基于实值处理的联合波束域双基地MIMO雷达测角算法

该文提出一种基于实值处理的联合波束域双基地多输入多输出(MIMO)雷达测角方法。与直接采用离散傅里叶变换(DFT)空域滤波器的传统波束域方法不同,该方法的空域滤波器通过凸优化方法进行设计,能够灵活控制空域滤波器的带宽并抑制旁瓣电平。基于这种特性,设计的空域滤波器的主旁瓣比能够得到很大提高,从而提高测角性能。更重要的是,所提算法对发射和接收波束矩阵的结构进行设计,这种特殊的结构是构造实值信号模型的必要条件。最后,该文通过建立映射关系的方法对插值误差进行补偿。仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于波束域实值HOSVD的双基地MIMO雷达测角算法

本文提出了一种基于波束域实值处理的高阶奇异值分解(Higher-Order Singular Value De-composition)双基地多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)雷达测角算法.该算法与传统波束域测角算法不同,通过凸优化方法对发射和接收波束域矩阵进行优化设...     

基于ESPRIT算法的十字型阵列MIMO雷达降维DOA估计

该文针对十字型阵列配置下的单基地MIMO雷达2维空间角度估计问题,提出一种基于ESPRIT算法的降维DOA估计算法。算法通过降维矩阵的设计及回波数据的降维变换,将高维回波数据转换至低维信号空间,最大程度地去除了所有的冗余数据;利用矩阵的酉变换进行实数域信号子空间的估计,并基于ESPRIT算法实现2维空间角度的联合估计及参数的自动配对。算法不牺牲阵列孔径,在获取信噪比增益和快拍增益的同时,有效降低了回波数据的维数,具有更低的运算复杂度。仿真结果验证了理论分析的正确性和算法的有效性。     

基于快速张量分解的波束空间MIMO雷达二维DOA估计算法

传统MIMO雷达由于采用全向发射模式导致目标增益损失严重,致使DOA估计算法性能较差.因此,本文提出基于波束空间MIMO雷达的张量模型和快速张量分解的二维DOA估计算法.波束空间MIMO雷达能够通过发射波束成形技术将发射能量集中到指定空域,弥补传统MIMO雷达的发射增益损失.通过高阶张量模型应用MIMO雷达多脉冲接收数...     

基于MIMO雷达的极化平滑降维酉ESPRIT算法

相干目标的波达方向估计一直是雷达信号处理中的一个难题.为了获得更好的相干信号角度估计精度,并提高算法可实现性,在多输入、多输出雷达的基础上,提出一种极化平滑降维酉旋转不变性参数估计算法.首先通过降维矩阵对接收信号数据进行降维处理,然后利用降维后的接收数据构造中心复共轭对称矩阵,再构建适当的酉矩阵对其进行实值处理,然后对...     

基于时间反转的MIMO雷达实值MUSIC算法

针对时间反转(TR)多输入多输出(MIMO)雷达多重信号分类(MUSIC)算法计算量庞大的问题,提出一种基于时间反转的MIMO雷达实值MUSIC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,为将协方差矩阵转化到实数域,构造酉变换矩阵进行实值变换;最后,分解出实值协方差矩阵的噪声子空间,构造谱函数估计信号波达角。相对于传统的MUSIC算法,该算法借助实值变换剔除了复数运算,极大地降低了计算量,而且不需要空间平滑降低阵列孔径就具有解相干的能力。仿真结果证实了算法的正确性。     

基于波束空间的米波MIMO雷达角度估计算法

针对米波多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)雷达低仰角估计的问题,提出了一种基于波束空间的角度估计算法.结合米波MIMO雷达低仰角目标的回波特点,建立了同时考虑发射多径和接收多径的信号模型.算法首先在接收端形成多个接收波束,再利用发射信号进行匹配滤波,然后在接收端形成多...     

基于ESPRIT算法的L型阵列MIMO雷达降维DOA估计

该文针对L型阵列MIMO雷达的2维角度估计问题,基于ESPRIT算法提出两种降维DOA估计方法。首先通过降维矩阵的设计及回波数据的降维变换,将高维回波数据转换至低维信号空间;然后分别基于特征分解和传播算子获得信号子空间的估计,最后利用ESPRIT算法实现2维空间角参量的联合估计及参数的自动配对。算法不牺牲阵列孔径,最大程度地降低了回波数据的维数,具有更低的运算复杂度。仿真结果验证了该文理论分析的正确性和算法的有效性。     

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。     

一种降维的MIMO雷达MVDR波束形成算法

深入研究了多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output, MIMO）雷达的波束形成问题,针对MIMO雷达直接运用常规的最小方差无失真响应（MVDR）波束形成算法时所需的训练样本数大和运算复杂度高的不足,提出了一种降维的MVDR波束形成算法。该算法首先将1个 维（ 分别为发射和接收阵元数）的权矢量分解成两个低维（1个 维和1个 维）权矢量的Kronecker积,然后分别利用MVDR算法求得分解后的两个权矢量,最后再合成原始的最佳权矢量。该算法通过将一个高维权矢量的求解问题转换成两个低维权矢量的分别求解问题,在保证波束形成器性能的基础上有效地降低了运算复杂度,减少了所需的训练样本数,因此本文算法更具有实际应用价值。仿真结果验证了算法的有效性。      

Multi-invariance ESPRIT-like algorithms for coherent DOA estimation

Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Technique(ESPRIT) algorithm can estimate Direction-Of-Arrival(DOA) of coherent signal,but its performance can not reach full satisfaction.We reconstruct the received signal to form data model with multi-invariance property,and multi-invariance ESPRIT algorithm for coherent DOA estimation is proposed in this paper.The proposed algorithm can resolve the DOAs of coherent signals and performs better in DOA estimation than that of ESPRIT-like algorithm.Me...     

