基于冗余阵元优化的双基地嵌套MIMO雷达目标DOD和DOA联合估计方法

针对传统双基地嵌套多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达进行目标参数估计时精度差、角度分辨率低和自由度低等问题, 提出了一种基于利用虚拟冗余阵元的重建Toeplitz矩阵算法对目标的波离方向角(direction of departure, DOD)和波达方向角(direction of arrival, DOA)开展参数估计的方法。首先, 将两个嵌套阵列空间分置后分别形成双基地MIMO雷达的接收阵列和发射阵列, 阵列经处理后的虚拟接收信号存在大量冗余虚拟阵元。其次, 将冗余虚拟阵元对应的协方差数值进行平均处理替代原值, 形成新的虚拟接收信号。然后,通过利用两个选择矩阵在虚拟接收阵列和虚拟发射阵列中分别构建空间平滑子阵的方法重构Toeplitz矩阵, 来重组虚拟接收信号。最后, 利用常规子空间类算法对等效虚拟信号开展空间谱估计, 实现DOD和DOA的相互匹配, 所提算法在估计性能和自由度性能方面与其他算法对比效果更好。     

正交波形虚拟孔径MIMO雷达原理与性能讨论

多输入多输出 (multiple input multiple output,MIMO)雷达可在接收端形成奈奎斯特虚拟阵列,大大扩展了接收阵列的有效孔径。文章讨论了在发射或接收阵列稀疏布阵的情况下,虚拟孔径MIMO雷达的测角精度和抗干扰性能。分析表明,得益于奈奎斯特虚拟孔径的形成,MIMO雷达可获得比传统相控阵雷达更窄的有效接收波束宽度和更高的测角精度。对于转发干扰,较窄的接收波束宽度也使虚拟孔径MIMO雷达更容易规避主瓣干扰。而对于非转发的压制干扰,MIMO雷达具有与相控阵一致的抗干扰性能。此外,文章还讨论了将线性调频连续波(linear frequency modulated continuous wave,LFMCW)信号与虚拟孔径MIMO雷达相结合的可行性和性能优势。     

多载频MIMO雷达的模糊函数

建立了多载频MIMO(multiple-input multiple-output)雷达的发射、接收信号模型。利用匹配滤波理论并引入阵列的孔径推导出了多载频MIMO雷达的多维模糊函数,并利用MIMO雷达发射信号正交的特点进行简化。证明了在远场窄带情况下可简化为时间和空间分离的函数,推导出距离分辨率由发射信号的带宽以及天线间的带宽同时决定。以简单均匀线阵为例,仿真分析了单基地和双基地情况下多载频线形调频(LFM)信号的多维模糊函数特点和距离分辨率;对双基地雷达来说,目标位置不同距离和角度分辨率都有所变化。     

双基地MIMO雷达参数辨识性分析

与传统的相控阵雷达不同，多输入多输出(multiple input multiple output， MIMO)雷达可以发射彼此正交的信号来形成独立信道，通过将各信道内的目标雷达反射截面积(radar cross section, RCS)进行平均可以有效抑制目标衰落，进而提高其参数辨识性能。根据给出的双基地MIMO雷达系统模型，对系统最多可分辨和定位目标的数目进行分析，并给出理论证明。分析表明，利用目标反射系数的非相关特性，双基地MIMO雷达最多可有效分辨和定位收发阵元数的乘积减1个目标。仿真实验证明了结论的正确性。     

基于发射分集的MIMO雷达相参信号处理方法

针对多个运动的慢起伏目标情况,研究了发射分集多入多出(multiple input multiple output,MIMO)雷达的相参信号处理方法.提出了一种重复利用回波数据的目标参数估计算法.发射分集MIMO雷达的发射阵元间距满足空间分集条件,其接收端采用阵元间距为半波长的均匀线阵.按距离门对其回波信号进行脉压-Capon谱估计,可提取出各目标对应不同发射阵元的初步位置信息.然后利用回波数据及目标的初步位置信息,把同一目标对应不同发射阵元的脉压数据矢量经多普勒频移和相位补偿后相加,再进行Capon谱估计,获得高精度的目标方位角估计值.仿真结果表明,该算法可对雷达观测区域内的多个动目标进行高精度定位.     

