阵元利用率最高的MIMO雷达阵列结构优化算法

提出了一种多输入多输出雷达阵列结构优化新算法．首先要求在实际物理阵元数最少的条件下能够在接收端获得尽可能多的有效虚拟阵元数,即系统总的物理阵元利用率最高; 然后约束多输入多输出雷达的虚拟阵列满足最小冗余阵的要求,从而提高系统的分辨率并克服栅瓣和高旁瓣的影响．理论分析和算法求解结果都表明,该算法优化出的多输入多输出雷达阵列是收发为同一阵列的非均匀线阵,在物理阵元总数相同的条件下,较其他阵列结构具有更好的波束性能．     

用于DOA估计的一种MIMO雷达最优阵列设计

鉴于MIMO雷达的频率分集作用使其具有更高分辨率和更大的自由度,从MIMO雷达信号模型出发,以DOA估计为目的,分析得出了MIMO雷达发射阵列阵元间距的最佳值.然后在给定阵元个数情况下,提出了一种基于拉格朗日乘数法的MIMO雷达天线设计方法.该方法根据多元函数最值理论得到了一组唯一的发射接收组合,给出了MIMO雷达阵列最优设计的解析解.最后通过仿真实验验证了该方法的正确性和有效性.     

基于稀疏阵列技术的MIMO声呐低运算量二维成像

为了降低多输入多输出(multiple-lnput multiple-output,MIMO)声呐二维成像系统的运算量,提出了稀疏阵列和MIMO声呐相结合的低运算量二维成像方法。在MIMO声呐的虚拟接收阵列为矩形平面阵的前提下,使用模拟退火算法(simulated annealing,SA)对该虚拟矩形平面阵的阵元位置和加权系数同时优化,在保持期望波束性能的前提下大量减少其虚拟阵元数目;根据虚拟接收阵元与匹配滤波器一一对应的关系,移除掉与关闭虚拟阵元所对应的匹配滤波器;对保留匹配滤波器的输出信号进行波束形成等处理,获得目标的二维强度图。计算机仿真结果验证了该方法的有效性。     

一种MIMO雷达更窄主瓣波束形成方法

介绍了一种获得更窄主瓣虚拟收发波束的方法。该方法通过天线阵元发射正交编码的波形,然后在接收端对回波信号进行处理。MIMO雷达由于靠稀疏阵列避免旁瓣的不利影响,所以可提高角分辨率和多普勒分辨率。但受到如空间、成本或者其他实际因素的限制,须将阵列布置成紧凑阵列,而紧凑阵列对低速目标检测效果较差。通过提出的加窗方式,紧凑阵列利用虚拟收发波束形成可获得更窄的主波束,提高对低速目标的检测效果。通过仿真验证,对归一化频率为0.062 5的低速目标,信干噪比提升系数(SINR IF)约提升7.3 dB。     

近场MIMO雷达直线阵列的稀疏优化设计

针对目前按PCA原理设计的MIMO雷达稀疏直线阵列天线在近场成像时会产生巨大的累积误差等不足,从MIMO线阵雷达近场成像的几何关系直接推导其信号函数表达式,并优化其线阵的稀疏设计问题,建立了在天线孔径和阵元最小间距等约束下,阵元数目、峰值旁瓣比等目标的优化模型,构建包含两点交换变异等操作的遗传算法进行优化模型求解的方法。设计了染色体基因位置按线阵均匀栅格点序排列、空阵元和发射阵元与接收阵元集成的三进制编码方法,相比常规的发射阵列和接收阵列分置二进制编码方法,染色体的长度缩短了一半,其规模也大大减少。遗传算法的结构及其主要MATLAB程序分析表明,所提出的方法可行。     

一种临近空间MIMO雷达空时自适应处理方法

鉴于MIMO雷达多信号问正交性和天线阵列结构影响其动目标检测性能,提出了基于遗传算法优化提高自相关峰值并降低互相关峰值方法,从而实现了多信号间良好正交性,基本抑制了盲速的影响．基于得到最大连续孔径思想,给出了一种阵列结构,在不显著增加天线阵列长度奈件下,与正交信号结合,实现了MIMO空时自适应处理（STAP）．仿真实验表明,基于正交信号和收发阵列设计,MIMO STAP可实现良好动目标检测性能．     

水下声传感器阵列虚拟扩展技术研究

针对水下小孔径作战平台信号处理问题,给出了声呐阵列虚拟扩展技术的性能评估方法.建立了水下声传感器阵列虚拟扩展后的数学模型,推导了阵列实阵元总数、虚拟的新阵元数和虚拟一个阵元使用的实阵元数之间的数学关系式.给出了虚拟扩展后的阵列信噪比增益数学表达式,并分析了其与实阵元总数、虚拟的新阵元数和信号入射角度之间的关系.通过对虚拟扩展后阵列波束图的分析,论证了阵列波束宽度的变化及多目标分辨能力的改变.最终通过对扩展后阵列信噪比增益及多目标分辨能力的理论分析和计算机仿真,论证了虚拟扩展技术对阵处理增益、波束宽度等阵列主要性能指标的影响,并对该技术在实际工程应用中的适用条件进行了分析.     

