一种基于四相编码和优化阵列的MIMO STAP实现方法

多输入多输出（MIMO）雷达多信号间正交性和天线阵列结构影响空时自适应处理(STAP)性能。为了提高多信号间正交性,提出了基于遗传算法优化提高四相编码的自相关峰值并降低互相关峰值方法,保证了多发射信号间良好正交性,基本抑制了盲速影响。针对天线阵列稀疏导致盲速、阵元密布导致天线孔径过小的问题,基于最大连续孔径思想,提出了一种优化阵列结构,在不显著增加天线阵列长度和阵元数目条件下,与四相编码信号结合,实现了动目标检测。仿真实验证明,基于四相编码正交信号和收发阵列设计,MIMO STAP可实现良好动目标检测性能。     

MIMO雷达收发两级STAP 原理与性能讨论

提出了一种基于多输入多输出雷达的收发两级空时自适应处理(STAP)算法。收发两级STAP 与收发联合STAP 不同在于:分别对等效发射端与接收端进行空时处理,从而达到降低运算量效果。文中给出收发两级STAP 所构造的协方差矩阵与收发联合STAP 协方差矩阵关系,并且给出输出信杂噪比(SCNR)表达式。从仿真结果看,收发两级法SCNR 性能与收发联合STAP 相近,且计算量有明显降低。此外,收发两级STAP 也可应用到收发联合降维算法中,得到与收发联合降维算法一样的性能,且运算量进一步降低。     

MIMO阵列雷达检测中的自适应空时编码设计

该文从改善MIMO阵列雷达检测性能的角度研究了自适应空时编码的设计问题,考虑了多目标环境、杂波复幅度的空时相关性及其自适应估计等较为复杂的情况,推导了最优准则以及两种次优准则的空时编码设计公式,阐述了3种准则之间以及它们与正交空时编码设计和发射波束方向图匹配设计准则之间的联系与区别。仿真结果表明,相对于非自适应的正交空时编码设计,3种具有自适应能力的设计准则得出的空时编码矢量都能较大程度地提高检测器输出的信号杂波噪声比,达到了改善MIMO阵列雷达检测性能的目的。     

有源干扰条件下机载MIMO雷达降维STAP方法

针对机载多输入多输出雷达杂波与干扰的同时抑制问题,提出一种降维空时自适应处理方法.首先,利用系统参数离线简便构造出杂波子空间,然后,根据杂波基向量与干扰基向量的关系,对杂波加干扰协方差矩阵的秩进行分析.当存在有源干扰时,系统的杂波与干扰自由度进一步提高.最后利用干扰加噪声协方差矩阵的块对角结构,结合离线构造的杂波子空间,通过迫零方法进行空时自适应权矢量求解.该方法能够有效降低运算复杂度,具有接近全维最优处理的杂波与干扰抑制性能.     

机载MIMO雷达杂波特征结构的空时自回归算法

非均匀环境下,机载MIMO雷达杂波不再满足独立同分布(independent identically distributed, IID)条件,由于没有足够多的IID样本来估计杂波协方差矩阵,从而导致传统的STAP方法性能急剧下降。本文研究了非均匀环境下机载MIMO雷达的杂波抑制问题,将空时自回归算法(Space time autoaggressive , STAR)引入机载MIMO雷达,降低训练样本数目,减小运算量。针对STAR算法中参数确定复杂、易受训练样本数目不足影响的缺点,提出了一种基于杂波特征结构的模型参数确定方法,仿真结果表明,该方法能在极小训练样本条件下,有效确定模型参数,实现杂波抑制,适用于非均匀杂波环境。      

基于快时间序列STAP的机载阵列雷达主瓣干扰抑制方法

机载阵列雷达可通过传统空时二维自适应处理方法(STAP)处理方式在空域抑制副瓣干扰信号,但当目标和干扰角度一致时,传统STAP方法无法有效抑制此类主瓣干扰.通常,电子战天线的干扰波束宽度较宽,干扰信号经地面反射后可形成多径信号进入雷达波束,利用直达干扰信号与多径干扰信号的相关性可有效抑制主瓣干扰信号,提高目标信号的检测...     

