基于L型MIMO雷达二维DOA估计新算法

将MIMO思想应用于L型阵雷达,建立了L型MIMO雷达信号模型,并在此基础上,根据DOA矩阵法,利用MIMO体制雷达产生的虚拟子阵列来构造一个二阶统计量,从而得到了目标方位角和俯仰角的闭式解.该算法不涉及多维谱峰搜索,因此具有较小计算量;此外,该算法估计出的目标的方位角和俯仰角可自动配对,不存在参数的配对问题.计算机仿真结果证明了本文算法的正确性和可行性.     

基于四阶累量的约束最小冗余线阵的ESPRIT波达方向估计方法

本文利用四阶累量的信息设计出约束最小冗余线阵，并提出了基于四阶累量的约束最小冗余线阵的ESPRIT波达方向估计方法．该方法具有以下特点：能够检测高斯加性噪声中的非高斯信号；突破了ESPRIT方法所要求的阵列构造，阵列孔径利用率高，可以用较少阵元估计出更多信号源的波达方向。本文最后给出的模拟实验验证了该方法的有效性。     

利用矩阵滤波技术估计信号二维波达方向

现有的基于子空间的波达方向估计算法都要求不相关信号源的数目小于阵元数目,但当信号源数目很多时,算法失效.为此,提出了一种具有过载估计能力的二维波达方向估计方法,先利用矩阵滤波技术接收数据进行预处理,使信号子空间限定在一个较小的区域内,把区域外的信号抑制掉,从而减小了有效的信号源数目,然后可以采用现有算法进一步估计二维波达方向.矩阵滤波器的设计过程也可以归结为一个最小二乘问题,效率很高.计算机仿真验证了算法的有效性.     

基于MIMO雷达虚拟阵列的二维波达方向估计算法

基于L型配置MIMO雷达系统,提出了一种利用MIMO雷达单次回波的二维波达方向估计新算法。该算法通过单次回波信号形成的虚拟阵列数据来构造两个具有特定关系的矩阵,再用这两个矩阵构造一个波达方向矩阵,根据该矩阵的特征值和特征向量之间的关系,导出了目标方位角和高低角的闭式解。该算法不涉及二维谱峰搜索,计算量小,且不存在参数的配对问题;此外,当发射阵元数大于2时,其估计的最大目标数可大于或等于接收阵元数。计算机仿真结果证明了该算法的正确性和可行性。     

基于MIMO技术的二维波达方向估计

传统的L型阵相比面阵精简了阵列结构,以较少的阵元实现二维波达方向估计,但是波达方向估计性能受到物理孔径限制。本文将MIMO技术和L型阵结合,提出一种基于MIMO技术的L型阵二维波达方向估计方法。该方法通过MIMO等效虚拟阵列原理,将L型阵等效为一矩形平面阵列,然后在等效矩形阵列的基础上,采用MUSIC进行二维波达方向估计,以L型阵的物理孔径实现矩形平面阵列的估计性能。本文推导了二维波达方向估计的CRB,计算机仿真实验证实了所提方法的有效性。      

基于快速张量分解的波束空间MIMO雷达二维DOA估计算法

传统MIMO雷达由于采用全向发射模式导致目标增益损失严重,致使DOA估计算法性能较差.因此,本文提出基于波束空间MIMO雷达的张量模型和快速张量分解的二维DOA估计算法.波束空间MIMO雷达能够通过发射波束成形技术将发射能量集中到指定空域,弥补传统MIMO雷达的发射增益损失.通过高阶张量模型应用MIMO雷达多脉冲接收数...     

相干源二维波达方向估计

本文分析了平面阵接收信号的协方差矩阵，发现它可分解为一个广义对称矩阵与一个非广义对称矩阵之和，利用信号协方差矩阵的这一结构特征，重点研究了相干源二维波达方向（DOA）估计．该方法通过构造一个差矩阵，求出其本特征值对应的任一特征向量，利用谱函数估计相干源二维DOA．简要分析了二维DOA估计的分维处理。     

最小冗余线阵的ES-DOA估计算法研究

采用最小冗余线阵可以显著增大天线的阵列孔径,但其相关矩阵不是Toeplitz矩阵,致使空间平滑解相干等方法失效,限制其在相干信号环境下的使用。结合信号功率估计,采用基于特征空间DOA估计算法,使得在较低信噪比情况下的DOA估计具有很高的精度。该算法同时采用了前后向空间平滑技术,不用减小阵列孔径就可以实现信号去相干。将该算法应用于最小冗余线阵,提高了阵列的DOA估计性能,且不影响阵列孔径。仿真结果证实了该算法的具有较高的精度和较强的鲁棒性。      

基于协方差、正性和L1范数约束的迭代波达方向估计方法

本文通过将只能用于均匀线阵的PHD方法推广到稀疏线阵,同时将正性约束引入FOCUSS方法,得到了一种基于协方差、正性和l1范数约束进行协方差重建的迭代波达方向(DOA)估计方法.该方法利用了MUSIC方法忽略的反映阵列几何形状的协方差矩阵结构信息和DOA估计的稀疏约束信息,不仅突破了信号源个数小于阵元数的限制,并具有提高DOA估计性能的潜力.理论分析和仿真实验结果表明,这种迭代DOA估计方法一般经过数次迭代就能获得稳定的高分辨率DOA估计.     

