模糊对天基稀疏孔径GMTI雷达的影响

天基稀疏孔径实现地面运动目标指示（GMTI）具有很大吸引力，然而天基稀疏阵通常存在距离、多普勒和角度模糊。文中研究模糊对空时自适应处理和GMTI性能的影响，理论分析与仿真结果表明：距离模糊会影响最小可识别速度，引起输出SINR损失；多普勒模糊和角度模糊不但产生测速旨区和输出SINR损失，还导致虚似目标和同一目标被重复检测，增加虚警概率。     

基于约束最小冗余阵列的MIMO雷达二维波达方向估计

基于约束最小冗余线阵（RMRIA）,提出利用增广矩阵束（MEMP）算法来估计MIMO雷达的二维DOA。采用约束最小冗余线阵配置L形阵列,计算两线阵的互四阶累积量并构造增广矩阵,利用RMRLA—MEMP方法估计出二维波达方向。此方法同时利用约束最小冗余和四阶累积量阵列扩展的性质,提高了角度的估计精度,且估计过程不需要谱峰搜索,能够很好地解决MIMO雷达二维DOA估计中的相位模糊问题,仿真验证了算法的有效性。     

阵元失效下基于矩阵重构的MIMO雷达DOA估计

针对阵元失效下MIMO雷达目标DOA估计性能下降问题,提出一种基于虚拟阵列采样数据矩阵重构的MIMO雷达DOA估计方法。MIMO雷达的阵元失效分为冗余虚拟阵元失效和非冗余虚拟阵元失效两种情况。当冗余虚拟阵元失效时,通过合并空间上位置相同的正常冗余虚拟阵元输出数据以实现信号降维与失效阵元数据填充。当非冗余虚拟阵元失效时,经降维填充后的数据矩阵中仍存在整行缺失数据,根据降维数据矩阵的低秩和稀疏先验,建立带低秩和稀疏约束的矩阵填充模型,并利用ALM-ADMM算法求解来恢复完整的降维数据矩阵。最后利用root-MUSIC算法估计目标DOA。仿真结果表明,本文方法能够有效提高MIMO雷达在阵元失效时的DOA估计精度。     

MIMO雷达的最小冗余线性阵列配置与优化

提出了一种利用最小冗余非均匀线性阵列对多输入多输出(MIMO)雷达系统进行阵列配置优化从而提高参数估计性能的方法。文中从MIMO雷达信号模型出发,分析了均匀线性阵列与非均匀线性阵列两种配置下,MIMO雷达系统获得的虚拟阵元数的差异,给出了一种在物理阵元数量较大时最小冗余非均匀线性阵列的生成方法。仿真结果表明:最小冗余线性阵列能够利用较少的物理阵元个数获得与均匀线性阵列相同的参数估计性能。而在物理阵元个数相同的情况下,最小冗余非均匀线性阵列MIMO雷达可以获得更多的虚拟阵元、更好的参数估计性能和更低的克拉美·罗界。     

双基地多载频FMCW雷达目标加速度和速度估计方法

双基地多载频FMCW雷达采用稀布阵发射多载频FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave)信号,阵列接收目标回波。受速度和加速度的调制,机动目标回波多普勒频谱展宽,导致雷达检测性能下降。该文分析了双基地多载频FMCW雷达的信号模型,提出将多项相位变换和相位差法结合来实现目标加速度和速度高精度估计的方法。分析了该方法在不同数据分段情况下的性能。仿真结果表明,该方法能够以较小的运算量对目标加速度和速度进行高精度估计。     

一种基于四相编码和优化阵列的MIMO STAP实现方法

多输入多输出（MIMO）雷达多信号间正交性和天线阵列结构影响空时自适应处理(STAP)性能。为了提高多信号间正交性,提出了基于遗传算法优化提高四相编码的自相关峰值并降低互相关峰值方法,保证了多发射信号间良好正交性,基本抑制了盲速影响。针对天线阵列稀疏导致盲速、阵元密布导致天线孔径过小的问题,基于最大连续孔径思想,提出了一种优化阵列结构,在不显著增加天线阵列长度和阵元数目条件下,与四相编码信号结合,实现了动目标检测。仿真实验证明,基于四相编码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。     

基才多相编码和收发阵列设计的机载MIMO雷达STAP方法

针对提高MIMO雷达多信号间正交性问题．提出了基于遗传算法优化提高多相编码信号自相关峰值、降低互相关峰值方法,提高多发射信号间正交性,降低盲速影响。针对天线阵列稀疏导致盲速、阵元密布导致天线孔径过小问题,从等效天线特征出发,给出了一种发疏收密阵列结构,与多相编码信号结合,进行动目标检测。仿真实验证明,基于多相编码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。     

