双基地MIMO雷达的快速测向算法

提出了一种双基地MIMO雷达的离开角(DOD)和到达角(DOA)的快速估计算法,本算法需要结合已有的测向算法才能完成DOA、DOD的联合估计。首先,利用已有的算法将DOD估计出来。然后,利用已估计出来的DOD将多目标模型分解成多个单目标模型,从而完成DOA的快速估计。在DOA的估计过程中,不需要任何的奇异值分解和谱峰搜索,而且能够实现自动配对。本算法的主要优点是在保证估计精确度的前提下简化原算法,即使在DOD未能被精确估计的前提下,依然能得出比较理想的DOA估计。仿真实验证明了本文算法的有效性。     

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.     

基于Unitary ESPRIT的双基地MIMO雷达目标定位算法

针对双基地MIMO雷达目标定位问题,提出一种基于Unitary ESPRIT的双基地MIMO雷达目标定位算法.该算法利用MIMO雷达发射阵列和接收阵列的相位延迟特性对接收数据矩阵进行重构,使协方差矩阵为Centro-Hermitian矩阵,然后通过酉变换将协方差矩阵从复数域变换为实数域,最后利用Unitary ESPRIT算法实现目标的DOD和DOA估计,且DOD和DOA自动配对.与传统的ESPRIT算法相比,该方法有效地增加接收数据信息,提高了目标角度估计性能,且所有的特征值分解及矩阵计算均在实数域进行,大大降低了运算复杂度.仿真结果验证了该算法的有效性.     

双基地MIMO雷达目标定位及互耦自校正算法

利用均匀线阵互耦矩阵的带状和对称Toeplitz特性,提出了一种基于旋转不变技术估计目标参数(ESPRIT)的双基地多输入多输出(MIMO)雷达目标定位及互耦自校正算法.该算法通过ESPRIT算法中子阵的选取,将目标二维方位角估计与互耦参数估计相"去耦",角度估计过程不需任何互耦矩阵信息,且估计精度高、分辨力强;基于对目标二维方位角的估计,算法还可以精确地估计出互耦矩阵,从而实现双基地MIMO雷达的互耦自校正.该算法对目标二维方位角与互耦矩阵的估计不涉及任何角度搜索和迭代过程,具有较小的运算量.计算机仿真结果证明了该算法的正确性和可行性。     

求根MUSIC初值设置和更新算法

作为波达方向(direction-of-arrival,DOA)估计的重要方法之一,求根MUSIC(root-MUSIC)算法在实际工程中常需选择一定初值、进而借助迭代对多项式求根。为了提高求根的计算效率和正确性,必须研究适合root-MUSIC的初值设置和更新算法.致力于此,本文根据root-MUSIC多项式根的分布特点,提出了以迭代初值到单位圆平均距离最短(least average distance to unit circle,LADTUC)为准则的root-MUSIC迭代初值设置和更新算法.理论分析和实验结果表明,该算法能有效避免错误解和加速迭代收敛速度,从而为root-MUSIC算法的实际工程化提供理论参考.     

双基地MIMO雷达相干源角度估计方法

针对双基地多输入多输出(MIMO)雷达的相干源角度估计问题,分别在空间高斯白噪声和空间高斯色噪声背景下提出基于降维波达方向(DOA)矩阵的角度估计方法.首先对MIMO雷达相干目标的回波进行解相干处理;然后分别在两种噪声背景下构造DOA矩阵,并利用其与信号子空间的关系得到降维DOA矩阵,有效降低了原DOA矩阵法的运算量.之后利用降维DOA矩阵的特征参数与待估参数间的特定关系实现目标离开方向(DOD)和波达方向(DOA)的联合估计.该方法无需二维谱峰搜索,在两种不同噪声背景下均能有效估计相干源的二维角度并实现自动配对,且在接收阵列为非等距线阵的条件下仍具有适用性.仿真实验验证了该方法的有效性.     

均匀线阵双基地MIMO雷达目标角度估计

在高斯色噪声背景下,提出了高阶累积量最小范数算法,实现了均匀线阵双基MIMO雷达的波离方向和波达方向的联合估计。最小范数算法利用双基MIMO雷达的联合导向矢量矩阵与噪声子空间正交,用噪声子空间的全部噪声奇异矢量构成最小范数矢量,相比MUSIC算法计算量小。仿真结果也表明在低信噪比时,最小范数算法的估计性能较好。     

色噪声环境下双基地MIMO雷达收发角度估计

针对基于二阶统计量的MIMO雷达收发角度估计方法在色噪声环境下性能严重下降的问题,提出一种基于四阶累积量的双基地MIMO雷达的收发角度联合估计算法.从累积量的基本定义出发,构造出四阶累积量矩阵,通过特征值分解有效的分离出噪声子空间,最后根据MUSIC算法的基本原理,实现了MIMO雷达收发角度的正确估计,且估计参数可以自动配对.与传统基于二阶统计量的MUSIC算法相比,所提算法能够有效抑制高斯色噪声的影响,提高目标的角度估计性能,理论分析和仿真结果验证了所提方法的有效性.     

改进的竞选算法在方程求根中的应用

把改进的竞选算法用于一元非线性方程求根问题,能够快速搜索到方程的根,而且可以同时搜索包括实根或虚根的多个根,验证了算法在这方面应用的有效性.     

