一种同波束多目标测轨的角度修正方法

为解决船载测控设备对同波束内的非主跟踪扩频目标测轨时测角数据偏差大的问题,剖析了现有设备同波束多目标测轨方法的缺陷,提出了一种基于多目标角误差电压的角度修正方法,根据此方法分析了测控过程中获取的外测数据,对实测角度数据进行了修正和定轨反演验证,通过多目标测角信息传输方式的改进实现测角数据的实时修正,有效提高了同波束多目标飞行轨迹测量精度。     

超分辨测角在海用相控阵雷达低角测量中的应用

低空目标的直达回波与多径反射回波相互耦合,使雷达测角误差显著增大,严重影响海用雷达对低空目标的探测性能。数字相控阵雷达可同时生成多个接收波束,利用超分辨测角技术提高测角精度。文中给出了超分辨测角技术在海用数字相控阵雷达中的一种工程应用方法,并将多信号分类、最大似然法两类超分辨测角技术与传统的高低波束测角技术进行了分析比较。仿真结果表明:超分辨类算法对海面低角目标的测角性能相比传统方法有很大提升,并且受阵面幅相误差影响不大,在海用数字相控阵雷达中有较好的工程应用前景。因此,本研究对工程实际中海用数字相控阵的低空目标探测技术有较大的参考价值。     

基于高分辨距离像的单脉冲角跟踪技术

 本文针对宽带毫米波雷达角跟踪中的角闪烁问题 ,提出了所谓基于高分辨距离像的单脉冲测角新算法 ,该算法根据单脉冲雷达原理 ,在测角之前首先对目标回波信号进行一维成像处理 ,然后以距离像作为单脉冲比幅信息 ,得到目标各距离单元的角度位置 ,经过一定的平滑处理 ,最后得到目标的径向几何中心的空间角度 .仿真实验表明该算法可以大大提高单脉冲雷达的角测量精度.     

基于单脉冲雷达和差通道多普勒估计的前视成像

单脉冲测角技术用于扫描雷达前视成像可有效提高图像的清晰度,但单个脉冲对同分辨单元多目标测角时会发生角闪烁现象,造成图像模糊.该文提出了一种基于单脉冲雷达和差通道多普勒估计的前视成像算法,利用目标和平台之间相对运动引起的多普勒梯度差异实现同分辨单元内不同方向目标的分离,然后在多普勒域采用和差比幅测角(SDAC)技术测量目...     

基于极大似然估计的高分辨雷达测角方法

研究了高分辨雷达的测角方法:在介绍单脉冲测角原理的基础上,建立了宽带高分辨雷达角度估计模型,推导了目标偏角与回波信号的联合概率密度函数;提出了基于极大似然估计的宽带雷达测角方法,通过采用迭代算法交替更新目标偏角和回波信号,实现了目标偏角和回波信号的联合估计,并给出了目标偏角估计精度的近似克拉美罗界。仿真比较了该方法与传统窄带雷达测角方法的估计性能,结果表明,本方法的测角精度优于传统窄带测角方法,且在信噪比一定的条件下目标距离单元数越多,测角的均方根误差越小。仿真验证了该角度估计方法是渐近无偏的,估计误差方差小于传统窄带测角方法,且随距离单元数增多而减小。     

一种子阵级DAR同时多波束拟合测角方法

针对数字同时多波束技术在子阵级数字阵列雷达中的应用问题,提出了一种适用于子阵级数字阵列雷达的同时多波束测角方法。首先介绍了如何通过数字加权的方式形成同时接收多波束,然后基于比幅法建立了同时多波束拟合测角模型,给出了同时多波束拟合测角方法的实现流程和具体步骤,最后进行仿真验证及分析。仿真结果表明:该方法具有与数字和差单脉冲相当的测角精度,且在保持一定测角精度的情况下,同时多波束拟合测角方法可以获得更宽的测角范围,具有良好的工程化应用价值。     

毫米波末制导雷达频域高分辨测角技术研究

针对毫米波末制导雷达角跟踪精度差的问题,提出基于频域高分辨像的单脉冲测角算法.该算法根据单脉冲雷达测角原理,在测角之前时和差通道的回波信号分别进行一维频域成像,然后在频域做比幅测角,获得频域单元的角度误差,经过一定的滤波处理,得到目标径向几何中心的空间角度.仿真结果表明该算法可大大提高单脉冲雷达的测角精度.     

