非均匀杂波背景下双基地MIMO雷达距离扩展目标的GLRT检测

利用球不变随机矢量(Spherically Invariant Random Vector, SIRV)描述非均匀杂波, 建立了双基地多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Qutput, MIMO)雷达距离扩展目标的信号检测模型, 提出了距离扩展目标的两步广义似然比检测(Generalized Likelihood Ratio Test, GLRT)算法.首先, 根据目标散射系数的两种假设模型, 分别推导确定型目标、高斯型目标GLRT检测器的解析表达式, 然后利用固定点迭代算法估计杂波协方差矩阵, 获得自适应GLRT(AD-GLRT和AG-GLRT)检测器.仿真实验表明:AD-GLRT和AG-GLRT检测器的检测性能均优于非均匀杂波背景、高斯杂波背景下点目标的检测性能, 且两者的检测性能相当, 并且虚拟阵元数、目标分布的距离单元数, 以及信杂比越大, 两者的检测性能越好.     

基于知识的海杂波背景下距离扩展目标检测

该文针对在辅助数据有限的情况下自适应检测器出现检测性能损失,提出基于杂波的先验知识分布的距离扩展目标自适应检测算法。复合高斯杂波的纹理和散斑的协方差矩阵分别被建模为服从逆伽玛分布的随机变量和逆复Wishart分布的随机矩阵。利用先验知识推导了纹理分量的最大后验估计,并结合广义似然比检验设计了不依赖辅助数据的距离扩展目标自适应检测器。仿真结果表明,提出的检测器在参数失配条件下具有好的鲁棒性,而且在辅助数据有限情况下检测性能优于传统的广义似然比检测器的检测性能。     

MIMO雷达对分布式目标测向研究

现有的陈列测向算法对分布式目标性能较差,该文研究基于Capon算法的MIMO雷达测向问题,并在相同条件下对不同发射信号和不同阵元配置的阵列测向性能进行仿真比较,结果表明MIMO雷达的测向性能要明显优于阵列雷达.最后给出了结论.     

基于贝叶斯的高斯杂波背景下MIMO雷达自适应检测算法

对于集中式多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)雷达,该文研究了高斯杂波背景下的目标检测问题。该文假设杂波的协方差矩阵是未知随机的,且服从逆复Wishart分布,基于贝叶斯方法和广义似然比检验准则设计了两种新型自适应检测器。该文提出的贝叶斯检测器具有两个显著的优点:(1)不需要训练数据;(2)杂波的先验知识体现在设计方案中,从而提高了检测性能。仿真结果显示该文提出的贝叶斯检测器的检测性能优于目前常用的非贝叶斯检测器,特别是在发射波形采样数较少时。另外,该贝叶斯检测器在参数失配条件下的性能会有一定程度下降。      

分布式MIMO雷达多目标定位

在多个目标的情况下,分布式MIMO雷达需要对不同观测通道中的参数进行配对来实现多目标定位,文中在已有的映像搜索配对法的基础上,提出了一种集中区域搜索配对法。在多目标分散情况下,该方法改善了映像搜索配对法搜索区域大,计算时间长等缺点,能够较快地定位目标。仿真结果表明,该方法在多目标分散,雷达截面闪烁的情况下能快速有效地对多目标进行定位。     

非高斯杂波下距离扩展目标检测器的失配性能分析

在球不变随机向量杂波条件下,研究了目标方向向量失配时距离扩展目标的检测问题.针对不依赖于散射点密度的广义似然比检验检测器,从理论上分析了信号实际方向向量与导向矢量失配对检测性能的影响,推导了失配条件下的检测和虚警概率公式,证明了检测器的恒虚警率特性.仿真实验表明,检测器对能量均匀分布的目标具有最佳性能,对失配目标信号具有很强的抑制能力;进一步分析表明,目标幅度起伏会带来一定的检测损失,而距离单元间散射点的相关性在高值检测概率区也会引起检测损失.     

基于MIMO雷达的相干分布式目标 参数估计Cramer-Rao下界

 本文研究了MIMO雷达对相干分布式目标参数估计的Cramer-Rao下界(CRB).首先,给出相干分布式目标的MIMO雷达信号模型,推导出目标参数估计CRB的一般关系式;然后,给出在一个分布式目标、点目标和目标部分信息已知等特殊情况下的CRB;其次,讨论了MIMO雷达CRB的性质;最后,进行计算机仿真试验,研究不同条件下的MIMO雷达性能.结果表明由于具有避免波束形状损失等优点,MIMO雷达对相干分布式目标的参数估计CRB性能优于普通相控阵雷达.本文的研究揭示了MIMO雷达的相干分布式目标参数估计性能.     

MIMO雷达多目标检测前跟踪算法研究

 本文基于检测前跟踪技术研究了MIMO雷达系统中多个运动目标的早期预警问题,在推导已知目标数量时的二元广义似然比检验的基础上,提出了一种次优的基于“逐目标消除和极坐标Hough变换（STC-PHT）”的多目标检测前跟踪算法,并推导了该算法的虚警概率和检测概率表达式。与以往的多目标检测前跟踪算法相比,新算法具有较低的计算量,且本质上无需目标数量的先验信息,避免了目标数量未知时需执行多元假设检验的问题。仿真分析表明,新算法能有效地改善MIMO雷达在低信噪比条件下的检测性能。     

基于空间分集的MIMO雷达目标跟踪算法研究

针对基于空间分集的多输入多输出(MIMO)雷达多发多收的特殊结构,建立了基于逆协方差形式扩展卡尔曼滤波算法的MIMO雷达目标跟踪滤波模型,分析了影响算法滤波精度的4个因素,分别为信噪比、信号带宽、天线数以及天线与目标间的位置关系。通过使目标位置状态估计均方误差最小,在特定天线数条件下利用数值方法得到了使滤波精度达到最优的天线放置形式。仿真实验给出了不同信噪比、信号带宽、天线数以及天线与目标间不同位置关系时的MIMO雷达跟踪性能。     

