运动双基地MIMO雷达参数估计的克拉美罗界

在杂波环境下,该文研究了目标、发射站及接收站均运动时双基地多输入多输出(MIMO)雷达参数估计的克拉美罗界(CRB)。首先建立了运动双基地MIMO雷达的数学模型,推导了杂波背景下多目标参数估计CRB的一般表示式,然后给出了无杂波时单目标波离方向(DOD)、波达方向(DOA)以及速度CRB的闭式解,并分析了各参数对CRB性能的影响。理论与仿真实验表明：无杂波时的参数估计性能优于杂波背景下的参数估计性能;目标DOD(DOA)的估计性能与收发站速度、目标速度无关,而目标速度的估计性能将随着收、发站和目标速度的增大而下降。     

宽带双基地MIMO雷达的参数联合估计的新方法

提出了一种基于分数阶功率谱的宽带双基地MIMO雷达中参数联合估计的新方法。在许多情况下,根据窄带信号模型对宽带回波信号中的参数进行估计是不合适的,因此提出一个新的宽带回波信号模型对运动目标参数进行估计。根据分数阶功率谱(FPSD)的峰值点对多普勒频移因子和时延参数进行联合估计。并依据分数阶功率谱的峰值点构造2个子阵,提出的FPSD-MUSIC算法和FPSD-ESPRIT算法实现了对收发角的联合估计。接下来推导了该信号模型中参数估计的克拉美罗界。仿真实验验证了算法的有效性。     

提高MIMO雷达估计性能的稳健波形优化设计

多输入多输出雷达的波形优化基于初始参数估计值,通常对参数估计误差较敏感。稳健波形设计通过将参数不确定性显式包含进优化问题以减轻敏感性。基于克拉美-罗界,在参数不确定凸集上考虑改善最差参数估计性能的稳健波形优化问题。提出一种优化波形相关阵的迭代算法以改善最差参数估计性能。迭代中的每步都可通过凸松弛求解。仿真表明,相对于不相关波形,所提方法可显著提高最差参数估计性能。     

双基地MIMO雷达参数估计

文中探讨了双基地MIMO雷达进行参数估计的方法。针对时域噪声为高斯白噪声,存在空间高斯有色噪声的背景,引入时间延迟这个因素构造旋转因子,同时利用匹配滤波器和ESPRIT子空间算法实现目标角度以及多普勒频率的参数联合估计。仿真结果表明这种算法可以消除系统中空间高斯有色噪声的影响,得到较高的估计精度。     

基于QR-RPCA的双基地MIMO雷达参数估计方法

针对冲击噪声下因接收信号二阶及以上矩不存在而产生性能恶化的问题,提出一种基于QR分解和鲁棒性主成分分析法(QR-RPCA)的双基地多输入多输出(MIMO)雷达参数估计方法。针对RPCA算法适用于实数矩阵处理的情况,先将复数信号转化为实数;然后根据冲击噪声的稀疏特点与目标信号矩阵的低秩特点,利用QR-RPCA算法将低秩信号矩阵从受冲击噪声污染的接收信号中提取出来,并直接得到信号子空间,该算法避免了传统RPCA算法中的大规模奇异值分解,时间复杂度有所降低;最后根据信号子空间并利用旋转不变信号参数估计技术(ESPRIT)对目标方位进行估计。理论与仿真表明,本文算法相较于其他消除冲击噪声的算法,对于低特征指数的冲击噪声具有更好的估计性能。     

双基地MIMO雷达发射功率聚焦的角度估计算法研究

该文针对传统双基地MIMO雷达发射功率在空间发散的问题,提出一种双基地MIMO雷达发射功率聚焦方法。首先,建立了双基地MIMO雷达发射功率聚焦的优化模型,其优化准则为：在感兴趣空域内严格约束优化波束与期望波束的最大误差小于给定门限的前提下,最小化发射方向图的峰值旁瓣功率。同时,构造特殊发射端波束矩阵,不仅能使等效发射/接收导向矢量具有旋转不变性,并且简化了原优化模型,以便采用二阶锥规划理论进行快速求解;其次,利用改进平行因子算法对空间目标的收发角度进行估计,结合发射/接收导向矢量的旋转不变性对平行因子内部最小二乘算法的初始迭代点进行了改进,有效地减小了算法的迭代步数;再次,推导了双基地MIMO雷达发射功率聚焦下多目标角度估计的克拉美罗界(CRB),进一步说明了所提方法的优越性。最后,仿真验证了理论分析的有效性。     

分布式MIMO雷达中仅使用多普勒频移的直接定位技术

本文研究了MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）雷达系统中,仅使用多普勒频移（Doppler Frequency Shifts, DFS）信息对目标进行直接定位（Direct Position Determination, DPD）的方法。通常的两步定位的方法需要先将定位参数从接收信号中提取出来再通过求解参数与目标位置的关系方程对目标位置进行估计。这一过程由于忽略了所有测量参数的提取必须相对于同一个目标位置的约束条件,因而是次优的定位方法。针对这一问题,本文提出了一种基于极大似然（Maximum Likelihood, ML）准则的直接定位算法,可以不需要进行参数提取而集中地处理所有接收到的数据,实现对目标位置的一步估计。仿真结果表明,所提算法性能在较低信噪比（signal to noise ratio, SNR）的条件下优于两步定位法,且在较高信噪比下与两步法定位精度相当。      