MIMO双基地雷达多目标角度-多普勒频率联合估计

为了实现无同步双基地雷达多目标参数估计,建立了多输入多输出(MIMO)双基地雷达多目标信号处理模型,提出了一种多目标角度-多普勒频率联合估计算法.该算法首先对MIMO接收机输出的虚拟阵列多目标回波数据进行解相干处理,然后基于传播算子,构造特殊矩阵.通过特征参数与待测参数之间的对应关系,实现了多目标发射角、接收角和双基多普勒频率的联合估计.该算法不涉及多维非线性谱峰搜索,只需一次特征值分解,且估计出的参数可自动配对.仿真结果证明了所提算法的正确性和有效性.     

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．     

修正的MUSIC算法在智能天线中的应用

提出了修正的MUSIC算法用于智能天线中的方向估计,详细描述了该方法的操作原理,并得到了较好的DOA估计,模拟仿真表明,该方法不仅在DOA估计上优于MUSIC算法,而且由此可以获得较好性能的波束形成,几个模拟结果证明了本文提出的方案。     

双基地MIMO雷达收发阵列互耦条件下目标定位方法

利用均匀线阵互耦矩阵的带状、对称Toeplitz特性,基于子空间原理,提出了一种双基地MIMO雷达目标定位及互耦自校正方法.将对目标二维方位角估计与互耦参数估计相"去耦",不需要任何互耦矩阵信息,且角度估计性能与互耦已知时二维MUSIC算法相近;同时,基于信源二维方位角的精确估计,算法还可以精确地估计出互耦矩阵,从而实现双基地MIMO雷达的互耦自校正.该方法对目标二维方位角与互耦矩阵的联合估计不涉及高维的非线性优化搜索,只需一维搜索,具有较小的计算量.计算机仿真结果证明了本方法的正确性和可行性.     

微粒群优化算法及其在复杂化学方程求根中的应用

本文对微粒群优化算法及其改进算法进行了介绍.用M atlab语言对改进的微粒群优化算法实现编程,并用于处理复杂化学方程求根问题,分别对激发态氢原子3S电子的径向波函数节点和一维势箱中粒子的能级进行求解,所得结果与文献值一致.     

基于Cyclic-Music算法MIMO雷达的DOA估计

在具有循环平稳特性的信号环境中,传统DOA（Direction Of Arrival）估计算法精度很差,甚至失效。为此,将Cyclic-Music算法运用在MIMO（Moltiple Inpat and Multiple Output）雷达系统中,利用循环统计量理论计算接收信号间的循环相关函数,基于此构造循环互相关矩阵,并对其进行奇异值分解和谱峰搜索,从而得到信号的波达方向角。理论推导和仿真结果均表明,该方法可以有效估计具有循环平稳特性的人工信号波达方向,从有效性和精度两个方面改善了MIMO雷达的估计性能。     

SVD算法在MIMO系统模型降阶中的应用

针对线性时不变高阶MIMO系统模型难以直接进行计算分析的问题,对高阶模型进行模型降阶。依据模型降阶理论,对线性时不变系统进行Lyapunov方程求解,得到线性系统的完全可控Gramians矩阵和完全可观Gramians矩阵,对Gramians矩阵进行Cholesky分解,得到Cholesky分解因子,分解因子通过SVD(singular value decomposition)法求得Hankel奇异值,从而确定系统的平衡变换阵。计算可控可观Gramians矩阵的左右特征空间基底矩阵,利用左右特征空间的基底矩阵求得原系统降阶的系统,通过Hankel SVD方法确定降阶之后的误差范围。利用Matlab对SLICOT测试库中的便携式CDPlayer 120阶的高阶模型进行降阶,获取到50、30、20阶的降阶模型,对研究算法进行验证,结果表明,降阶效果理想。     

多基地雷达最佳定位算法

讨论了多（三）基地雷达的二维最佳定位算法,就三基地雷达在直线布站卷和均匀布站情况下的相关数据压缩和独立数据压缩算法定位性能进行了比较,结果显示,相关压缩算法比独立压缩算法能更加有铲地提高对 目标的定位精度,特别在发射机所在区域,其定位性能具有较大的改善。     

VD算法在民航雷达数据处理中的应用

研究分析了卡尔曼滤波原理在处理民航雷达数据中的应用.针对本文所采用的VD算法进行了原理阐述并结合民航飞行实际情况,在MATLAB下对数据进行了处理,并给出了处理结果.     

MIMO雷达稳健的自适应失配滤波器设计算法

针对发射导向矢量存在未知误差的问题,提出了一种MIMO雷达稳健的自适应失配滤波器(Robust Adaptive Mismatched Filter,RAMiF)设计算法.该算法在稳健的接收波束形成算法的基础上,对其输出做稳健的失配滤波处理,以一定的主瓣电平损失为代价换取更低的旁瓣电平,从而提高系统对发射导向矢量误差的稳健性.仿真结果表明该滤波器在信噪比较高的情况下对发射导向矢量误差具有自适应的稳健性.     

机动目标跟踪的分布式MIMO雷达资源分配算法

在分布式多输入多输出雷达平台下,将发射功率和信号带宽联合优化分配,目的是在资源有限的情况下提高机动目标的跟踪精度.该方法首先推导了机动目标跟踪误差的贝叶斯克拉美罗下界,然后以最小化贝叶斯克拉美罗下界为目标,建立了包含发射功率和带宽两个优化变量的代价函数,并用循环最小化算法结合凸松弛和凸优化进行求解.仿真结果表明,该算法能明显提高机动目标的跟踪精度.