空间色噪声环境下基于时空结构的双基地MIMO雷达角度和多普勒频率联合估计方法

该文针对空间色噪声环境提出一种基于时空结构的双基地MIMO雷达角度和多普勒频率联合估计方法,并推导了基于时空结构时角度和多普勒频率估计的克拉美-罗界(CRB)。该方法在时域噪声为高斯白噪声的假设下,首先将不同时刻匹配滤波器输出进行互相关以消除空间色噪声的影响,然后将相邻时刻匹配滤波器输出的时间相位差作为时间旋转因子,采用ESPRIT方法估计目标的DOD(Direction Of Departure), DOA(Direction Of Arrival)和多普勒频率。该方法能够克服空间色噪声的影响,所估计参数自动配对且无阵列孔径损失,并且适用于发射和接收阵列不满足平移不变结构的情况。计算机仿真验证了该文所提方法的有效性。     

空间色噪声环境下双基地MIMO雷达角度和多普勒频率联合估计方法

该文提出了一种空间色噪声环境下双基地MIMO雷达角度和多普勒频率的联合估计方法。该方法利用相邻时刻匹配滤波器输出的互相关矩阵构造新矩阵,消除了空间色噪声的影响,通过对其进行奇异值分解(SVD)获得信号子空间,然后将相邻时刻匹配滤波器输出的时间相位差作为时间旋转因子,采用ESPRIT方法获得目标多普勒频率、波离方向(DOD)和波达方向(DOA)的联合估计。该方法没有阵列孔径损失,且所估计参数能够实现自动配对。计算机仿     

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。     

高斯噪声背景下多用户波达方向估计与互耦自校正

在高斯噪声背景下,针对互耦条件下的均匀线阵(Uniform Linear Array, ULA),该文提出了一种联合多用户波达方向(Direction Of Arrival, DOA)估计与互耦误差自校正算法。该算法首先利用特征矩阵联合相似对角化(Joint Approximative Diagonalization of Eigen matrix, JADE)方法估计出各用户广义空间特征矢量,然后定义了一个将各用户广义空间特征矢量转换为只与部分阵元相关的转换矩阵,进而在斜投影及前后向空间平滑的基础上,实现了多用户相干信源DOA估计,最后以多用户相干信源DOA及广义空间特征矢量估计值为基础,给出一种互耦自校正方法。仿真结果表明:该算法具有较高的DOA估计精度及DOA估计成功率,而且对高斯白噪声/色噪声背景,阵列互耦误差已知/未知情形,均具有普适性。     

ESPRIT方法在MIMO阵列中的应用研究

针对双基地雷达的探测需要,文章研究了一种基于旋转不变子空间(ESPRIT:Estimation of signal parameters via rotational invariance techniques)的信号发射角(DOD:Direction of Departure)和信号接收角(DOA:Direction of Arrival)估计方法。该方法使用多输入多输出(MIMO:Multiple Input Multiple Output)阵列,利用发射和接收阵列的不变特性,分别估计出感兴趣目标的DOD和DOA,同时进行目标的收发角度配对。文章将该方法应用到MIMO阵列中,并通过计算机仿真验证了其有效性。     

色噪声环境下强相关源的DOA估计

结合MMUSIC（Modified multiple Signal Classfication)算法和SWEDE（Subsapce Method Without Eigen DE composition)方法的优点提出了联合DOA估计方法，该法使得在色噪声环境下强相关信源DOA（Direction Of Arrival)估计成为可能。理论分析与仿真结果表明：联合DOA估计方法在明显降低运算复杂度的同时，无需空间噪声必须为白噪声的约束，更加贴近现实情况，而且有利于在线处理。     

双基地分布式阵列MIMO雷达的DOA和DOD估计方法

结合分布式阵列和双基地多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)雷达的特点, 提出了一种新的双基地分布式阵列MIMO雷达的接收角(Direction of Arrival, DOA)和发射角(Direction of Departure, DOD)估计方法.根据发射阵列和接收阵列的空域旋转不变特性, 利用旋转不变估计技术(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques, ESPRIT)获取无模糊DOA粗估计和高精度周期性模糊的DOA、DOD精估计; 再利用无模糊DOA粗估计、目标的双基地距离信息以及双基地MIMO雷达的几何特点, 解除DOA、DOD精估计的周期性模糊, 得到高精度且无模糊的DOA和DOD估计.最后, 根据ESPRIT算法原理和估计误差的概率统计特性进行算法的性能分析, 给出算法基线模糊门限的近似计算方法.该算法有效地放宽了发射阵列孔径扩展程度的限制, 从而提高了阵列在大孔径下的角度估计精度, 且能够实现DOA和DOD估计的自动配对.仿真结果验证了所提算法和性能分析方法的有效性.     

空间色噪声背景下双基地多输入多输出雷达低仰角估计方法

针对多径效应的影响,该文提出一种空间色噪声背景下双基地多输入多输出(MIMO)雷达低仰角估计方法。首先对双基地MIMO雷达中低仰角目标的多径环境进行建模,同时考虑发射和接收端的镜面反射信号,并用空间色噪声模拟漫反射。然后利用协方差矩阵求差方法消除未知色噪声的影响,在发射端和接收端进行空间平滑对多径信号解相干,即进行空间差分平滑处理。最后利用酉变换旋转不变技术(ESPRIT)算法估计目标的发射角(DOD)和接收角(DOA)。该文指出特殊情况下空间差分平滑协方差矩阵缺秩的问题,并提出一种修正的空间差分平滑方法。该算法对阵元数要求不高,适用于未知噪声背景及低信噪比环境,并且解决DOD与DOA联合估计的角度兼并问题。仿真实验表明了所提算法的有效性。     