基于L型阵列MIMO雷达的多目标分辨和定位

针对多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达的自由度特性,提出了一种单基地L型阵列MIMO雷达的空间多目标分辨和定位方案和基于Capon波束形成器的MIMO Capon二维空间谱估计方法。该方法可对空间目标二维DOA进行估计从而完成对多目标的分辨定位,对方案中可分辨定位目标数目进行了分析。分析和仿真结果表明,将该方案应用于雷达目标定位系统中,在实际阵元数目不变的情况下,可提高系统自由度的利用率,增加可分辨目标数目,节约成本。     

非均匀线阵MIMO雷达的多目标定位方法

提出一种非均匀线阵多输入多输出（multiple input multiple output, MIMO）雷达的多目标定位方法。该方法基于阵列内插技术,构造一个内插矩阵对非均匀线阵MIMO雷达进行处理,满足虚拟均匀线阵MIMO雷达的特性,推导出虚拟均匀线阵MIMO雷达的信号子空间,最后利用旋转不变信号参数估计技术（estimating signal parameter via rotational invariance techniques, ESPRIT）对目标方位角度进行估计。其优点是突破ESPRIT算法对阵元配置的要求,且有效增加了阵元数目(实为虚拟阵元),提高了方位角分辨率。仿真结果表明,该算法增加了MIMO雷达探测目标数,角度估计精度接近克拉美罗界根。同时,所估计的二维方位角参数自动配对,不需要额外的配对运算,计算量小。     

基于虚拟孔径投影的共形阵MIMO雷达发射波形设计

为了克服共形阵天线单元指向互异带来波形旁瓣高的缺点,该文以圆弧阵为例,提出一种基于虚拟孔径投影的共形阵多输入多输出(multiple input multiple output，MIMO)雷达发射波形设计方法。该方法首先对各阵元指向进行精确建模,并通过共形阵虚拟投影方法,获得规则虚拟投影阵列;其次向量化发射信号矩阵,将发射波形设计问题转为发射信号协方差矩阵降秩问题;最后通过log det heuristic 算法获得针对该虚拟阵列波形设计的凸优化数学模型,并利用凸优化工具箱对其求解。仿真结果表明,相较于现有方法,该方法能够对共形阵MIMO雷达设计更低旁瓣的发射波形。     

任意阵列双基地MIMO雷达的半实值MUSIC 目标DOD和DOA联合估计

实值处理具有降低高自由度多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)雷达角度估计大计算量的优势。但受制于阵列的共轭对称性,对于任意阵列结构的双基地MIMO雷达发射角(direction of departure, DOD)和接收角(direction of arrival, DOA)联合估计,若不做附加的预处理则无法实现实值操作,故将常规阵列实值处理的多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)超分辨算法推广至任意阵列结构的双基地MIMO雷达。首先根据MIMO雷达的导向矢量共轭与镜像的对等性,提取接收信号协方差矩阵的实部,并对其进行特征分解得到“目标加倍”的信号子空间及其应对的噪声子空间;然后利用Kronecker积的特性对其进行降维处理,得到搜索区域减半的一维半实值域MUSIC谱,取出目标DOD真值与其镜像代入降维Capon算法来剔除虚拟峰值得到目标DOD估计真值;最后利用特征矢量得到模糊DOA估计值,采用方向余弦差最小范数方法得到目标DOA无模糊估计值。本文算法估计性能与一维搜索复数域MUSIC相当,计算量约降50%,且能够实现DOD和DOA的自动配对。仿真结果证明了该算法的有效性。     

非高斯杂波中的MIMO雷达信号分离

针对传统匹配滤波对非高斯杂波中的多输入多输出（multiple input multiple output, MIMO）雷达信号分离性能下降的问题,提出一种基于分数低阶统计量的匹配滤波算法。该方法将对称Alpha稳定分布(symmetric Alpha stable, SαS)作为MIMO雷达的非高斯杂波模型,以滤波器输出分数低阶信杂比最大为准则导出最优匹配滤波器系数。分别对相关SαS和非相关SαS杂波条件下的MIMO雷达信号分离进行了仿真。结果表明,该方法可有效实现非高斯杂波中的MIMO雷达信号分离,且在高斯杂波条件下与传统匹配滤波的性能是一致的。     

FDA-MIMO雷达主瓣距离欺骗式干扰抑制方法

主瓣欺骗式干扰降低了对真实目标的估计精度与跟踪准确性,对传统雷达提出了挑战。针对此问题,基于频率分集阵(frequency diverse array, FDA)-多输入多输出(multiple input and multiple output,MIMO)雷达,提出了一种抑制主瓣距离欺骗式干扰的方法。假目标产生器通过对截获的雷达信号进行延迟转发,导致真、假目标的时延(距离)差异,由此可形成具有不同发射频率的假目标。据此,首先利用频率分集阵雷达的距离维自由度在联合发射-接收维对真、假目标进行区分,其次设计了距离-角度二维自适应匹配滤波器,所有假目标由于距离维的失配而被抑制。该方法有效地解决了主瓣距离欺骗式干扰抑制的问题,提升了雷达在复杂电磁环境的抗干扰性能。仿真实验验证了所提方法的有效性。     