基于蚁狮算法的MIMO雷达阵列方向图优化设计

针对MIMO雷达稀疏布阵的问题,提出了一种基于蚁狮算法的MIMO雷达阵列方向图优化设计方法.首先,设定发射与接收阵元的阵列孔径以及最小间距,然后用蚁狮算法对阵元位置进行稀疏优化,计算适应度函数并与全局最优解对比,保存最优值,使峰值旁瓣电平最小,最后以有效阵元数和峰值旁瓣为多目标优化函数,通过归一化处理将其转化为单目标优化.仿真结果表明,所提算法相比现有算法对旁瓣的优化效果更好且不易陷入早熟现象,也可以较好地实现多目标联合优化,提高雷达的工作性能和自由度.     

FDA-MIMO雷达主瓣距离模糊杂波抑制方法

主瓣上存在的距离模糊杂波降低了真实目标的估计准确度,导致检测性能急剧下降,这对传统雷达提出了严峻挑战。基于频控阵（FDA）-多输入多输出（MIMO）雷达的距离角度二维波束指向,本文提出一种对抗主瓣距离模糊杂波的方法。该方法利用发射-接收空域鉴别模糊杂波次数,并根据已搜索到的目标的大致距离,利用多重信号分类算法（MUSIC）精确分辨多个目标及杂波位置,最后通过设计线性约束最小方差（LCMV）自适应滤波器,使杂波失配而被抑制。该方法有效地解决了主瓣距离模糊杂波的抑制问题,提升了复杂环境下的目标检测性能。仿真验证了提出方法的有效性。      

多载频MIMO雷达解速度模糊及综合处理方法

多载频MIMO雷达采用稀布阵发射多载频FMCW信号,阵列接收目标回波。该文分析了多载频MIMO雷达的信号模型,提出了一种解速度模糊的新方法,该方法不需发射多重频信号,利用各发射通道模糊多普勒频率获得目标真实速度的最小二乘解。还提出了一种新的发射接收综合处理方法,该方法将积累后每个距离单元等分成Nn份,并用相参积累结果对其加权,在抑制距离栅瓣的同时充分利用了收发阵列孔径。最后讨论了多载频MIMO雷达的参数选取问题。仿真结果表明了该文方法的有效性。     

角度模糊对天基稀疏孔径GMTI雷达的影响与抑制方法

天基稀疏阵实现地面运动目标指示具有很大吸引力.然而稀疏阵存在栅瓣,理论分析与仿真结果表明栅瓣会产生盲速和虚假目标.本文提出一种消除角度模糊影响的简单方法:首先对均匀稀疏阵阵元位置施加随机误差消除测速盲区;随后采用陷零空时自适应处理剔除虚假目标.仿真结果表明该方法稳健、有效.     

Capabilities of Dual-Frequency Millimeter Wave SAR With Monopulse Processing for Ground Moving Target Indication

Ground moving target indication (GMTI) for synthetic aperture radar (SAR) provides information on nonstatic objects in radar imagery of a static ground scene. An efficient approach for GMTI is the use of multichannel SAR systems for a space- and time-variant analysis of moving targets. This allows the indication, correction of position displacement, and estimation of radial velocity components of moving targets in a SAR image. All three steps are possible due to a determinable Doppler frequency shift in the radar signal caused by radial target movement. This paper focuses on the millimeter wave (mmW) SAR system MEMPHIS with multichannel amplitude-comparison monopulse data acquisition and the ability to use carrier frequencies of 35 and 94 GHz simultaneously, making it a dual-frequency SAR. This paper includes mmW-specific SAR GMTI considerations, an adaptive algorithm to collect velocity and position information on moving targets with mmW monopulse radar, and a discussion on GMTI blind speed elimination and target velocity ambiguity resolving by dual-frequency SAR. To determine the capabilities of both, system and algorithm, three large-scale experiments with MEMPHIS in different environments are presented     

Blind velocities mitigation for MIMO GMTI radar with Doppler division multiple access waveforms

Multiple-input multiple-output (MIMO) radar with multiple transmitters and multiple receivers can achieve a larger virtual antenna array and more system degrees of freedom; thus applying it to ground moving target indication (GMTI) radar can improve the performance of GMTI. Doppler division multiple access (DDMA) waveforms are approximately orthogonal providing good minimum detectable velocity (MDV) performance. However, in such DDMA systems, a sufficient pulse repetition frequency (PRF) design freedom is required. Furthermore, these waveforms suffer from blind velocities which are serious problems, especially in radar systems with high carrier frequency or low PRF. This paper analyses the blind velocities problem and show that blind velocities are relative to variation of the PRF and/or the carrier frequency. Variable PRF techniques are widely used in conventional GMTI radar including multiple PRFs and variable pulse repetition intervals (PRI). Combined with the characteristics of the DDMA MIMO GMTI radar, this paper proposed two methods to mitigate blind velocities: “multi-PRF DDMA” which employs multiple PRFs over successive coherent processing intervals, and “PRI-dithered DDMA” which employs nonuniform sampling by dithered PRI in slow time. Simulation results demonstrate that both the methods are effective ways to mitigate blind velocities in DDMA MIMO GMTI radar systems.     

