接收角估计的CRB闭式解,并分析了收发站运动时,各参数对CRB的影响。理论和仿真结果表明：增大某一站(发射站/接收站)的运动速度,将提高该站所对应的角度(发射角/接收角)估计性能,但同时也降低了另一站所对应的角度估计性能;当发射站/接收站的运动视角垂直于发射角/接收角,而另一站的运动视角平行于接收角/发射角时,发射角/接收角的估计性能最优。     

双基地MIMO雷达参数估计

文中探讨了双基地MIMO雷达进行参数估计的方法。针对时域噪声为高斯白噪声,存在空间高斯有色噪声的背景,引入时间延迟这个因素构造旋转因子,同时利用匹配滤波器和ESPRIT子空间算法实现目标角度以及多普勒频率的参数联合估计。仿真结果表明这种算法可以消除系统中空间高斯有色噪声的影响,得到较高的估计精度。     

双基地MIMO雷达四维角度和多普勒频率联合估计

该文提出了一种新的基于L型阵列双基地MIMO雷达多目标的4维角度和多普勒频率联合估计的算法,该算法根据DOA 矩阵法的思想构造矩阵,通过特征参数与待估参数之间的特定关系,推导出了目标2维DOA, 2维DOD及多普勒频率联合估计式,并得到闭式解。该算法无需谱峰搜索,只需一次特征值分解,且估计出的5维参数自动配对,与ESPRIT算法相比,计算复杂度降低,且性能非常接近,并能克服空间色噪声的影响,在发射信号非完全正交时仍旧适用。仿真结果验证了该算法的有效性。     

运动双基地MIMO雷达参数估计的克拉美罗界

在杂波环境下,该文研究了目标、发射站及接收站均运动时双基地多输入多输出(MIMO)雷达参数估计的克拉美罗界(CRB)。首先建立了运动双基地MIMO雷达的数学模型,推导了杂波背景下多目标参数估计CRB的一般表示式,然后给出了无杂波时单目标波离方向(DOD)、波达方向(DOA)以及速度CRB的闭式解,并分析了各参数对CRB性能的影响。理论与仿真实验表明：无杂波时的参数估计性能优于杂波背景下的参数估计性能;目标DOD(DOA)的估计性能与收发站速度、目标速度无关,而目标速度的估计性能将随着收、发站和目标速度的增大而下降。     

一种双基地MIMO雷达目标参数估计算法

为了实现双基地多输入多输出(MIMO)雷达目标参数估计,建立了双基地MIMO雷达信号模型,提出了一种目标方向角和多普勒频率估计方法,该方法利用2次ESPRIT方法分别估计目标的多普勒频率和来波角度(DOA),然后利用ROOT-MU-SIC方法估计得到目标去波方向(DOD)。所提算法只进行3次特征值分解,避免了多维非线性的谱峰搜索,配对过程简单。仿真结果证明了该算法的有效性。     

基于单次快拍的双基地MIMO雷达多目标角度估计方法

该文提出了一种双基地MIMO雷达体制下,利用单次快拍的回波数据进行多目标2维发射角(DOD)和2维接收角(DOA)联合估计的新方法。首先对等效接收阵数据的自相关矩阵进行发射分集平滑实现接收角(DOA)的估计,然后对等效发射阵数据的自相关矩阵进行接收分集平滑实现发射角(DOD)的估计,最后通过最大似然法完成两种角度的配对。该算法仅用一个时域快拍的数据实现了多目标回波的解相干,对发射和接收阵型有着广泛的适应性,同时为高速机动目标的角度测量提供了一种新的思路,仿真实验表明了该算法的有效性。     

阵元等功率约束下的MIMO雷达发射加权矩阵优化算法

为提高多输入多输出(MIMO)雷达的目标角度估计性能,同时兼顾雷达发射功率利用率的需求,该文以合成发射导向矢量与期望导向矢量二范数误差为目标函数,研究了阵元等功率约束下的发射加权矩阵优化问题。推导了发射加权矩阵向量化条件下的等价优化模型,并基于循环优化方法和改进PDR算法对其进行了求解。在每次迭代过程中,所提方法均能获得子优化问题的闭式解,因而其计算复杂度非常低。在此基础之上,从理论上证明了所提方法的收敛性。由于该方法实现了MIMO雷达发射功率在期望空域的聚焦,在同等条件下相比传统MIMO雷达能够有效提高目标的角度估计性能。最后,仿真实验表明了所提方法的有效性。     

基于STFAP的MIMO雷达运动目标参数估计的CRB研究

多发多收(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)雷达在目标检测、参数估计等方面具有显著优势。目标参数估值的CRB被证明是系统设计和空时自适应处理(STAP)性能分析中的有力工具。该文针对采用频分正交信号的共置天线MIMO雷达,首先建立基于MIMO雷达的目标和杂波空-时-频信号模型;在此基础上,研究基于空-时-频自适应处理(STFAP)的MIMO雷达地面运动目标角度和多普勒参数最大似然估值的克拉美-罗界(CRB);最后通过CRB性能仿真分析验证了MIMO雷达STFAP有效消除动目标检测盲速,提高目标参数估计精度的优势。     

一种新的双基地MIMO雷达目标参数联合估计算法

摘 要：为了实现双基地多输入多输出（MIMO）雷达目标参数估计,本文建立了双基地MIMO雷达信号模型,提出了一种目标方向角和多普勒频率联合估计方法,该方法通过构造空时矩阵,只进行一次特征值分解,即可得到雷达多目标多参数的闭式解,避免了多维非线性的谱峰搜索,并可实现自动配对。仿真结果证明了所提算法的有效性。     

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。