双基多输入多输出雷达准平稳目标空间定位算法

针对现有双基多输入多输出(MIMO)雷达目标定位算法不适用于准平稳目标的问题,提出了双基多输入多输出雷达准平稳目标空间定位算法。该算法利用目标的准平稳特性和旋转不变特性估计参数(ES-PRIT)方法来估计目标相对于发射阵列和接收阵列的二维角度,从而实现对准平稳目标的空间定位。仿真验证表明：该算法不需要多维谱峰搜索和参数配对,具有较小的运算量,并能对消空间阵列噪声,适用于更广泛的未知噪声背景和低信噪比环境。     

基于多输入多输出雷达发射方向图综合的波形设计

针对多输入多输出（MIMO）雷达发射方向图匹配时阵元功率不均匀和发射波形存在较高峰均比等缺点,提出了一种新的MIMO雷达发射方向图综合方法。构造一组基矩阵,将协方差矩阵的求解等效为基矩阵系数的寻优问题,在简化寻优模型的基础上进一步将其转化为一个凸优化问题,以便采用原对偶内点算法进行有效求解;在基矩阵中引入单位矩阵,以保证发射阵元满足等功率辐射要求,同时将尺度因子作为变量进行联合寻优,克服优化方向图对期望波束模值的依赖,解决二者增益不匹配引起优化误差变大的问题;在得到发射波形的协方差矩阵后,利用矩阵分解和交替迭代法设计发射波形,每次迭代过程中利用凸优化理论对发射波形的模值上界进行严格约束,有效减小发射波形的峰均比。仿真实验表明,合成的发射方向图在有效地逼近期望波束的同时大大降低了发射波形的峰均比。     

双基地多输入多输出雷达收发四维角联合估计

基于收发分置双L型阵多输入多输出雷达,提出了利用阵列接收数据的互相关去噪特性,进行目标辐射源收发四维角高精度联合估计的新方法。通过对匹配滤波后的阵列接收数据进行重构和互相关操作,可有效消除空间噪声影响,提高角度测量精度。将收或者发二维角的联合估计转化为两个一维估计,且只需对低维度矩阵进行特征分解,减轻了运算负担。利用特征值求取收或者发俯仰角,利用相应的特征向量构造出的虚拟阵列响应矩阵求取与其自动配对的收或者发方位角。仿真实验表明,该算法以较低的运算复杂度,实现了对空域多目标收发四维角的准确估计,估得的收或者发二维角能够自动配对,在低信噪比和短采样数据情形下,具有优良的角度估计性能。     

匹配滤波器失配下的双基地多输入多输出雷达多目标角度估计

提出了基于匹配滤波器失配的双基地多输入多输出（MIMO）雷达多目标角度估计算法。建立了存在时延、多普勒频率补偿误差情形下的双基地MIMO雷达模型。采用交替迭代的思想,将发射角、时延补偿误差和多普勒频率补偿误差的参数估计问题转化为一个二次规划问题并求解出发射角。用ESPRIT算法估计目标的接收角,并且实现了收发角度的自动配对。仿真实验证明了ESPRIT算法的有效性。此外在附录中推导了本文信号模型下的克拉美罗界。提出了基于匹配滤波器失配的双基地多输入多输出（MIMO）雷达多目标角度估计算法。建立了存在时延、多普勒频率补偿误差情形下的双基地MIMO雷达模型。采用交替迭代的思想,将发射角、时延补偿误差和多普勒频率补偿误差的参数估计问题转化为一个二次规划问题并求解出发射角。用ESPRIT算法估计目标的接收角,并且实现了收发角度的自动配对。仿真实验证明了ESPRIT算法的有效性。此外在附录中推导了本文信号模型下的克拉美罗界。     

多输入多输出天波超视距雷达多模杂波抑制的改进最小方差无失真响应算法研究

多输入多输出天波超视距雷达(MIMO-OTHR)通常利用最小方差无失真响应(MVDR)波束形成来抑制接收回波中的电离层多模杂波对目标探测的影响。由于MIMO-OTHR的全向性发射、杂波噪声协方差矩阵估计不准确以及有限相干积累时间内训练样本数过少,使传统MVDR输出信杂噪比(SCNR)较低。对MIMO-OTHR中的MVDR算法进行改进,以改善其多模杂波的抑制能力。利用2阶锥规划进行发射波束域预处理,将发射能量集中到主模式角度;在阵列接收端进行阵列平滑,抑制主模期望信号,提高杂波噪声协方差矩阵估计精度;利用MVDR波束形成双迭代算法,降低对计算量与训练样本数的需求。仿真结果表明：改进MVDR算法可有效抑制多模杂波;以较少训练样本及较小计算量,可以获取更高的输出SCNR.     

