单基地MIMO雷达中基于改进传播算子的二维DOA估计算法

单基地多输入多输出（Multiple input multiple output,MIMO）雷达中,针对传播算子算法在低信噪比和小快拍数环境下进行二维波达方向（Direction of arrival,DOA）估计性能下降的实际问题,提出了一种基于改进传播算子（Propagator method, PM）的二维DOA估计算法。该方法将数据共轭重构的思想应用到传播算子的估计中,借助传播算子的线性变换得到方向矩阵,由方向矩阵还原出二维波达角信息,利用矩阵变换与结构特点实现了仰角和方位角的自动配对。复杂度分析和仿真结果表明,该算法具有较低复杂度的同时,改善了传播算子算法在快拍数有限、低信噪比条件下的估计性能,实现二维DOA的自动配对。      

双基地多入多出雷达收发方位角联合估计算法

基于多项式求根理论,提出了一种高精度双基地多入多出(Multiple InputMultiple Output,MIMO)雷达收发方位角联合估计算法.该方法通过多项式求根和极小特征矢量法获得二维收发方位角的估值.所提方法无需运算负担繁重的二维伪谱峰值搜索,估得的二维收发方位角由于特征值和特征矢量存在一一对应关系能够自动配对.算法通过链接匹配滤波后的阵列接收数据,产生了虚拟阵元效应,扩展了有效阵列孔径,使得可检测信源数目成倍增长,算法的空间角分辨率更高,角估计性能更优,有效测角范围更加宽广,稳健性更好.仿真实验证明了所提算法的有效性和实用性.     

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。     

矢量传感器阵列MIMO雷达高精度二维DOA与极化联合估计

该文采用矢量传感器配置下的十字型阵列MIMO雷达系统,提出一种新的2维高精度DOA与极化参数联合估计算法。首先根据MIMO雷达虚拟阵列导向矢量的特点,通过降维矩阵的设计及回波数据的降维变换,将高维回波数据转换至低维信号空间;然后基于传播算子获得对应信号子空间的估计,利用收、发阵列阵元间长基线对应的旋转不变性和极化矢量中电场矢量和磁场矢量的叉积进行2维高精度DOA估计和解模糊处理,同时利用与阵列结构无关的极化域旋转不变性进行极化辅角和极化相位差的联合估计。该矢量传感器MIMO雷达阵列可同时获取MIMO雷达的波形分集和矢量传感器的极化分集,无需额外增加阵元和硬件开销,能够有效扩展阵列孔径,提高参数估计性能;同时通过降维变换及传播算子,在获取信噪比增益的同时,能够实现2维高精度DOA和2维极化矢量的联合估计及参数的自动配对,有效降低数据处理维数和参数估计的运算复杂度;最后,仿真结果验证了理论分析的正确性和算法的有效性。     

一种新的双基地MIMO雷达收发角和多普勒频率联合估计方法

该文提出了一种新的双基地MIMO雷达收发角和多普勒频率联合估计方法。利用匹配滤波器输出的信号特点,采用最小二乘法从信号中分别提取出多目标的多普勒矢量、接收角矢量和发射角矢量,然后采用迭代算法对这3个矢量进行更新以完成收发角和多普勒频率的联合估计。该方法复杂度低,运算时间少,且能够实现自动配对。仿真结果表明,与基于PARAFAC的方法相比,该文方法更易获得高精度的收发角和多普勒频率估计,具有更高的可靠性。     

一种新的双基地MIMO雷达快速多目标定位算法

针对双基地MIMO雷达目标定位问题,该文提出一种基于三阶张量分解的快速多目标定位算法。该算法首先将匹配滤波输出转化为三阶张量,并对其进行降维预处理,然后利用交替最小二乘(ALS)算法估计收发阵列流型矩阵和多普勒矩阵,最后通过谱估计算法恢复目标收发角和多普勒频率。同时利用线性搜索加快ALS算法的收敛速度。与现有算法相比,该算法避免了2维谱峰搜索和协方差矩阵估计,得到的目标三参数自动配对,不仅提高了估计性能,而且有效降低了运算量和存储量。仿真结果证明了所提算法的有效性和优越性。     

一种适用于MIMO雷达的低复杂度二维DOA估计方法

 本文提出了一种适用于收、发共阵多发多收(MIMO)雷达的低复杂度二维波达方向(DOA)估计方法.该方法将MIMO雷达的虚拟二维阵列分解为多个构形相同但位置不同的虚拟子阵,通过一种基于预投影的ESPRIT算法得到同一目标二维DOA的多组估计值,极大地降低了运算量.并利用Kalman滤波器对这多组二维DOA估计值进行融合,提高了估计值的精度.同时,利用收、发对偶性对样本数据进行了重排,等效地将样本数加倍,进一步提高了二维DOA估计精度.数值仿真的结果证明了该方法的有效性.     

稀疏表示框架下无需参数配对的二维到达角估计

现有二维到达角估计算法大多基于子空间理论及需要参数配对,针对这一问题,在稀疏表示理论框架下提出了一种参数自动配对的二维到达角估计新算法。该算法在L阵列下构建阵列互相关矩阵的稀疏表示模型,利用奇异值分解降低复杂度并基于群LASSO(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)获得方位角估计。在方位角估计的基础上,基于向量化操作构建稀疏空间谱匹配模型,然后利用LASSO 获得俯仰角估计。与参数配对ESPRIT 和改进的传播算子方法相比,所提算法不仅无需参数配对过程,而且可以提供改进的估计精度。计算机仿真结果验证了所提算法的有效性。     