一种MIMO雷达正交多相码的设计实现方法

多输入多输出(MIMO)雷达能利用空间分集与波形分集的能力,有效地改善雷达探测性能,提高杂波背景下目标检测能力,获得更高的目标探测精度。针对MIMO雷达正交波形的设计,利用贪婪算法,提出了一种MIMO雷达正交多相码波形设计方法,并仿真了该算法产生的信号平均峰值自相关旁瓣和平均互相关峰值。最后通过MIMO雷达目标探测的仿真,验证了产生的多相码信号对目标探测的有效性。     

集中式MIMO雷达阵列信号处理技术研究

根据集中式多输入多输出雷达信号模型,给出了其阵列信号处理的处理流程。该文对频率编码正交信号的阵列信号处理方法进行了研究。基于该正交信号的信号模型,针对其互相关及自相关性能讨论了信号参数关系。进而研究了在处理中需关注的运动补偿、接收波束展宽、发射波束合成宽带等问题。文中分析了该正交信号阵列通道误差,给出了误差校准方法,并进行仿真验证,说明了方法的有效性。最后给出了详细的处理流程,并对主要的处理运算量进行了评估,对工程应用有指导意义。     

机载多输入多输出雷达脉冲相消杂波抑制方法

针对机载多输入多输出雷达杂波分布呈现空时耦合特性,该文提出了一种新的空时2维脉冲相消杂波抑制方法,通过利用雷达参数以及载机速度可以确定杂波分布轨迹这一先验信息,设计出一种简单有效的空时2维脉冲相消器,作为空时自适应处理(STAP)的杂波预滤波处理方法,进一步提高目标的检测性能。试验结果表明,该方法可以较为灵活地根据不同阵列结构来构造,不受布阵方式的限制,同时对于高速运动目标的检测也较为有效。     

低冗余度多输入多输出雷达阵列结构设计

针对多输入多输出(MIMO)雷达虚拟阵列的特点,提出一种基于最小冗余阵组合的方法来设计MIMO雷达发射阵列和接收阵列,使得MIMO雷达虚拟阵列为最小冗余阵,从而可以利用有限的阵元获得大的虚拟阵列孔径。还研究了在总的阵元数给定的情况下如何分配发射阵元数和接收阵元数以使MIMO雷达虚拟阵列孔径最大。理论分析和仿真结果表明:提出的MIMO雷达阵列设计方法简单易于实现,阵元利用率高,可以用于大阵元数的MIMO雷达系统。     

基于幺模矩阵的MIMO雷达正交编码信号设计

针对MIMO雷达发射正交波形的要求,提出一种基于幺模矩阵的MIMO雷达信号设计的方法,该方法采用循环迭代算法,设计产生一组幺模的正交相位编码信号,通过仿真实验表明,由此算法设计信号波形具有较低的相关峰值旁瓣电平(PSL)和归一化的互相关峰值(CP)、支持更长的发射信号码长及良好的多普勒分辨率。且此算法具有收敛速度快、性能稳定、运算量低的特点。     

时变加权的机载双基雷达降维空时自适应处理

针对机载双基雷达传统降维空时自适应处理方法杂波抑制性能较差的问题,提出了一种新的降维方法.该方法对杂波协方差估计矩阵进行降维处理,利用时变加权技术对降维后的权值矢量进行更新,以补偿杂波的距离相关性,提高杂波协方差估计准确度.理论分析和仿真结果表明:在不同的双基雷达配置情况下,该方法均可以对非均匀杂波进行有效抑制;且相对时变加权技术最优空时自适应处理,运算量和所需训练样本数大幅减少.此外,与多普勒补偿或角度多普勒补偿方法相比,该方法无需了解有关雷达平台和配置场景的先验知识,适于工程实现.     