测量目标高度的双基地MIMO雷达虚拟阵元技术

提出了一种通过双基地多输入多输出雷达虚拟阵元技术进行目标高度测量的方法．该方法在接收端估计目标相对于发射阵列和接收阵列的角度,然后利用获得的角度进行目标高度测量．与传统的双基地雷达测高方法不同,该方法既不需要发射端和接收端之间的时间同步,也不需要在收发两端之间传输数据,从而简化了系统的配置．另外,在多目标情况下,该方法估计的角度能够自动配对,从而避免了目标模糊．     

基于数字阵列雷达的单脉冲测角技术研究

针对数字阵列雷达（DAR）系统中,白噪声和阵元通道幅相不一致对数字单脉冲测角性能影响大小的问题,给出了基于数字波束形成的相位和差与幅度和差单脉冲测角原理．通过仿真验证了白噪声和阵元通道幅相误差对两种测角方法性能的影响,并与实际系统的测量结果进行了比较．该研究对工程实现有一定的参考价值．     

密集阵MIMO雷达阵列模式及其特性

为了对密集阵MIMO雷达不同阵列模式之间的联系进行研究,建立了密集阵MIMO雷达多次快拍信号模型,导出了接收信号相位历史的解析表达式,并通过相位历史表达式揭示了其蕴含的三种阵列模式以及生成机理;结合各阵列模式形成机理分别讨论了三种不同模式阵列特性.最后通过仿真结果对各阵列模式的特性进行了分析.研究结果表明,密集阵MIMO雷达不同阵列模式可带来不同的得益.     

可用于新体制雷达的非线性有源天线阵技术

针对采用非线性有源天线阵实现性能优良的新体制雷达仍有尚未解决的技术问题,分析了线性有源天线阵的国内外研究现状,对非线性有源天线阵基础理论和应用于新体制雷达的关键技术进行了归纳总结,包括耦合振荡器阵列拓扑结构和单元设计、宽带非线性有源天线阵波束扫描和形成技术、利用非线性有源天线阵MIMO雷达等．     

MIMO雷达三维成像方法研究

针对传统逆合成孔径雷达（ISAR）成像技术中存在的运动补偿难题,通过使用确定性阵列和单次快拍空间并行采样取代传统ISAR中非确定性阵列和长时间多脉冲采样,给出了一种基于多输入多输出雷达的双线阵宽带信号高分辨三维成像方法.由于采用了正交编码波形,使得距离维和方位维成像可独立进行,同时采用的垂直双线阵模式实际等效完成了平面阵列的采样功能,大大减少了阵元个数.仿真实验证实了该算法的有效性.     

双基地MIMO雷达波形解相关算法

The auto-correlation and cross-correlation properties of transmit waveforms have great effects on the performance of MIMO radar systems. However, it is difficult to design waveforms that have ideal auto-correlation properties as well as cross-correlation ones. In this paper, an MMSE based waveform de-correlation algorithm is proposed to cancel the effects of the auto-correlation and cross-correlation of transmit waveforms in the receiver. The received signal model of bistatic MIMO radars is first derived. Then, the de-correlation filters are derived by using the MMSE method to reduce the influences of colored noise enhancement. Finally, the polynomial expansion method is used to simplify the computational complexity of the proposed de-correlation filters. The performance of the proposed method is verified by applying it to bistatic MIMO radar multi-target localization. Simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm.     

MIMO雷达波达方向估计的性能分析

针对单基地多输入多输出雷达波达方向估计精度问题,推导了单目标情况下波达方向估计的克拉美罗界．结果表明波达方向估计精度取决于收发阵列的导向矢量以及发射信号的相关矩阵,当发射阵元间距为半波长时,多输入多输出雷达波达方向估计的克拉美罗界在大部分角度范围内优于相控阵雷达．多输入多输出雷达还能够通过增大发射阵元间距来得到更小的克拉美罗界,从而获得远优于相控阵雷达的波达方向估计性能．     

LFMCW车载雷达解速度模糊测角新方法

LFMCW车载雷达采用MIMO虚拟孔径方法提高角度估计性能,通常将MIMO雷达虚拟孔径角度估计和解速度模糊分成两帧信号处理,这样会降低雷达数据率。该文提出一种解速度模糊测角新方法,采用TDM方式发射不同时宽、带宽相同的锯齿波信号。在一帧信号内先解速度模糊,再进行相位补偿,最后进行MIMO雷达虚拟孔径角度估计。通过仿真和理论分析,该方法能进行高精度角度估计,减少了信号处理时间,提高了雷达数据率。     

2D Augmented Coprime Array Geometry Based on the Difference and Sum Coarray Concept

The concept of difference and sum (diff-sum) coarray has attracted a lot of attentions in the estimation of direction-of-arrival (DOA) for the past few years, due to its high degrees-of-freedom (DOFs). A vectorized conjugate augmented MUSIC (VCA-MUSIC) algorithm is applied to generate an equivalent signal model which contains the virtual sensor positions of both the difference and sum of the physical sensors in the two-dimensional (2D) arrays, by utilizing both the spatial and temporal information. Besides, an augmented 2D coprime array configuration is presented with the basis on the concept of difference and sum coarray. By compressing the inter-element spacing of one subarray and introducing the proper separation between the two subarrays of 2D coprime array, the redundancy between the difference coarray and the sum one can be reduced so that more virtual sensors in both coarrays can make contributions to the DOFs. As a result, a much larger consecutive area in the diff-sum coarray can be achieved, which can significantly increase the DOFs. Numerical simulations verify the superiority of the proposed array configuration.