基于虚拟阵元内插的互质阵列目标DOD和DOA联合估计算法

传统算法通常采取舍弃互质阵列的“差联合”阵列形成离散虚拟阵元，只利用其中连续虚拟阵元进行离波方向角(direction of departure, DOD)和波达方向角(direction of arrival, DOA)联合估计，存在自由度提升受限、估计性能不佳等问题。对此,提出基于虚拟阵元内插的互质阵列目标DOD和DOA联合估计算法。首先,将两个互质子阵以零点为中心布列,分别构成双基地多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达的发射阵列和接收阵列,该布阵结构将传统的虚拟阵元由阵列“差联合”结构形式变成“和联合”结构形式,降低了虚拟阵列的冗余度。其次,在形成的虚拟阵元基础上,通过在虚拟阵列孔洞位置内插虚拟阵元使其连续,对于内插的虚拟阵元无实际接收信号问题,基于最小化核范数优化理论,采用协方差矩阵Toeplitz化重建的方式恢复内插虚拟阵元的等价接收信号,利于所有虚拟阵元层面的角度联合估计。最后,针对因角度配对导致的高运算量问题,结合降维多重信号分类(reduced dimension multiple signal classification, RD-MUSIC)算法使角度自动配对,从而减小算法运算复杂度。有效提高了目标分辨力和角度联合估计性能，仿真实验验证了算法的有效性。     

分布式OFDM-MIMO雷达MTI处理

分布式频分正交复用多输入多输出雷达(orthogonal frequency division multiplexing multiple input multiple output,OFDM MIMO)是一种新型雷达系统。针对该雷达的杂波抑制问题,建立了该雷达的回波模型,分析了空间分集和发射频率分集对改善因子的影响,给出了该雷达的动目标显示(meving target indication,MTI)杂波抑制方法,并分析了提出方法的性能。较之传统发射相同载频信号的MIMO雷达,分布式OFDM MIMO雷达由于频率分集带来的处理自由度能改善多普勒频率落入MTI滤波器凹口的目标的检测能力。理论和仿真实验证实了提出方法的有效性。     

利用方向角信息辅助雷达目标跟踪

传统雷达仅能提供目标的方位和距离量测,由于可利用的信息相对较少,跟踪精度很难进一步提高。利用现代雷达的高分辨探测能力,提出了一种基于距离像识别信息辅助目标跟踪的模型,并结合求根不敏卡尔曼滤波技术得到了一种高性能跟踪算法。该算法根据距离像识别结果得到目标方向角的测量,进而通过增加观测量的维数来提高目标的跟踪能力。不同条件下的仿真结果表明,利用方向角信息辅助的跟踪算法收敛速度快,跟踪精度高,且复杂度与传统算法相当。     

相干频率分集阵雷达匹配滤波器设计

相干波形频率分集阵(frequency diverse array, FDA)雷达通过引入阵元间的频率差异,在观测空间中形成距离角度时间依赖的发射方向图。针对相干FDA雷达体制回波接收处理的问题,提出了角度时间二维匹配滤波器,同时实现了快时间波形匹配和等效发射波束形成,不同于传统匹配滤波器。并进一步考虑某些应用情况下,通过设计匹配时间窗,提出了分段匹配的二维匹配滤波接收处理方法。将雷达脉冲时间划分为多个子脉冲接收时间窗,并采用发射方向图调制的角度时间二维匹配滤波函数对回波信号进行相干积累。仿真实验给出了所提接收处理方法的性能验证。     

前视阵FDA-MIMO雷达距离模糊杂波抑制方法

超高速平台前视阵雷达面临强杂波抑制难题,其杂波不仅具有显著的距离依赖性而且存在多重距离模糊,导致雷达动目标检测性能急剧恶化。针对这一问题,提出了一种基于频率分集阵列和多输入多输出雷达的距离角度多普勒三维自适应处理距离模糊杂波抑制方法。该方法通过发射接收二维联合空域和差波束及时域邻近多普勒通道进行降维处理,保证算法的低复杂度以及在小样本条件下的杂波抑制性能。仿真实验验证了所提方法的有效性。