一种多载频MIMO雷达高速运动目标多维参数估计方法

 多载频MIMO雷达中,高速运动目标回波信号经通道分离后各通道的距离和多普勒频率均不在同一分辨单元,无法利用传统的超分辨算法对目标距离、角度等参数进行估计.本文根据目标回波特点提出一种基于级联Keystone变换的高速运动目标参数估计方法.该方法先在快时间维利用Keystone变换校正距离走动,再在慢时间维进行Keystone变换校正多普勒走动,最后用MUSIC算法进行距离、方位和俯仰等参数估计.仿真结果表明了所提方法的可行性和有效性.     

空时超分辨方法在高频地波超视距雷达中的应用

本文研究了一种新的高频地波超视距雷达目标距离以及方位角超分辨问题.在该雷达系统中,各个发射阵元采用不同的发射载频,因此目标回波信号中存在目标距离与方位角的耦合,本文提出利用这种耦合关系,采用MUSIC(Multiple Signal Classification)算法获得目标距离以及方位角的超分辩,从而提高在多目标环境下测距、测角精度.仿真结果验证了该方法的有效性.     

机载MIMO雷达空时自适应处理技术研究进展

MIMO雷达作为一种新体制雷达,具有诸多优点和广泛的应用领域,引起了国内外军事界和学术界的极大关注。空时自适应处理(STAP)主要目的为抑制地杂波,进行地面动目标显示(GMTI)。如今,这项技术又被进一步推广到MIMO雷达系统中,MIMO雷达STAP迅速成为国际雷达界的一个研究热点。该文详细阐述了MIMO- STAP的引入及重要意义,对杂波建模、杂波自由度(DOF)分析、降维(秩)处理、有源干扰与杂波的同时抑制、非均匀杂波环境处理等方面主要研究情况进行综述,并对未来MIMO-STAP技术的发展方向进行了展望。      

多载频FMCW在MIMO雷达中的应用研究

 介绍多载频MIMO雷达的特点和工作原理,对多载频线性调频连续波(FMCW)信号及其回波进行了分析,并详细论述了MIMO雷达中静止目标和运动目标情况下多载频FMCW信号处理方法以及其中的一些关键问题,如通道分离滤波器的设计、距离分辨率分析、速度补偿精度分析、相参积累周期数的选取等.针对该体制雷达各发射天线间载频不同的特点,提出了采用IFFT相参合成的方法来精测目标距离,获得距离高分辨,具有运算速度快、受目标运动影响小的优点;对运动目标情况下距离多普勒的耦合问题进行了详细分析,并提出了利用相参积累进行补偿的解决方案.     

一种非均匀环境下的MIMO雷达STAP算法

用来处理机载天线阵列所获数据的自适应技术被称作空时自适应处理技术。为了准确估计出检测距离单元杂波干扰的统计特性,传统的STAP算法要求训练样本和待检测样本中的杂波干扰应该是独立同分布（IID）的。但对于MIMO雷达体制和在雷达实际工作的非均匀杂波环境下很难做到这一点。本文将适用于均匀杂波环境的子空间算法推广到了非均匀环境下,仿真结果表明推广后的子空间算法在非均匀杂波环境下有着优秀的性能。     

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。      

机载MIMO雷达空时杂波块对消器

针对机载MIMO雷达杂波空时耦合的特性,提出了一种应用于机载MIMO雷达的空时杂波块对消器。利用MIMO雷达接收杂波的多普勒相位和空域接收相位之间的关系,设计系数矩阵来对消杂波,后续级联空时自适应处理方法能进一步抑制杂波和提高动目标检测性能。仿真实验表明,该杂波块对消器能对正侧视和非正侧视机载MIMO雷达均有较好的杂波抑制能力,从而进一步提高了后续空时自适应处理算法的动目标检测性能。     

多载频MIMO雷达的一种新的信号处理方法

多载频MIMO雷达(Multi-Carrier MIMO radar)是指利用频率分集和空间分集的方法来实现发射信号正交的具有多个发射和多个接收天线的雷达系统,该文研究了该体制雷达基于Dechirp处理实现距离高分辨的方法,分析了IFFT相参合成法以及伪峰产生原因,提出了一种新的处理方法空域合成带宽法,它将空域分散发射的多载频LFM信号,先做Dechirp处理,然后再将通道分离后的各路信号顺序时移拼接合成一个大带宽的LFM信号,最后再对合成后的信号做IFFT处理以获得高分辨距离信息。它实现简单,能够在不增加运算量的条件下有效的抑制伪峰,并受目标运动影响小,计算机仿真验证了这些结论。     