机电扫描天线阵列接收信号调制效应分析

提出了一种新的单基地MIMO雷达波达方向(DOA)估计算法:降维Power-ESPRIT算法。该算法首先通过降维变换将MIMO雷达数据变换至低维信号空间,然后进行从复数域到实数域的转换,并在实数域上使用采样数据协方差矩阵的幂获得信号子空间的估计,最后构造实值旋转不变性方程估计目标的DOA。仿真结果表明,在低信噪比、低快拍数的环境下,该算法与已有ESPRIT方法相比,具有近似性能,却拥有较低的计算复杂度。该算法的计算复杂度是RD-ESPRIT的25%左右,是RD-UESPRIT的65%左右。     

基于MUSIC算法的L型阵列MIMO雷达降维DOA估计

该文提出一种基于MUSIC算法的L型阵列多输入多输出雷达降维波达方向(DOA)估计算法。该算法首先针对L型阵列导向矢量的结构,构造出一个降维矩阵,将回波信号转换到低维空间。然后利用二次优化方法将2维DOA估计分解为两个1维DOA估计。最后利用MUSIC空间谱估计其中1维角度,并利用求得的角度回代谱函数,对另1维角度进行求根估计。该算法将2维空间谱搜索降为1维搜索,极大地降低了运算复杂度。理论分析和仿真结果验证了该算法的准确性和可行性。     

强约束优化降维MUSIC二维DOA估计

该文针对2维DOA估计运算量大的问题,提出一种改进的降维MUSIC(MRD-MUSIC)算法。MRD-MUSIC算法利用二次优化方法将2维DOA估计分解为两级1维DOA估计,从而大大降低了运算量。其中采用对优化函数直接求导的方式求解问题函数,使方向向量得到了较强约束,因此求解结果更加接近最优解。仿真实验验证了算法的正确性,角度估计运算效率高,无角度配对过程,且具有较高的成功率与精确度。     

基于矢量传感器MIMO雷达的DOD DOA和极化联合估计算法

该文研究了一种基于多输入多输出(MIMO)电磁矢量传感器阵列雷达目标波离角(DOD),波达角(DOA)和极化联合估计问题。提出一种新型矢量阵MIMO雷达系统模型,发射阵列采用常规阵元,而接收阵列采用电磁矢量传感器。在此基础上,该文提出4维MUSIC, ESPRIT和迭代1维MUSIC 3种联合参数估计算法。其中迭代1维MUSIC算法首先利用矢量传感器的内在结构特点获得目标DOA预估计,随后采用MUSIC算法对DOD和DOA分别进行1维搜索获得目标角度的高精度估计,最后给出一种基于ESPRIT的目标极化估计算法。迭代1维MUSIC算法可用于不规则阵列,对接收阵列约束较少,无需2维搜索及多维搜索,还可以利用矢量阵特点扩展阵列孔径提高DOA估计精度。此外,论文还推导了DOD, DOA和极化联合估计的CRB。仿真实验表明,与前两种算法相比,迭代1维MUSIC算法具有与CRB更接近的估计精度。     

双基地MIMO雷达高速运动目标的DOD和DOA联合估计

高速目标在回波积累时间内会跨多个距离单元运动,因此双基地MIMO雷达利用单个距离单元上的目标回波数据估计目标发射角(DOD)和接收角(DOA)会产生较大误差,影响目标的交叉定位。该文根据高速目标回波特点提出一种双基地MIMO雷达的跨距离单元估计目标多维参数的方法,该方法把目标在不同距离单元上的脉冲压缩数据的采样协方差矩阵进行平均,提高其协方差矩阵的估计精度,然后采用超分辨算法进行DOD和DOA参数估计。仿真结果表明该方法对高速运动目标的角度估计精度高于现有算法,接近于现有算法在目标无距离走动时的角度估计精度,且其角度估计性能与目标跨越的距离单元数无关。     

稀疏极化敏感阵列的波达方向和极化参数联合估计

该文采用稀疏分布极化敏感阵列(SD-PSA),研究了多目标波达方向(DOA)和极化参数的估计问题。首先建立稀疏极化敏感阵列信号模型;然后利用阵列的空间旋转不变性运用ESPRIT算法得出信号的高精度周期性模糊多值DOA估计;同时利用子阵列导向矢量之间的关系得出信号的极化信息和DOA的无模糊粗估计;最后利用DOA粗估计值解模糊,得到信号的高精度无模糊DOA估计。该文所提阵列的阵元间距大于半个波长距离,扩展了阵列2维物理孔径,一定程度上降低了阵元间的互耦影响,相应的信号DOA估计精度大大提高。仿真实验结果验证了该算法对信号DOA和极化参数估计的有效性。