基于STFAP的MIMO雷达运动目标参数估计的CRB研究

多发多收(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)雷达在目标检测、参数估计等方面具有显著优势。目标参数估值的CRB被证明是系统设计和空时自适应处理(STAP)性能分析中的有力工具。该文针对采用频分正交信号的共置天线MIMO雷达,首先建立基于MIMO雷达的目标和杂波空-时-频信号模型;在此基础上,研究基于空-时-频自适应处理(STFAP)的MIMO雷达地面运动目标角度和多普勒参数最大似然估值的克拉美-罗界(CRB);最后通过CRB性能仿真分析验证了MIMO雷达STFAP有效消除动目标检测盲速,提高目标参数估计精度的优势。     

分布式全相参雷达相干参数估计性能

针对部分收发共置的分布式全相参雷达,该文首先建立了全发任意收的混合结构,然后在发射多脉冲条件下推导了相干参数估计的克拉美-罗界(CRB)闭式解,研究了相干参数估计性能与收发天线数及脉冲数之间关系。结论表明：共置天线较分置天线能够获得更低的相干参数估计CRB,增加收发天线数或脉冲数,能够降低相干参数估计CRB。最后的仿真实验验证了研究结论的正确性。     

针对参数估计的组网雷达欺骗干扰策略

针对组网雷达系统对探测目标进行参数联合估计,提出了一种针对该参数估计的组网雷达欺骗干扰策略.首先,分析了电子干扰机编队对组网雷达实施欺骗干扰的原理,并建立了欺骗干扰下的目标回波信号模型.然后,在此基础上给出了欺骗干扰特征矢量参数的费希尔信息矩阵(FIM),并分析了其估计性能.最后,推导了达到待估计参数克拉美罗下界(CR...     

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。     

一种双基地MIMO雷达目标参数估计算法

为了实现双基地多输入多输出(MIMO)雷达目标参数估计,建立了双基地MIMO雷达信号模型,提出了一种目标方向角和多普勒频率估计方法,该方法利用2次ESPRIT方法分别估计目标的多普勒频率和来波角度(DOA),然后利用ROOT-MU-SIC方法估计得到目标去波方向(DOD)。所提算法只进行3次特征值分解,避免了多维非线性的谱峰搜索,配对过程简单。仿真结果证明了该算法的有效性。     

外辐射源MIMO雷达机会信源选择与接收站布置联合设计

本文研究外辐射源多输入多输出（multiple-input multiple-output,MIMO）雷达目标位置和速度估计,通过控制接收站选用的机会信源个数来解决系统复杂度受限的问题.将机会信源选择变量引入到外辐射源MIMO雷达信号模型,基于此推导最优参数估计器及相应的克拉美罗界（Cramer-Rao bound, CRB）.以CRB为系统参数估计性能评价标准,对机会信源优化选择、接收站优化布置、机会信源选择与接收站布置联合优化三种优化方式性能进行对比,三者分别属于整数型、连续型及混合整数型的优化问题.仿真表明,在系统复杂度受限的情况下,三种优化方法都有利于提高外辐射源MIMO雷达的估计性能,但联合优化的性能最佳.     

统计MIMO雷达目标跟踪技术研究

首先研究了统计多输入多输出(MIMO)雷达对运动目标参数的估计(也称雷达测量),以雷达估计性能为依据设定其工作参数,提出了一种统计MIMO雷达对运动目标跟踪与参数估计相结合的交互式跟踪方法。理论分析表明,所提方法在目标雷达横截面积(RCS)闪烁严重的情况下仍能很好地进行跟踪,并保持很高的跟踪精度;而且论文中所提出的参数估计法可以有效地降低MIMO雷达参数估计的运算复杂度,解决了参数估计中一大难题。仿真实验也验证了该方法的有效性。     

MIMO雷达测向性能研究与分析

多输入多输出（MIMO）雷达利用空间分集技术,有效地克服了目标雷达截面（RCS）起伏的影响,显著提高了雷达的性能。介绍了MIMO技术,对MIMO雷达的测向原理进行了阐述,并从不同天线阵元数目、快拍数对其系统性能进行了分析,最后对MIMO雷达的发展前景进行了展望。     

基于参数估计的分布式外源雷达接收站位选择

分布式外源雷达(DPR)利用分置的多部接收站系统实施联合探测,可实现雷达系统性能的有效提升。如何高效配置系统接收站几何架构是分布式外源雷达研究的重要课题。推导了基于数字电视地面多媒体广播(DTMB)信号的分布式外源雷达系统目标位置和速度联合估计的克拉美罗界(CRB),以此为优化指标建立了接收站位选择模型,并给出与之匹配的接收站子集选择算法。与枚举法相比,本方法具有较低的计算复杂度,可实现接收站的最优子集选择。仿真验证了算法的有效性。     

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。      

基于MIMO体制的雷达LPI性能分析和应用

多输入多输出(MIMO, multiple-input multiple-out)系统在发射端和接收端均采用了多天线技术,利用间隔一定距离的阵元信号之间的独立性和目标闪烁特性提高探测的性能.在介绍MIMO原理的基础上,分析了将MIMO技术应用于实现低截获概率(LPI, low probability of intercept)雷达辐射功率的有效控制,以提高雷达的作战性能和战场生存能力.     

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。     

MIMO雷达信号模型

介绍了为改善雷达性能的一种新概念雷达模型,即多输入多输出(MIMO)雷达,他利用了目标雷达截面积(RCS)在方位上的闪烁。描述了多功能数字阵列雷达如何在常规和MIMO模式下工作的情况。用数字阵列实现强聚焦发射波束(如用于跟踪)和宽的发射照射波束(如用于搜索)。最后试验验证了全景MIMO阵列的优势性能,并给出了MIMO雷达的发展前景。