机载相干MIMO雷达杂波自由度估计研究

针对任意发射波形合成结构影响下的机载相干MIMO雷达杂波自由度的估计问题。论文提出了一种机载相干MIMO雷达杂波自由度估计的构造法,该方法利用发射波形合成结构直接构造等效矩阵代替杂波协方差矩阵进行求秩。通过递推分解等效矩阵,提出并证明了一种杂波自由度快速估计准则,建立了机载相干MIMO雷达发射波形合成结构、阵列稀布构型与杂波自由度之间的定量关系。研究表明:该方法和准则能够准确预测任意发射波形合成结构下的机载MIMO雷达的杂波特征谱结构。该理论既保证了降秩STAP算法性能的最优又具有较小的计算量,并为最优发射波形合成方案和MIMO STAP算法的设计提供了依据。     

任意波形相关性的机载MIMO雷达杂波建模与分析

为了分析任意发射波形相关性影响下的机载MIMO雷达杂波分布特性,从信号空间与阵元空间变换的数学角度构建了发射波形合成模型。在此基础上,提出了任意发射波形合成影响下的机载MIMO雷达杂波统一模型,论述了发射波形合成与杂波统一模型之间的关系。仿真揭示了统一模型下发射波形从全正交、相关到全相干的演变过程中杂波的分布特性。研究得出,发射波形互相关矩阵的结构决定了杂波谱展宽的程度,而该互相关矩阵的秩决定了杂波自由度大小。该模型为波形设计影响下的机载MIMO雷达STAP算法的设计提供了理论依据。     

单脉冲测角技术在MIMO雷达不同布阵下的性能分析

本文研究了多输入多输出(MIMO)雷达系统波束形成和单脉冲测角问题。MIMO雷达利用分集技术,在发射端全向发射正交波形,在接收端利用DBF技术同时形成多个波束。本文推导不同接收方式下MIMO雷达波束的方向图函数,给出其半功率波束宽度计算公式。将数字单脉冲测角技术应用于MIMO雷达,通过不同布阵对测角精度进行分析,并与相控阵雷达测角性能进行比较。计算机仿真结果表明,在相同阵列情况下,MIMO雷达测角性能优于传统相控阵雷达。     

机载MIMO雷达收发联合降维STAP算法统一理论框架

该文研究了机载多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output,MIMO）雷达杂波抑制的收发联合降维空时自适应处理（Space Time Adaptive Processing,STAP）算法统一理论框架。首先,基于机载MIMO雷达发射波形分集的特性,构建了机载MIMO雷达降维联合自适应STAP处理的统一理论框架结构。在此基础上,建立了3种降维STAP处理结构。最后,针对上述3种降维结构,给出了相应的3类适用于MIMO体制的降维STAP处理算法。仿真实验表明:机载MIMO雷达联合降维自适应算法具有较好的杂波抑制性能和较强的抗干扰能力。      

发射波形合成下的机载MIMO雷达杂波统一模型

针对发射波形相关及非理想因素影响下的机载MIMO雷达杂波分布特性的问题,给出了理想情况下机载MIMO雷达杂波模型。利用信号集合及阵列导向矢量投影变换的原理,提出了基于波形合成的机载MIMO雷达杂波统一模型,分析了模型与理想MIMO雷达、相关MIMO雷达及相控阵雷达的统一关系。然后给出了多种非理想因素影响的误差矩阵,建立了非理想因素影响下的机载MIMO雷达杂波统一模型。最后仿真分析了波形相关及非理想因素影响下的MIMO雷达杂波特性,并得出结论:波形合成会产生子阵合成,当合成子阵间发射信号全正交,且合成子阵内各阵元发射信号全相干时,杂波谱的斜脊线最窄。该统一模型为机载MIMO雷达杂波特性分析及STAP算法设计提供了理论依据。     

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。     

MIMO阵列波束形成方法研究

相控阵雷达无法分辨一个波束宽度内的2个目标,多输入多输出(Multi-Input Multi-Output,MIMO)雷达阵列各阵元发射正交信号,提高了阵列系统的自由度,改善了雷达阵列系统分辨性能。文中给出了MIMO阵列相关滤波器组分离目标回波信号的原理框图,并进行了MIMO阵列常规波束形成器和最小方差无失真响应(MVDR)波束形成器理论分析和仿真实验。仿真结果表明,MIMO阵列比常规相控阵列具有更高的角度分辨率。     

相控阵MIMO雷达最佳子阵划分

研究了相控阵多输入多输出（MIMO）雷达发射阵列采用满重叠划分方式时的波束形成,将收发波束方向图表示为单个子阵的发射波束方向图、波形分集方向图和接收波束方向图乘积的形式,并分析其最大探测距离、主瓣宽度、副瓣性能以及输出信号与干扰加噪声比性能。理论及仿真结果表明：与同等配置的相控阵雷达和MIMO雷达相比,相控阵MIMO雷达拥有更好的副瓣抑制性能以及抗干扰能力。并通过研究子阵数目对雷达性能的影响,得到了不同准则下的最佳子阵数目选取方案。     

基于原子范数的MIMO雷达发射波形设计方法

针对现有多输入多输出(MIMO)雷达发射波形设计方法存在运算量高的问题,该文提出一种基于原子范数的MIMO雷达发射波形设计方法。根据原子范数的信号模型,该算法首先选择一个具有特殊结构的发射滤波器组以及一组正交信号,将MIMO雷达发射波形设计问题转化为原子范数最小化问题,然后采用半正定规划(SDP)对原子范数进行求解,得到(半)正定Toeplitz矩阵,并对其进行范德蒙分解实现发射滤波器组的估计,最后综合发射滤波器组与正交信号获得MIMO雷达的发射波形。理论分析与仿真结果表明,该算法满足等能量发射准则以及小的峰均功率比(PAPR)。同时,该算法相比于现有算法有较低的运算量以及良好的匹配性能。     