MIMO阵列雷达检测中的自适应空时编码设计

该文从改善MIMO阵列雷达检测性能的角度研究了自适应空时编码的设计问题,考虑了多目标环境、杂波复幅度的空时相关性及其自适应估计等较为复杂的情况,推导了最优准则以及两种次优准则的空时编码设计公式,阐述了3种准则之间以及它们与正交空时编码设计和发射波束方向图匹配设计准则之间的联系与区别。仿真结果表明,相对于非自适应的正交空时编码设计,3种具有自适应能力的设计准则得出的空时编码矢量都能较大程度地提高检测器输出的信号杂波噪声比,达到了改善MIMO阵列雷达检测性能的目的。     

色噪声背景下相干信源的MIMO 雷达超分辨测向算法

针对多输入多输出(MIMO)雷达在色噪声背景下对相干信源的超分辨测向问题,提出了一种改进的空间差分平滑(ISDS)算法,并且在ISDS算法的基础上,又提出了一种基于传播算子的快速算法,即PM-ISDS 算法。理论分析及仿真实验均表明所提的基于传播算子的PM-ISDS算法具有很强的色噪声抑制能力,估计性能优于常规的空间平滑算法,分两步处理的方法可以重复利用雷达的接收数据,具有较好的阵元节省和信源过载能力,并且在求解过程中不必进行特征值分解,运算量较小。     

运动双基地MIMO雷达的参数估计性能

该文研究了收发站运动情况下双基地MIMO雷达的参数估计性能。首先,给出了运动双基地MIMO雷达的信号模型,推导出多目标下参数估计克拉美罗界(CRB)的一般表达式;其次,给出了单目标情况下发射角和接收角估计的CRB闭式解,并分析了收发站运动时,各参数对CRB的影响。理论和仿真结果表明：增大某一站(发射站/接收站)的运动速度,将提高该站所对应的角度(发射角/接收角)估计性能,但同时也降低了另一站所对应的角度估计性能;当发射站/接收站的运动视角垂直于发射角/接收角,而另一站的运动视角平行于接收角/发射角时,发射角/接收角的估计性能最优。     

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。     

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。     

MIMO雷达GMTI性能及DOA估计的克拉美·罗界分析

研究了MIMO雷达GMTI 性能及其DOA估计的克拉美·罗界(CRB)。首先建立机载平台下MIMO雷达信号模型,通过对系统参数设置,可使MIMO雷达工作在3种不同模式中。接着分析了MIMO雷达GMTI性能,并推导出了在MIMO雷达空时信号模型下,利用空时联合域信息时DOA估计的CRB。仿真结果表明,无论是GMTI性能还是DOA估计性能,MIMO雷达均优于相控阵雷达,尤其是发射稀疏阵MIMO雷达性能最佳。同时,利用空时联合域信息能有效改善MIMO雷达DOA估计的CRB,在目标多普勒频率相差较大时效果更加明显。     

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。     

雷达成像近似二维模型及其超分辨算法

现有的雷达成像超分辨算法是基于目标回波信号的二维正弦信号模型,所以模型误差,特别是距离走动误差,将使算法性能严重下降或失败。为此,本文采用距离走动误差下的一阶近似雷达成像二维信号模型,提出了一种基于非线性最小二乘准则的参数化超分辨算法。在算法中,距离走动误差补偿与目标参量估计联合进行,文中同时给出了算法估计性能的Ｃｒａｍｅｒ－Ｒａｏ界及仿真结果。     

基于认知的发射权矢量空时联合设计

方位超分辨一直是雷达领域里受到广泛关注的研究课题。为解决高斯噪声情况下天线低通效应造成的方位低分辨率问题,利用基于高斯噪声情况下ISRA算法对其进行研究。为了提高ISRA算法的收敛速度,提出了一种基于矢量外推的加速ISRA算法,然后利用加速ISRA算法进行方位超分辨。仿真结果表明:加速ISRA算法可用于雷达方位超分辨的研究,且收敛速度快于ISRA算法;与Tikhonov正则化算法相比,噪声适应性更好;加速ISRA算法分辨能力略优于CID算法,且收敛速度较快,验证了算法的有效性。     

基于矢量传感器MIMO雷达的发射极化优化DOA估计算法

针对常规矢量传感器MIMO雷达没有利用发射极化信息导致波达方向(DOA)估计精度较差的问题,该文提出一种克拉美罗界(CRB)最小化的发射极化优化算法。首先建立矢量传感器MIMO雷达的接收信号模型;然后分析固定发射极化矢量传感器MIMO雷达DOA估计算法的不足;接着推导任意发射极化状态下的CRB,计算最小CRB对应的极化状态;最后利用该优化极化状态采用固定极化DOA估计算法得到DOA估计。该算法的DOA估计精度高于固定极化DOA估计算法。且该算法的2维DOA估计可自动配对,发射电磁矢量传感天线位置可任意。仿真结果证明了该算法的有效性。