DOD and DOA estimation in bistatic MIMO radar for nested and coprime array with closed-form DOF

It is well known that sparse array can offer better angle resolution than that of uniform linear array (ULA) in the same number of physical sensors. But in bistatic minimum redundancy sparse array multi-input multi-output (MIMO) radar, it cannot offer closed-form degree of freedom (DOF) for the arbitrary number of sensors with direction of departure and direction of arrival estimation. Therefore, this article introduces a nested array and coprime array into sparse array to solve the problem. First, construct no holes difference-coarray by extracting specified covariance matrix elements. Then, transform the difference-coarray into ULA within bistatic MIMO radar through some mathematical operations. As a result, many angle estimation methods for traditional ULA can be applied to the sparse bistatic MIMO array radar. The proposed algorithm offers closed-form DOFs for sparse array and the array aperture is much larger than that of ULA with identical number of sensors. The usefulness of the proposed methods is verified through computer simulations.     

基于Costas编码跳频雷达信号分析及成像研究

常用的跳频宽带雷达大都是基于发射顺序步进载频的脉冲信号形式,而这种信号的模糊图为斜刀刃形,存在距离-速度耦合,容易造成测距不准和多普勒效应.为了改善高分辨力雷达测距测速性能,提出了在ISAR成像中采用Costas编码脉冲序列,推导并比较了Costas编码脉冲序列和常规步进频脉冲序列的模糊图,分析了Costas编码跳频雷达信号形式,指出它可以消除距离-速度耦合,具有更好的测距和测速性能,并给出了ISAR成像的算法步骤.最后仿真验证了该算法的正确性.     

SAR/GMTI方法的改进与动目标在雷达图像上的再定位处理

SAR雷达是一种高分辨成像雷达,GMTI是SAR的一种工作模式,主要用于地面动目标搜索及跟踪,而雷达图像则可为检测出的动目标提供地理定位参考。传统的GMTI方法对动目标速度估值不够准确,作者改进了原来的方法,提高了动目标速度估值准确性,更便于后续的航迹相关处理。当动目标轨迹得到后,其在雷达图像上因为多普勒效应产生了移位,本文介绍了通过频谱搬移将动目标在雷达图像上重新定位的方法,得到了真实的动目标轨迹。文章最后利用雷达实测数据进行处理,得到了较满意的结果。     

一种基于广域高分SAR/GMTI系统的高精度径向速度估计方法

方位向多通道广域高分合成孔径雷达运动目标指示（SAR/GMTI）系统的各通道回波存在多普勒模糊,参数估计时会出现严重的速度模糊。针对这一问题,本文提出了一种高精度无模糊径向速度估计方法。首先利用动目标Chirp傅里叶变换（CFT）后的空时谱在空间维度上无模糊的特点,在空域自适应滤波时避免了动目标模糊分量的影响,降低了算法所需通道数目;然后分别使用谱估计和Radon变换的方法估计基带径向速度和模糊数,最终得到高精度无模糊的径向速度。仿真结果验证了当待检测距离单元内存在多个运动目标时该方法的有效性。      

相控阵雷达目标径向速度数字精确测量技术

目标的速度及其加速度是弹道导弹防御相控阵雷达鉴别真假弹头的的重要特征量,同时对宽带雷达的一维距离像的速度补偿提供必要的信息．该文根据相控阵雷达多目标数据率低的特点,提出了细谱线目标速度精确测量的数字实现方法;分析了在目标截获中脉冲相关法与通道补偿法两种估计加速度方法的性能,并提出了解速度模糊的新方法,分析和计算．结果表明所提出的速度截获和解模糊方法是可行的．     

阵元排布对线性阵列天线的影响分析

线性阵列作为智能天线的一种阵元排布方式,在第三代移动通信中有着特殊的应用。在相同阵元个数的情况下,采用Matlab软件对均匀线阵、约束最小冗余线阵和最优哥伦布线阵的角度分辨能力和主瓣宽度进行仿真比较。仿真结果表明,最优哥伦布线阵可以获得更佳的角度分辨能力和更窄的主瓣宽度,但是会引起方向图旁瓣电平的升高。