基于贝叶斯压缩感知的子空间拟合离格DOA估计

针对传统的基于稀疏贝叶斯学习（Sparse Bayesian Learning,SBL）的波达方向估计算法对噪声鲁棒性不高的问题,提出了一种基于SBL的子空间拟合离格波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计方法。首先对接收数据的协方差矩阵进行特征分解,获得信号的加权子空间,构造等价信号的稀疏表示模型并利用贝叶斯学习算法进行参数求解。同时对于网格划分带来的建模误差问题,采用了离格贝叶斯推导（Sparse Bayesian Inference,SBI）算法进行求解,利用期望最大化算法迭代更新相应的参数。仿真结果表明,相对于传统的DOA方法,该方法具有更好的估计精度。     

有色噪声下不相关和相干混合信号的DOA估计

针对有色噪声背景下的不相关和相干混合入射信号，本文提出了一种新的波达角度（Direction Of Arrival,DOA）估计方法 .首先对混合信号协方差矩阵进行分析和处理以消除其中的有色噪声部分.在此基础上，先利用多重信号分类（Multiple Signal Classification,MUSIC）方法或旋转不变信号参数估计（Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques,ESPRIT）法估计出不相关信号的DOA；然后利用改进的空间差分方法构造出一个新的只含有相干信号的协方差矩阵，且无秩亏损；最后利用MUSIC算法或ESPRIT算法从中估计出相干信号的DOA.和文献报道的方法相比，新方法具有更优的混合信号DOA估计性能，尤其对于相干信号.仿真结果验证了该算法的有效性.     

基于子阵近场零陷权的联合波达方向估计方法

针对海底长线阵在近场辐射声干扰及空间水平非均匀噪声下的远距离估计目标波达方向 (DoA)问题,该文提出一种基于长线阵分子阵近场零陷权的联合目标方位估计方法。该方法将长线阵分解为多个高重叠子阵,对各个子阵利用零陷抑制技术去除近场强干扰对目标探测的影响,再利用各子阵对远距离目标方位估计结果差异性小、非目标所在频率即噪声对应空间谱最大值随机的特点,空间频率方差加权综合各子阵的目标方位估计结果,从而抑制空间非均匀噪声,实现对远距离目标的探测。仿真结果表明,与长线阵常规波束形成、长线阵近场零陷常规波束形成、长线阵近场零陷传统多重信号分类方法相比,该文方法能够有效降低空间谱背景级60 dB以上,输出信噪比提高15 dB以上,具有较强的提高信噪比能力及较高的空间分辨力,因此具有较好的工程应用价值。     

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。     

An ESPRIT-like algorithm for coherent DOA estimation based on data matrix decomposition in MIMO radar

A direction-of-arrival (DOA) estimation method for coherent sources is presented for MIMO radar. It uses symmetrical array mode for both the transmit and receive arrays and reconstructs a special data matrix from the range-compressed receive data. In the reconstructed matrix, the signal term is a Toeplitz matrix with the rank only related to the DOAs of the signals and independent with their coherency. Taking the noise term into account, the average method of multiple pulses is utilized to obtain the signal and noise subspaces. And then the DOA can be resolved via the SVD-based ESPRIT algorithm. Furthermore, the presented method is also useful in spatial colored noise scenario for MIMO radar. Theoretical and numerical simulations show the effectiveness of the proposed algorithm.     

Joint Doppler frequency, 2D-DOD and 2D-DOA estimation for bistatic MIMO radar in spatial coloured noise

In this paper, we address the problem of four-dimensional angle and Doppler frequency estimation for L-shaped bistatic multiple input multiple output radar in spatial coloured noise. A novel method of joint estimation of Doppler frequency, two-dimensional direction of departure and two-dimensional direction of arrival based on the propagator method is discussed. Utilising the cross-correlation matrix which is formed by the adjacent outputs of matched filter in the time domain, the special matrix is constructed to eliminate the influence of spatial coloured noise. The proposed algorithm provides lower computational complexity and has very close parameter estimation to the estimation of signal parameters via rotational invariance techniques algorithm and DOA-matrix algorithm in high signal-to-noise ratio and Cramér–Rao bound is given. Furthermore, multidimensional parameters can be automatically paired by this algorithm to avoid the performance degradation resulting from wrong pairing. Numerical simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed method.     

利用空间平滑差分算法进行DOA估计

针对色噪声背景下的相干信源波达方向估计问题,提出了一种空间平滑差分算法。该算法通过对空间平滑矩阵进行差分运算来对消色噪声,并采用PM算法进行方向估计。在去除噪声、减小计算量的同时,可估计较多的信源。由于算法对非相关信源和相关(或相干)信源同时估计,因此减小了算法实际实现的复杂度。计算机仿真结果证明了空间平滑差分算法理论的正确性和有效性。     

一种可自动配对的二维波达方向估计算法

针对非相关远场窄带信号,提出了一种基于L阵模型的低复杂度高分辨二维波达方向估计算法。该方法通过利用互相关矩阵以及L阵的几何结构,消除了附加噪声的影响,且对于方位角和俯仰角的求取仅仅需要一维估计,同时该算法只需对一个低维矩阵进行特征值分解,减少了运算负担,该算法利用特征值求取俯仰角,利用相应的特征向量构造出的虚拟阵列响应矩阵求取与俯仰角配对的方位角。仿真进一步证明了算法的有效性,通过仿真还可以看出,该文所提方法在低信噪比、小快拍数和较小角度间距的情况下都具有良好的性能。