分集通道相关时MIMO雷达的检测算法

多输入多输出(MIMO)雷达利用波形分集或空间分集提高雷达性能,目标回波散射系数是全相关或者独立完全取决于阵列系统配置。然而,在有些情况下,雷达阵列系统配置导致散射系数部分相关,从而使MIMO雷达的检测性能受到影响。针对上述问题,文中研究了基于尼曼-皮尔逊准则下分集通道相关时MIMO雷达检测算法,推导检测概率与虚警概率的近似解析表达式,分析了分集通道相关性对MIMO雷达检测的影响。仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于对角加载的机载MIMO雷达GLRT检测器

本文研究了基于GLRT的机载MIMO雷达自适应目标检测问题.针对参考单元数据不足对GLRT性能的影响,提出了基于对角加载的MIMO雷达GLRT(MIMO-LGLRT)检测器,并对其检测性能进行了分析,给出了虚警概率和检测概率的闭合表达式.该检测器充分利用机载MIMO雷达杂波子空间低秩的特点和对角加载技术,解决了因参考数据不足所引起的矩阵病态问题.为了减少MIMO-LGLRT检测器的运算量,在分析杂波协方差矩阵块对角化特性的基础上,给出一种简化MIMO-LGLRT检测器.理论分析和仿真结果表明,上述两种检测器相对于杂波协方差矩阵都具有恒虚警特性,检测性能优于普通GLRT检测器.     

分布式MIMO雷达目标散射模型研究

针对当前分布式多输入多输出(MIMO)雷达目标散射模型的不足,提出了一种三维特体目标模型;在考虑点散射体电磁散射的方向性、遮蔽及收发天线方位角、俯仰角等因素的条件下,推导了目标静态雷达截面积(RCS)的计算公式和MIMO雷达信道的相关函数;同时,仿真分析了目标动态RCS的统计模型及其与收发天线双基地角的关系,以及MIMO雷达信道空间去相关的条件。仿真分析结果与RCS的经典统计模型、双基地RCS的经验结论以及单基地雷达回波信号去相关角度的经验值是吻合的,证实了模型的科学性和合理性。研究结果对分布式MIMO雷达的检测、跟踪和系统配置等研究具有参考价值。     

一种基于散射中心密度的距离扩展目标检测方法

针对高分辨率雷达距离扩展目标的M/N检测器在目标空域散射中心密度较为稀疏时检测性能下降的问题,提出了一种基于散射中心密度的M/N(BSD.M/N)检测器.首先,推导出了检测器的平均虚警概率和检测概率表达式.其次,通过分析不同散射中心密度以及不同信杂比条件下检测器的检测性能与第二门限M取值的关系,给出了最佳M值的近似计算表达式.最后,仿真试验表明,这种检测器在散射中心稀疏情况下,检测性能要明显优于普通M/N检测器.     

分布式MIMO雷达的目标定位

针对多输入多输出雷达系统，研究了目标定位问题，并提出基于双基测距的分布式多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)雷达的目标定位算法。首先，通过引入多余参数和这些参数与未知目标定位的关系，将目标定位问题转化为约束二次规划(Quadratically Constrained Quadratic Programming, QCQP)问题，然后，考虑到QCQP问题是非凸和NP-Hard，再将每个非凸约束近似为线性约束，最终QCQP问题就转化为线性约束二次规划(Linearly Constrained Quadratic Programming, LCQP)问题。最后，利用迭代约束权重最小二乘(Iterative Constrained Weighted Least Square, ICWLS)算法求解LCQP问题。实验数据表明，提出的ICWLS算法能够收敛于一个最优值。     

MIMO雷达次优检测器

在理想条件下,MIMO雷达分集路径完全独立;而在实际工程中,空间分集路径总是不完全独立,即存在一定的相关性。文章研究了相关路径下Fishler检测器的检测性能及该条件下系统的最优检测性能,分析了Fishler检测器和最优检测器的信号处理方式的本质区别。理论分析和数值仿真证明Fishler检测器可作为空间分集MIMO雷达系统工程实用的次优检测器。     

分布式MIMO数字阵列雷达阵元优化配置

为了合理分配相参增益和空间分集增益在分布式多输入多输出(MIMO)数字阵列雷达系统中的比重,研究了其阵元的优化配置问题。首先,根据MIMO雷达信号模型将阵元配置问题转化为目标散射系数矩阵的分块划分问题;然后,依据子块内信号相参处理,子块间信号非相参处理的方式推导了似然比检测器;最后,分别从检测概率最大、探测距离最远和总的阵元数最少三个方面给出了阵元优化配置的表达式并进行了仿真分析。研究结果表明:应首先利用相参增益将回波信噪比提高到一定值后才能利用空间分集增益;分置接收天线比分置发射天线牺牲的相参增益少;当检测概率大于0.8时,分置两个收发共用的相控阵天线可使系统阵元总数最少,否则无需天线分置。     

基于MIMO噪声雷达的高速运动目标检测

针对传统体制雷达对高速运动目标不能进行长时间有效相参积累检测问题,该文提出了一种基于MIMO噪声雷达的高速运动目标检测方法。该方法利用MIMO噪声雷达在短时间内输出的多路回波数据进行相参并行处理来取代回波数据的长时间相参积累检测,以避免距离走动,径向速度变化以及反射截面积(RCS)快起伏等非平稳因素对目标检测的影响,有效实现了多个高速运动目标的无模糊检测。仿真结果验证了MIMO噪声雷达在高速运动目标检测方面的优越性。