基于ESPRIT算法的L型阵列MIMO雷达降维DOA估计

该文针对L型阵列MIMO雷达的2维角度估计问题,基于ESPRIT算法提出两种降维DOA估计方法。首先通过降维矩阵的设计及回波数据的降维变换,将高维回波数据转换至低维信号空间;然后分别基于特征分解和传播算子获得信号子空间的估计,最后利用ESPRIT算法实现2维空间角参量的联合估计及参数的自动配对。算法不牺牲阵列孔径,最大程度地降低了回波数据的维数,具有更低的运算复杂度。仿真结果验证了该文理论分析的正确性和算法的有效性。     

酉稀疏贝叶斯学习降维MIMO雷达角度估计

针对收发共址多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output,MIMO）雷达的低计算复杂度波达方向（Direction of Arrival,DOA）估计问题,提出一种降维的MIMO雷达高精度DOA新算法。首先采用经过白化的降维矩阵对MIMO雷达脉冲压缩后的接收信号进行降维;然后通过最优信号子空间拟合对无幅度误差阵列流型下的接收信号矩阵进行重构;接下来通过酉变换得到实值增广数据矩阵,并在实值稀疏字典矩阵下对其进行稀疏表示;接着将DOA估计问题转化为行稀疏矩阵的稀疏恢复问题,通过改进的稀疏贝叶斯学习对其进行求解,实现目标DOA的估计。理论分析和仿真实验结果验证了该方法的有效性和实用性。     

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...     

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MUSIC算法的L型阵列MIMO雷达降维DOA估计

该文提出一种基于MUSIC算法的L型阵列多输入多输出雷达降维波达方向(DOA)估计算法。该算法首先针对L型阵列导向矢量的结构,构造出一个降维矩阵,将回波信号转换到低维空间。然后利用二次优化方法将2维DOA估计分解为两个1维DOA估计。最后利用MUSIC空间谱估计其中1维角度,并利用求得的角度回代谱函数,对另1维角度进行求根估计。该算法将2维空间谱搜索降为1维搜索,极大地降低了运算复杂度。理论分析和仿真结果验证了该算法的准确性和可行性。     

基于矢量传感器的扩展孔径双基地MIMO雷达多目标定位算法

该文研究基于电磁矢量传感器的扩展孔径多输入多输出(MIMO)雷达多目标定位算法。提出了一种新型MIMO雷达系统,发射阵列采用常规阵元,而接收阵列采用电磁矢量传感器,且传感器间距大于半波长。算法首先采用ESPRIT算法获得目标波达角(DOA)高精度模糊估计,随后利用矢量传感器的内在结构特点结合子空间旋转不变性获得目标DOA低精度无模糊估计进行解模糊,从而得到目标高精度DOA估计。最后利用已知DOA信息,采用1维MUSIC算法获得目标波离角(DOD)高精度估计。与已有算法相比,该算法大大提高了MIMO雷达的目标定位精度,且无需配对和2维搜索,具有较低的运算量。仿真结果证明了所提算法的有效性,其估计精度与CRB界接近。     

交替投影算法的二维拓展

交替投影(AP)的极大似然算法由于其最接近CR下界的良好似然估计性能和适当的计算量受到人们的重视.本文通过采用直角交叉的两个直线阵实现了AP算法的二维拓展,计算量约与两个一维DOA估计计算量相当.     

Beamspace Root-MUSIC Algorithm for Joint DOD DOA Estimation in Bistatic MIMO Radar

The computational complexity for the direction of departure (DOD) and direction of arrival (DOA) estimation in bistatic MIMO radar increases very rapidly with the number of sensors. To reduced computational complexity, a beamspace Root-MUSIC algorithm for joint DOD and DOA is proposed in this paper. Ingenuous mathematical manipulations utilizing the properties of common out-of-band nulls offered by discrete Fourier transform matrix beamformer are proposed to restore the Vandermonde structure with a reduced degree, which is lost in beamspace transformation for both the transmit array and the receive array. Then the DOD and DOA can be estimated via polynomials root finding procedure. The proposed algorithm can work in reduced dimension beamspace data and reduced degree polynomial root finding procedure in the final stage of Root-MUSIC. Moreover, automatic paring between the DODs and DOAs can be obtained. Simulation results demonstrate that the effectiveness of the proposed algorithm.     

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。     

Joint parameter estimation of DOD/DOA/polarization for bistatic MIMO radar

In the paper,polarization-sensitive array is exploited at the receiver of multiple input multiple output (MIMO) radar system,a novel method is proposed for joint estimation of direction of departure (DOD),direction of arrival (DOA) and polarization parameters for bistatic MIMO radars. A signal model of polarimetric MIMO radar is developed,and the multi-parameter estimation algorithm for target localization is described by exploiting polarization array processing and the invariance property in both transmitter array and receiver array. By making use of polarization diversity techniques,the proposed method has advantages over traditional localization algorithms for bistatic MIMO radar. Simulations show that the performance of DOD and DOA estimation is greatly enhanced when different states of polarization of echoes is fully utilized. Especially,when two targets are closely spaced and cannot be well separated in spatial domain,the estimation resolution of traditional algorithms will be greatly degraded. While the proposed algorithm can work well and achieve high-resolution identification and accurate localization of multiple targets.     

双基地MIMO雷达四维角度和多普勒频率联合估计

该文提出了一种新的基于L型阵列双基地MIMO雷达多目标的4维角度和多普勒频率联合估计的算法,该算法根据DOA 矩阵法的思想构造矩阵,通过特征参数与待估参数之间的特定关系,推导出了目标2维DOA, 2维DOD及多普勒频率联合估计式,并得到闭式解。该算法无需谱峰搜索,只需一次特征值分解,且估计出的5维参数自动配对,与ESPRIT算法相比,计算复杂度降低,且性能非常接近,并能克服空间色噪声的影响,在发射信号非完全正交时仍旧适用。仿真结果验证了该算法的有效性。