基于互质多载频MIMO雷达的DOA估计

为在多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达接收通道数量受限的情况下获得较好的角度分辨力,利用互质多载频在互质空间构建等效阵列,提升MIMO雷达的等效孔径及阵列自由度。基于多载频MIMO雷达阵列接收信号的互质空间信号模型,提出了一种联合求根的互质空间单快拍波达方向(direction of arrival, DOA)估计方法,以充分利用多载频互质空间等效阵列的孔径和自由度。仿真结果证明了所提算法的有效性。     

基于DSP的雷达多目标模拟器的设计和实现

阐述了雷达多目标模拟器的设计，介绍了串口通信、SHARC、FPGA等技术的应用，给出了一种可实时模拟多批目标回波的雷达信号模拟器的实现方案及硬件框图、软件流程，最后对其工作性能做了简要分析．     

一种基于Costas序列的多输入多输出声纳正交发射信号集设计方法

寻找一组宽带正交发射信号集对多输入多输出（MIMO）声纳探测至关重要,信号集的正交性能好坏直接影响着MIMO声纳的探测效能。按照Costas序列编码的跳频信号具有近似理想的自模糊函数,但同一有限域构造的不同Costas跳频信号间并不总具有理想的正交性。基于有限域理论提出了一种本原元的搜索方法,利用安全素数的本原元设计了一组正交性最优的MIMO声纳正交发射信号集。仿真结果表明,对于1 000以内的素数,基于安全素数的有限域构造的正交跳频信号集不仅具有最优的正交性,还能取得最大的信号集大小。     

单输入多输出水声信道的联合稀疏恢复估计

单输入多输出(SIMO)水声通信系统可利用空间分集获取性能增益,考虑到水声信道垂直相关半径通常大于SIMO接收阵的阵元间距,因此各个SIMO信道响应的多径稀疏结构具有较强的相关性。利用SIMO信道间存在的稀疏相关性,提出分布式压缩感知（CS）框架的SIMO水声信道联合稀疏恢复估计算法,与传统CS信道估计方法只利用信道自身稀疏性相比,联合稀疏恢复估计方法可进一步利用信道间多径结构的相关性提高稀疏重构性能。仿真和海试SIMO水声通信实验表明：与传统估计方法相比,利用多通道联合稀疏恢复可有效提高SIMO信道估计性能,特别是可获取较低信噪比条件下的性能改善。     

接收分集多入多出雷达多目标定位研究

针对“宽波束发射一宽波束接收”多基地雷达存在定位精度低和易产生虚假目标等缺点,讨论了一种空间接收分集的多入多出( MIMO)雷达,该MIMO雷达是一种特殊结构的一发（射站）多（接）收（站）( STMR)多基地雷达,其工作模式也为“宽波束发射一宽波束接收”,能避免复杂的波束同步扫描问题。对接收分集MIMO雷达提出了一种基于Capon谱估计的多目标定位方法,并与普通STMR多基地雷达的定位精度进行了比较。仿真结果表明,接收分集MIMO雷达能有效解决“宽波束发射一宽波束接收”多基地雷达的低定位精度和易产生虚假目标的问题。     

一种双基地MIMO雷达的相关目标定位方法

多输入多输入（MIMO）雷达是最近几年提出来的一种新体制雷达,在探测目标空间位置时,若空间目标相关,很多算法将会失效。针对该问题,提出一种双基地MIMO雷达的相关目标定位方法,通过在MIMO雷达的发射端和接收端构造虚拟阵列,从而实现空间相关目标信号的解相关,得到空间目标正确的位置,且估计参数自动配对。该方法避免了阵列孔径损失,估计精度高。理论分析和计算机仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于RD-SRT的TR MIMO雷达DOA估计算法

