并行机载双站斜视SAR ELBF-CS成像算法

论文建立了并行机载斜视双站SAR的结构模型和信号模型,用收发载机多普勒贡献比为加权系数推导了点目标回波的扩展Loffeld频谱公式(ELBF)。在二维频域内补偿双站扭曲项,然后对剩余相位项做Taylor展开,利用Chirp Scaling(CS)方法,推导了并行机载双站斜视SAR的ELBF-CS成像算法。双站结构参数及双站扭曲项的距离向空变性用回波数据的距离向分块处理,推导了数据分块条件,由此可以实现宽场景成像。算法基于更精确的ELBF,并用CS方法校正点目标距离徙动,处理流程更简单,成像效率更高,仿真验证了本文算法处理并行机载双站斜视SAR数据的有效性。     

分布式全相参雷达相干参数估计性能

针对部分收发共置的分布式全相参雷达,该文首先建立了全发任意收的混合结构,然后在发射多脉冲条件下推导了相干参数估计的克拉美-罗界(CRB)闭式解,研究了相干参数估计性能与收发天线数及脉冲数之间关系。结论表明：共置天线较分置天线能够获得更低的相干参数估计CRB,增加收发天线数或脉冲数,能够降低相干参数估计CRB。最后的仿真实验验证了研究结论的正确性。     

运动双基地MIMO雷达参数估计的克拉美罗界

在杂波环境下,该文研究了目标、发射站及接收站均运动时双基地多输入多输出(MIMO)雷达参数估计的克拉美罗界(CRB)。首先建立了运动双基地MIMO雷达的数学模型,推导了杂波背景下多目标参数估计CRB的一般表示式,然后给出了无杂波时单目标波离方向(DOD)、波达方向(DOA)以及速度CRB的闭式解,并分析了各参数对CRB性能的影响。理论与仿真实验表明：无杂波时的参数估计性能优于杂波背景下的参数估计性能;目标DOD(DOA)的估计性能与收发站速度、目标速度无关,而目标速度的估计性能将随着收、发站和目标速度的增大而下降。     

双基地MIMO雷达发射功率聚焦的角度估计算法研究

该文针对传统双基地MIMO雷达发射功率在空间发散的问题,提出一种双基地MIMO雷达发射功率聚焦方法。首先,建立了双基地MIMO雷达发射功率聚焦的优化模型,其优化准则为：在感兴趣空域内严格约束优化波束与期望波束的最大误差小于给定门限的前提下,最小化发射方向图的峰值旁瓣功率。同时,构造特殊发射端波束矩阵,不仅能使等效发射/接收导向矢量具有旋转不变性,并且简化了原优化模型,以便采用二阶锥规划理论进行快速求解;其次,利用改进平行因子算法对空间目标的收发角度进行估计,结合发射/接收导向矢量的旋转不变性对平行因子内部最小二乘算法的初始迭代点进行了改进,有效地减小了算法的迭代步数;再次,推导了双基地MIMO雷达发射功率聚焦下多目标角度估计的克拉美罗界(CRB),进一步说明了所提方法的优越性。最后,仿真验证了理论分析的有效性。     

基于辅助变量粒子滤波的空对海BO-TMA的研究

论文探讨了TMA(目标运动分析)中基本的非线性估计问题;介绍了粒子滤波(PF)的基本思想和辅助变量PF(AVPF)的基本算法,特别针对空对海单站只测方位TMA(BO-TMA)问题应用AVPF和EKF(扩展卡尔曼滤波)进行了对照研究;建立了问题的离散非线性滤波估计模型;设计了典型的应用场景;给出了Monte Carlo仿真运行结果;表明AVPF具有更高的估计精度、更好的收敛特性和滤波一致性。     

基于序列锥规划方法的群延时约束等纹波有限冲激响应数字滤波器优化设计

有限冲激响应数字滤波器(FIR)的优化设计理论,一般是使设计的FIR滤波器频率响应与期望滤波器频率响应之间的误差最小并通过优化技术进行求解.但是已有的这些方法大都关注于通带和阻带内的幅频特性,而对于非线性群延时约束考虑较少,因此对于群延时要求较高的应用场合,这些方法是不适用的.该文提出了一种群延时约束的等纹波有限冲激响应数字滤波器设计新方法,该方法主要思想是采用泰勒级数近似将带有非线性群延时约束条件的原等纹波滤波器优化设计问题在好的初始迭代点附近转化为序列二阶锥规划子问题进行求解,较好的解决了对群延时要求较高的问题.仿真结果表明,该方法可以有效的减小滤波器群延时误差,最小化通带和阻带纹波,提高了滤波器的优化设计性能.     

稀疏重构下的非线性调频信号参数估计算法

非线性调频信号广泛应用于雷达声纳领域，其具有多阶多项式相位、未知参数多的特点，给参数估计带来困难。针对此问题，本文提出一种稀疏重构下的非线性调频信号参数估计算法。该方法利用Gabor原子良好时频特性，以 范数稀疏正则最小二乘模型为目标函数，并推导了问题的二阶锥规划（SOCP）形式，最终通过求解的Gabor原子进行参数估计。算法分析信号的时频特征，完成信号的分解重构，适应于各类调频信号。仿真实验证明，本文算法对调频信号二阶与一阶相位参数估计精度都贴近CRB，而对二阶参数的估计较二次相位差分算法更适应较低信噪比。      

基于降维子空间重构的双基地MIMO雷达角度估计算法

根据双基地MIMO雷达的工作原理和回波模型,结合阵列信号处理,提出了降维子空间重构的角度估计算法,并给出了算法有效性证明。理论分析表明,该算法可以有效解决二维空间搜索计算成本高,矩阵运算量大和低快拍数下算法适应性差的问题,并通过蒙特卡罗实验对不同信噪比、快拍数和接收阵元数等情况下角度估计的方差进行了仿真,证实了理论分析的正确性。     

分布式MIMO雷达的参数估计与检测联合算法

本文针对分布式MIMO雷达系统,在站间大间隔配置获得的空间分集增益的基础上,提出了一种目标位置估计与检测的联合算法。与以往距离门检测不同的是,这里通过所定义的目标假设框架下进行联合估计与检测。通过理论分析证明,本文所提出的位置估计与检测联合算法在检测性能上要优于距离门检测法,且漏检概率与信噪比SNR成反比。仿真实验也验证了算法的有效性。