DBF同时多波束测角方法研究及工程实现

本文介绍了一种采用数字波束形成技术(DBF)实现同时多波束进而进行单脉冲测角的方法,给出了一种采用该方法的三坐标搜索雷达的系统组成.文中还详细讲述了相移DBF的数学模型、多波束单脉冲和差测角方法以及测角误差修正方法.仿真和实测结果表明,本文介绍的方法实现简单,测角精度等同于单脉冲测角,具有较高的实用价值.     

一种利用高分辨距离像提高圆锥扫描测角精度的方法

利用阶跃变频脉压体制提供的高分辨特性,提出了圆锥扫描测角情况下抑制角闪烁、提高目标测角精度、跟踪目标要害部位的方法。这种方法利用一维距离像分离目标的散射中心,对分离后的散射中心进行测角。仿真试验表明,这种方法可以提高圆锥扫描的测角精度、抑制角闪为乐。     

一种基于u-v空间的相控阵雷达测角方法

现代雷达通常采用接收同时多波束实现大的空域覆盖,减小扫描周期、节省时间资源。此时可采用相邻波束比幅测角的方法进行测角,但相邻波束目标回波幅度比值与角度之间的非线性关系导致需要事先针对不同波位和频点建立多个误差关系曲线表,不仅建表繁琐,同时会带来存储负担。针对该现象本文提出了一种基于u-v空间的相邻波束比幅测角方法,该方法只需要事先建立方位俯仰各一条误差曲线,适用于不同波位和不同频点的角度测量,通过仿真实验验证,该方法有效简化了测角流程、降低了测角运算复杂度。     

采用机会照射源的杂波抑制与弱目标检测方法

在利用机会照射源进行目标探测时,目标信号经常淹没在强直达波与多径杂波中;同时,由于强目标信号旁瓣的遮盖效应,经常存在弱目标的漏检。针对以上问题,本文提出基于梯度变遗忘因子递推最小二乘的杂波抑制算法抑制直达波与多径杂波,同时提出了一种基于内插的改进CLEAN算法来实现强目标的抑制。该算法首先进行杂波抑制,然后与参考信号作二维时频互相关,估计出强目标信号的时延与多普勒频率;利用经过内插的时延点构造强目标干扰矩阵完成强目标的抑制,因此而达到检测弱目标信号的目的。经仿真实验证明该算法对于目标回波的时延与多普勒估计误差不敏感,且在强目标时延为分数倍采样周期时仍然能达到很好的抑制性能,有效检测到弱目标信号。      

基于多帧相位增强的米波雷达低仰角目标DOA估计方法

针对米波雷达低仰角目标的DOA估计问题,该文提出一种新的基于多帧相位特征增强方法,所提方法可以有效解决低仰角条件下阵列接收信号中直达信号相位特征模糊问题,进而提高DOA估计精度。通过学习多帧原始数据的相位分布特征与理想环境下直达波信号的相位分布特征之间的复杂映射关系,有效削弱多径信号引起的相位误差,将增强后的相位信息与原始的幅度信息进行数据重组,并利用已有的超分辨算法进行DOA估计。通过计算机仿真实验和实测数据验证,该文所提方法在DOA估计性能以及泛化能力上优于基于物理驱动的MUSIC算法以及数据驱动的基于特征反演和基于支持向量回归的两种估计方法。     

Joint parameter estimation of DOD/DOA/polarization for bistatic MIMO radar

In the paper,polarization-sensitive array is exploited at the receiver of multiple input multiple output (MIMO) radar system,a novel method is proposed for joint estimation of direction of departure (DOD),direction of arrival (DOA) and polarization parameters for bistatic MIMO radars. A signal model of polarimetric MIMO radar is developed,and the multi-parameter estimation algorithm for target localization is described by exploiting polarization array processing and the invariance property in both transmitter array and receiver array. By making use of polarization diversity techniques,the proposed method has advantages over traditional localization algorithms for bistatic MIMO radar. Simulations show that the performance of DOD and DOA estimation is greatly enhanced when different states of polarization of echoes is fully utilized. Especially,when two targets are closely spaced and cannot be well separated in spatial domain,the estimation resolution of traditional algorithms will be greatly degraded. While the proposed algorithm can work well and achieve high-resolution identification and accurate localization of multiple targets.     