非完备杂波先验知识场景下MIMO-STAP稳健波形设计

本文考虑了色高斯干扰条件下MIMO STAP稳健波形优化问题以提高非完备杂波先验知识条件下多输入多输出（MIMO）雷达体制下空时自适应处理（STAP）最坏情况下探测性能。由于高斯干扰（包括杂波、干扰以及热噪声）场景下最大化系统输出信干噪比（SINR）等价于最大化MIMO STAP检测性能,因而在本文所建立杂波协方差估计误差的模型基础上,总功率发射以及参数不确定凸集约束下,经推导可得稳健波形优化问题。为求解得到的复杂非线性问题,本文提出了一种迭代算法以优化发射波形相关阵（WCM）从而最大化凸不确定集上最差情况下的输出SINR进而改善最差情况下MIMO STAP的检测性能。通过利用对角加载（DL）方法,所提算法中的每个迭代步骤皆可表示为能获得高效求解的半定规划（SDP）问题。与非稳健方法及非相关波形相比,数值实验验证了本文所提方法的有效性。      

集中式MIMO雷达研究综述

多输入多输出(MIMO)雷达作为一种新体制雷达,利用其发射波形分集的特点,在目标检测、参数估计、射频隐身及抗干扰等诸多方面展现出了突出的性能,经过学者们近20年的深入研究,基于正交波形的MIMO雷达相关理论日臻完善,并在汽车辅助驾驶、安全防卫等领域得到广泛应用。近年来,随着电磁环境感知及知识辅助等概念的引入,基于波形优化的MIMO雷达主动抗干扰、射频隐身、以及探测-通信一体化等技术受到学者们的关注并得到深入研究。该文力图对学者们近20年来围绕MIMO雷达的研究工作进行归纳与综述,内容主要包括:正交波形MIMO雷达原理、目标探测性能分析、典型应用;正交波形MIMO雷达波形设计与特点;基于知识的认知MIMO波形设计与算法;基于MIMO的探测-通信一体化波形设计与算法;MIMO雷达信号处理、数据处理及资源管理。论文最后对MIMO雷达在机载应用中的空时处理(STAP)、MIMO雷达在成像中的信号处理、以及基于时分多波形分集的线性调频毫米波MIMO雷达信号处理等进行了讨论。      

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。     

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OFDM的MIMO-SAR抗多径波形设计

针对雷达多径干扰问题,提出一种基于正交频分复用（OFDM）的多发多收合成孔径雷达（MIMO-SAR）抗多径波形设计方法。该方法基于频率分集原理,设计循环移位OFDM-LFM波形提升OFDM波形有效带宽,并针对该波形设计MIMO平台收发模型,结合多通道正交波形空时编码（STC）方案实现多通道接收信号分离,该波形设计方案对SAR多径干扰抑制有效。该方法可以解决多径干扰导致的目标分辨率低及虚假目标问题,在机载SAR高分辨率成像、车载SAR城市探测与智能驾驶等方面具备广阔应用前景。     

利用发射角度的双基地MIMO 雷达杂波抑制方法

双基地雷达中引入多输入多输出(MIMO)技术,可以从接收数据中获取双基地雷达发射角度信息。这一新增的角度信息用于空时自适应处理,获得发射空间-接收空间和多普勒3 维杂波谱。该文旨在对双基地MIMO 雷达空时自适应处理抑制杂波方法进行综述。首先介绍了双基地MIMO 雷达信号模型,然后介绍了几种正侧视双基地MIMO 雷达空时3 维自适应处理方法(3D-STAP),包括3 维线性最小方差(3D-LCMV)方法、3 维辅助通道方法、3维局域化联合处理以及3 维投影的空时3 维降维杂波抑制方法,仿真分析表明这些降维方法能够有效提高小样本条件下的双基地MIMO 雷达距离依赖杂波抑制性能。最后,对双基地MIMO 雷达空时自适应处理研究做了总结和展望。      

机载视频合成孔径雷达成像技术研究

机载视频合成孔径雷达(ViSAR)工作在太赫兹波段,具有5 Hz以上的无孔径交叠成像帧率。其采用一发四收系统架构,具备合成孔径雷达(SAR)成像、地面动目标检测(GMTI)和干涉合成孔径雷达(InSAR)测高等功能,兼具光学传感器成像速度快以及微波雷达环境与气候适应性好等优势。论文介绍了机载视频合成孔径雷达研究进展,实验表明,其成像分辨率优于0.2 m,合成孔径时间可缩短至0.2 s。利用阴影信息可以对运动目标(如卡车等)进行检测,结合传统的GMTI与InSAR技术,实现对复杂运动目标的成像、跟踪和定位。     

On parameter identifiability of MIMO radar with waveform diversity

Parameter identifiability is one of the most interesting issues in multiple-input multiple-output (MIMO) radar systems. Previous works have presented conditions for parameter identifiability of the systems with uncorrelated waveforms. In this paper, under general waveform assumptions, we investigate conditions for parameter identifiability of MIMO radar systems with more flexible waveform diversity, where the transmitted waveforms are not restricted to be uncorrelated. The conditions specify the maximum number of targets that can be uniquely localized, which are obtained based on the rule of time-bandwidth product. Moreover, it is found that the conditions are in terms of the rank and structure of the waveform covariance matrix (WCM) and the geometry of MIMO radar systems. Numerical examples are provided to verify the effectiveness of the conditions.