针对时间反转MIMO雷达多重信号分类算法计算量庞大的问题,提出一种基于降维子空间旋转变换技术的多目标波达角估计算法。首先,通过采用降维思想对TR MIMO回波信号进行降维处理,来减少计算量; 然后,为构造旋转变换矩阵,对噪声子空间按行分块并取其逆矩阵; 最后,利用该逆矩阵对噪声子空间矩阵旋转变换,得到低维子空间矩阵,对比导向矢量构造谱函数估计目标的角度信息。相对于传统的MUSIC算法,该算法降低了噪声子空间的维度,大大降低了计算量,而且具有更高的目标分辨率。     

基于最佳线性无偏估计的双基地雷达走位方法

利用坐标转换后的伪测量值，根据最佳线性无偏估计原理，提出一种双基地雷达目标的定位方法并给出了算法定位误差的Cramer-Rao理论下限表达式，在不同噪声条件下对算法进行仿真计算，结果表明该方法可以显著提高双基地雷达目标的定位精度，其理论下限和仿真结果都明显优于最小二乘方法。     

多径效应下MIMO雷达的DOA估计算法

为了应付当前雷达面对的严峻挑战,多输入多输出（MIMO）雷达应运而生。随着MIMO雷达技术的发展,改善MIMO雷达的DOA估计性能显得越来越重要。鉴于此,利用ESPRIT算法,在收发共置的均匀线阵MIMO雷达模型基础上,考虑信号多径传播环境,针对单信源情况对算法进行了推导。仿真实验表明,所介绍的算法可以有效估计多径传播情况下单信源的方位信息,使MIMO雷达的DOA估计性能得到改善。     

基于雷达扩展目标的速度矢量估计方法

针对引信段相对匀速直线运动的目标,提出了基于雷达扩展目标多散射点特性估计速度矢量的方法。通过导引头雷达测量得到多散射点的多普勒速度、角度等信息,利用最小二乘法便可在一个观测周期内快速准确地估计目标速度矢量。该估计值可用于爆炸点和引爆时间预测,从而极大地提高引信性能。仿真结果验证了该方法的有效性。针对引信段相对匀速直线运动的目标,提出了基于雷达扩展目标多散射点特性估计速度矢量的方法。通过导引头雷达测量得到多散射点的多普勒速度、角度等信息,利用最小二乘法便可在一个观测周期内快速准确地估计目标速度矢量。该估计值可用于爆炸点和引爆时间预测,从而极大地提高引信性能。仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于MIMO雷达技术的导引头角闪烁抑制技术研究

角闪烁是重要的目标特征信号,它严重影响着雷达的探测精度,是造成导引头近距丢失目标的主要原因之一。因此就导引头角跟踪系统而言,必须对其加以抑制。针对导引头目标角闪烁问题,提出了一种利用MI-MO雷达技术抑制角闪烁的方法。仿真结果表明,该方法采用了空间分集思想,对抑制角闪烁是非常有效的。     

非理想条件下分布式MIMO雷达目标检测

针对任意波形相关、任意阵列配置情况下分布式MIMO雷达目标检测问题,提出了一种基于Cholesky分解的MIMO雷达检测器;首先分析了分布式MIMO雷达回波的相关性,并给出了任意阵列配置时MIMO雷达检测算法;同时,为了解决发射波形相关矩阵出现奇异性导致无法获得检测统计量的问题,提出了基于Cholesky分解的分布式MIMO雷达检测方法,给出了统一框架下的检测统计量表达式,推导了虚警概率和检测概率的近似解析式;研究得出:在低信噪比情况下,相关性越大,检测性能越好;在高信噪比时,相关性越小,检测性能越优;最后数值仿真验证了理论分析的有效性和正确性.     

基于SNVA的机动目标状态估计

利用位置预测估计值与位置滤波估计值之间的偏差进行加速度方差自适应调节,提出一种基于状态噪声方差自适应(SNVA)的机动目标状态估计方法。采用SNVA对目标加速度噪声方差进行自适应调整,实现了对当前统计模型的改进; 利用扩展卡尔曼滤波算法对目标状态进行估计。仿真结果表明,基于SNVA的扩展卡尔曼滤波算法对机动目标速度估计的绝对误差小于0.1 m/s,加速度估计的绝对误差小于0.1 m/s²,能够对机动目标的状态进行准确的估计。