多输入多输出雷达低旁瓣发射方向图优化算法

提出了一种基于波束域加权的低旁瓣方向图设计方法。综合考虑方向图匹配性能和发射阵元等功率作为约束条件,建立低旁瓣发射方向图优化模型,采用半正定松弛技术将优化模型转化为凸优化问题;对波束加权矩阵施加对偶约束,使得接收信号满足旋转不变性;利用高斯随机化方法对波束加权矩阵进行求解,得到原优化问题的最优解。仿真结果表明,算法能够保持期望主瓣形状并有效降低方向图旁瓣,提高到达角(DOA)的估计精确度和角度分辨力。     

A new DOA estimation technique based on subarray beamforming

A new direction-of-arrival (DOA) estimation technique using subarray beamforming is proposed. Two virtual subarrays are used to form a signal whose phase relative to the reference signal is a function of the DOA. The DOA is then estimated based on the computation of the phase shift between the reference signal and its phase-shifted version. Since the phase-shifted reference signal is obtained after interference rejection through beamforming, the effect of cochannel interference on the estimation is significantly reduced. The proposed technique is computationally simple, and the number of signal sources detectable is not bounded by the number of antenna elements used. Performance analysis and extensive simulations show that the proposed technique offers significantly improved estimation resolution, capacity, and accuracy relative to existing techniques.     

基于空间平滑多重信号分类算法的低角目标探测

基于阵列信号处理的目标回波到达方向（DOA）估计算法具有分辨力强、估计精度高、抗干扰能力强的特点，是目标测向的研究热点。多重信号分类（MUSIC）算法就是基于阵列信号处理的目标测向算法之一，传统的多重信号分类算法假设目标回波是互不相关的，这导致其应用效果受到较大的限制。在传统多重信号分类算法的基础上，采用空间平滑多重信号分类算法进行目标回波解相干处理，推导给出了估计目标回波到达角度的表达式以及该算法的实现流程框图，并结合数值模拟结果以及实际应用场景对该算法的优缺点进行了对比分析。空间平滑多重信号分类算法在低角目标探测、单目标多径问题、多目标到达角度与多目标数量估计等方面具有一定优势。     

基于行列合成的实值二维Root-MUSIC算法

在低仰角及多径环境下,常规二维波达方向估计的高分辨方法需要特征值分解或者多维搜索,运算量巨大,文中提出了一种基于行列合成处理和实值二维Root-MUSIC测角的双迭代方法.该方法由某个初始二维角度出发,首先进行行列合成,将面阵接收的数据矩阵合成为行列矢量,然后用实值Root-MUSIC分别估计俯仰角和方位角,最后由更新的二维角度重构加权向量,对阵列数据进行行列合成并重新估计二维角度,其迭代直至得到的二维角度满足给定的精度.该方法操作简单、收敛速度快,由于引入了实值域处理,在对多径信号解相关的同时进一步降低了运算量.计算机仿真结果证实了该方法估计低仰角信号的二维波达方向的正确有效性.     

Beam Forming in Smart Antenna with Precise Direction of Arrival Estimation Using Improved MUSIC

Smart antenna is now commonly used in communication systems due to its high advantages. In order to improve the performance of smart antenna operation, efficient design of beam forming pattern is required based on the subjected antenna parameters. In the previous works, beam forming techniques were proposed using hybridization of soft computing techniques, however the precision has not been considered in terms of direction of arrival (DOA). This paper includes DOA while deriving the beam forming pattern of smart antenna. To estimate precise DOA, the MUSIC algorithm is improved by introducing a tuned correlation matrix after solving the objective model for the matrix. Thus estimated DOA pattern is more precise as the unwanted side lobes are suppressed when compared to the conventional DOA pattern. Based on the estimated DOA pattern, the antenna beam forming pattern is derived as per the required direction of angles. The experimental results show the performance of the proposed beam forming technique over the previous techniques.     

高频地波雷达射频干扰抑制新算法的研究

针对高频地波雷达易受到其他设备发射的高频信号干扰的问题, 通过分析射频干扰与有效目标信号在雷达回波中的表现形式及其在雷达距离多普勒谱图中出现区域的差异, 运用多重信号分类算法估计射频干扰的频率和方位角子空间, 利用子空间投影的方法分别在频率和方位角上分解射频干扰信号和有用目标回波信号, 之后从原信号中减去射频干扰分量, 从而实现射频干扰抑制的目的.仿真结果与实测数据的处理结果都表明:该算法可以有效抑制射频干扰.     

A HGGSA Approach to Beam Forming for DOA Estimation in Smart Antenna Arrays

Beam forming is one of the most important processes in smart antenna systems for DOA estimation. The most important function in beam forming is changing beam pattern of antenna for a particular angle. If the antenna does not change the position for the specified angle, the signal losses will be high. For avoiding this, a hybrid method, called HGGSA (hybrid genetic and gravity search algorithm) is proposed that is developed by combining genetic algorithm and GSA to beam forming for DOA estimation in smart antenna arrays. In the proposed method, if an angle is given as input, it will give the maximum signal gain in the beam pattern of the antenna with corresponding position and phase angle after searching through the space based on the HGGSA algorithm.