基于协方差矩阵重构的阵元失效MIMO雷达DOA估计

在实际应用中由于恶劣环境或人为干扰等因素而导致多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)雷达部分阵元失效,使得其接收数据缺失及其协方差矩阵秩亏,从而导致子空间类算法的波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计性能恶化甚至完全失效。针对上述问题,提出了一种接收阵元失效下基于协方差矩阵重构的MIMO雷达DOA估计方法。该方法根据MIMO雷达协方差矩阵中以接收阵元数划分的子方块矩阵具有Toeplitz特性,利用正常工作接收阵元的协方差矩阵元素来恢复相应的缺失元素,从而重构出完整的数据协方差矩阵,提高阵元失效MIMO雷达的DOA估计性能。仿真结果验证了所提方法的有效性。     

基于十字阵的MIMO雷达的二维DOA估计

多输入多输出（MIMO）雷达使用多个天线同时发射独立波形,在不同位置的目标回波彼此线性独立,以获得较好的空间分辨率。文章提出了基于收发不共位的线阵在水平面内构成十字阵的MIMO雷达信号模型;研究利用MUSIC算法来估计该模型下的MIMO雷达的二维波达角;分析了基于均匀十字阵的MIMO雷达的优越性,并探讨了十字阵MIMO雷达性能与阵元间距的关系,仿真表明,在满足远场条件下,均匀十字阵比均匀线阵可以估计更多的目标而且精度更高;通过非均匀布阵,可以进一步提高MIMO雷达的二维波达角的估计精度。     

波束空间的双基地MIMO雷达定位方法

提出了一种基于波束空间的双基地多输入多输出(MIMO)雷达目标定位方法——B-ESPRIT算法。该算法可重构受波束空间变换破坏的发射和接收阵列旋转不变特性,从而可利用ESPRIT方法来得到对目标收发方位角的估计值。由于降低了处理数据的维数,所提的B-ESPRIT算法相比常规的阵元空间ESPRIT(E-ESPRIT)算法具有更小的运算量。此外,还详细分析讨论了算法的波束增益与目标角度的关系,并通过计算机仿真证明了分析的正确性。     

基于矩阵束的MIMO雷达低仰角快速估计方法

针对多径效应的影响,提出了一种基于矩阵束的MIMO雷达低仰角快速估计方法。该方法同时考虑了发射多径信号和接收多径信号,采用单样本数信号矢量构造了一个前后向矩阵束,并利用两个酉矩阵对该矩阵束进行降维处理,最后采用广义特征值分解的总体最小二乘法来估计目标角度。算法不需要估计数据协方差矩阵,可在低信噪比和单样本数情况下,有效地克服多径效应,实现同时多目标低仰角估计,相比最大似然算法,避免了谱峰搜索,计算量小。仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于联合稀疏重构模型的双基MIMO雷达off-grid目标参数快速估计

针对多输入多输出(MIMO)雷达二维参数稀疏估计中的不在格点上(off-grid)目标问题,利用两次泰勒展开对信号模型进行修正,构建联合稀疏重构模型,将off-grid问题转化为联合稀疏重构问题;为降低计算复杂度,针对该联合稀疏重构模型提出Joint-2D-OMP算法。仿真结果表明:所提模型和算法在解决off-grid问题的同时,可有效提高参数估计的速度。     

一种基于平行互质阵列时空扩展的二维波达方向估计

为了实现对平行互质阵列的孔径扩展,提升信号波达方向估计性能,基于平行互质阵列,首先给出一种改进阵列结构,然后采用共轭空时增广的思想,得到一种对称的平行互质虚拟阵列,由于共轭空时增广联合利用了信号在空间、时间的特征,使得扩展的虚拟阵列比现有方法具有更多的虚拟阵元数和自由度,最后利用稀疏重建方法,实现二维波达方向的估计。仿真实验均验证了所提出的方法在估计精度上的有效性。     

基于低秩块Hankel矩阵正则化的阵元故障MIMO雷达DOA估计

多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)雷达在阵元故障时虚拟阵列输出数据矩阵会出现大量的整行数据丢失,由于阵列接收数据矩阵的不完整而导致对波达方向(Direction of Arrival,DOA)的估计性能恶化。大多数低秩矩阵填充算法要求缺失数据随机分布于不完整的矩阵中,无法适用于整行缺失数据的恢复问题。为此,提出了一种基于低秩块Hankel矩阵正则化的阵元故障MIMO雷达DOA估计方法。首先,通过奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)降低虚拟阵列输出矩阵的维度,以减少计算复杂度。然后,对降维数据矩阵建立基于块Hankel矩阵正则化的低秩矩阵填充模型,在该模型中将MIMO雷达降维数据矩阵排列成块Hankel 矩阵并施加Schatten-p 范数作为正则项。最后,结合交替方向乘子法(Alternate Direction Multiplier Method,ADMM)求解该模型,获得完整的MIMO雷达降维数据矩阵。仿真结果表明,所提方法能够有效恢复降维数据矩阵中的整行数据缺失,具有较高的DOA估计精度和实时性,在阵元故障率低于50.0%时DOA估计精度优于现有方法。     

一种新的二维快速波达方向估计方法——虚拟累量域波达方向矩阵法

本文利用3个具有特别位移特性的任意子阵元阵列和累量,构造出了虚拟累量域波达方向矩阵.利用虚拟累量域波达方向矩阵的特征值的幅值和相位信息,就可以求出信号源的方位角和俯仰角.因为子阵列结构是任意的,因此选择适当的子阵列就获得很好的估计效果.而由于采用了累量,因此新方法对高斯噪声不敏感.     

不同阵列流形下的二维DOA估计性能

研究了几种不同二维阵列流形,通过一个统一的模型,仿真分析了简单的二维阵列、均匀方阵、均匀圆阵、随机方阵和半圆阵的到达方向（DOA）估计性能。从仿真结果可以得出,均匀方阵的DOA估计性能较好,均匀圆阵相位易于控制,半圆阵与圆阵的DOA估计性能差别很小,但是半圆阵减少了大量的阵元数。