采用遗传算法的MIMO雷达L型阵列稀布优化

针对多输入多输出（MIMO）雷达阵列稀布导致栅瓣效应的问题,研究了L型阵列方向图综合方法。通过在发射和接收阵列的阵元位置中引入随机扰动,同步优化收发阵列,对MIMO雷达Ｌ型阵列等效构造的虚拟矩形平面阵列进行二维方向图综合,并且对遗传算法的变异算子进行改进,提高全局搜索性,从而有效抑制栅瓣,降低二维合成方向图中方位维和俯仰维的峰值旁瓣电平。仿真实验证明了所提算法的有效性。     

一种非均匀环境下的MIMO雷达STAP算法

用来处理机载天线阵列所获数据的自适应技术被称作空时自适应处理技术。为了准确估计出检测距离单元杂波干扰的统计特性,传统的STAP算法要求训练样本和待检测样本中的杂波干扰应该是独立同分布（IID）的。但对于MIMO雷达体制和在雷达实际工作的非均匀杂波环境下很难做到这一点。本文将适用于均匀杂波环境的子空间算法推广到了非均匀环境下,仿真结果表明推广后的子空间算法在非均匀杂波环境下有着优秀的性能。     

集中式MIMO雷达与相控阵雷达干扰抑制性能对比

针对传统相控阵雷达与集中式多输入多输出( MIMO)雷达的干扰抑制性能优劣问题,对集中式MIMO雷达与相控阵雷达的信干噪比和改善因子进行了对比分析,从理论上研究了两种体制雷达的干扰抑制能力并进行了数字仿真。仿真结果表明,与传统相控阵雷达相比,集中式MIMO雷达通过提升信干噪比输出增强了干扰抑制能力。     

基于发射波束域-三迭代的机载MIMO雷达STAP方法

针对传统机载多输入多输出(MIMO)雷达空时自适应处理(STAP)中由于发射功率分散而造成的输出信杂噪比(SCNR)下降的问题,该文提出一种基于发射波束域-三迭代的机载MIMO雷达STAP方法。首先建立了发射波束域MIMO雷达STAP的信号模型,并且给出了发射波束加权矩阵的优化设计准则,能够使发射功率聚集于感兴趣的目标空域。然后对发射波束域MIMO雷达的杂噪比(CNR)进行分析,表明其与发射总功率的关系,理论推导显示：相比于全向等功率发射的传统MIMO雷达CNR,发射波束域MIMO雷达CNR减小。同时,为进一步降低发射波束域MIMO-STAP的训练样本数需求与运算复杂度,采用三迭代算法进行权值降维求解。理论分析与仿真实验结果表明：通过相应的三迭代降维处理,发射波束域MIMO-STAP与传统全向等功率发射MIMO-STAP相比能够获取更加优越的输出SCNR性能,且运算量进一步降低。因此,本文提出的发射波束域-三迭代方法具有重要的工程应用价值。     

基于D-optimality准则的多输入多输出雷达阵列设计

为了最小化参数估计的均方误差,提出了基于D-optimality准则(DOBC)的多输入多输出雷达天线几何设计方法。严格推导了天线几何在DOBC准则下需要满足的约束条件;进行了敏感性分析,DOBC准则下的天线几何只与目标方位角之差有关,而与具体的方位角值无关;并推导了远场条件下参数估计的克拉美罗界(CRLB),DOBC准则可以看成一种修正的CRLB,其为最大似然估计算法提供了更严格的下界约束。仿真结果表明,与最小冗余阵列、均匀阵列相比,DOBC准则下的天线几何具有更优越的参数估计性能,且其不受阵列孔径的约束,可以通过扩大孔径,进一步提高分辨力。但随着孔径的提高,方向图的伪峰值会升高,在低信噪比条件下,会造成很大的参数估计误差,因此需要根据实际应用需求,选择合适的孔径大小。     

DOD and DOA estimation in bistatic MIMO radar for nested and coprime array with closed-form DOF

It is well known that sparse array can offer better angle resolution than that of uniform linear array (ULA) in the same number of physical sensors. But in bistatic minimum redundancy sparse array multi-input multi-output (MIMO) radar, it cannot offer closed-form degree of freedom (DOF) for the arbitrary number of sensors with direction of departure and direction of arrival estimation. Therefore, this article introduces a nested array and coprime array into sparse array to solve the problem. First, construct no holes difference-coarray by extracting specified covariance matrix elements. Then, transform the difference-coarray into ULA within bistatic MIMO radar through some mathematical operations. As a result, many angle estimation methods for traditional ULA can be applied to the sparse bistatic MIMO array radar. The proposed algorithm offers closed-form DOFs for sparse array and the array aperture is much larger than that of ULA with identical number of sensors. The usefulness of the proposed methods is verified through computer simulations.