基于MIMO模型下的目标定位

Bekermani提出了一种新的空时编码方法,用于雷达或声纳等目标检测和定位系统,该方法将数字波束形成同时应用于天线阵元发射端和接收端。在此基础上,将该方法推广至多目标定位系统,利用该方法可以产生大量虚拟阵元,从而增加了可以检测到的目标数目,提高了阵元的利用率。通过计算机仿真,证明该方法的可行性。     

MIMO与MISO雷达定位精度分析

 在某些应用中需要使小型机动接收平台(飞机或舰船)对目标进行定位,该文利用基站阵列辅助小型机动平台定位目标,可构成多输入多输出(MIMO)和多输入单输出(MISO)两种工作模式。文中建立了几何模型,并分别在这两种模式下推导了目标相对定位精度的几何稀释(GDOP)的计算公式,分析了两种模式下影响GDOP的各种因素。仿真结果证明,MIMO模式下,目标的相对定位精度与目标方位角和小型机动平台位置均无关;阵列天线数目较大或小型机动平台离目标较远时,MIMO模式的定位精度高于MISO模式;当阵列天线数目较小且小型机动平台离目标较近时,MISO模式的定位精度高于MIMO模式。     

基于MIMO噪声雷达的高速运动目标检测

针对传统体制雷达对高速运动目标不能进行长时间有效相参积累检测问题,该文提出了一种基于MIMO噪声雷达的高速运动目标检测方法。该方法利用MIMO噪声雷达在短时间内输出的多路回波数据进行相参并行处理来取代回波数据的长时间相参积累检测,以避免距离走动,径向速度变化以及反射截面积(RCS)快起伏等非平稳因素对目标检测的影响,有效实现了多个高速运动目标的无模糊检测。仿真结果验证了MIMO噪声雷达在高速运动目标检测方面的优越性。     

分布式MIMO雷达的目标定位

针对多输入多输出雷达系统，研究了目标定位问题，并提出基于双基测距的分布式多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)雷达的目标定位算法。首先，通过引入多余参数和这些参数与未知目标定位的关系，将目标定位问题转化为约束二次规划(Quadratically Constrained Quadratic Programming, QCQP)问题，然后，考虑到QCQP问题是非凸和NP-Hard，再将每个非凸约束近似为线性约束，最终QCQP问题就转化为线性约束二次规划(Linearly Constrained Quadratic Programming, LCQP)问题。最后，利用迭代约束权重最小二乘(Iterative Constrained Weighted Least Square, ICWLS)算法求解LCQP问题。实验数据表明，提出的ICWLS算法能够收敛于一个最优值。     

Faraday效应对空间目标探测雷达的影响

分析了电离层Faraday旋转效应对空间目标探测雷达的影响。从磁离子理论出发,结合电离层模型和地球磁场模型,使用了一种快速的Faraday旋转角计算模型,并与传统使用的经验计算方法进行了比较,表明该方法普适性强,更适用于中国地区。针对当前国际上典型的空间目标探测雷达工作频段,选取我国海口（低纬地区）和长春（中纬地区）为代表,分别计算了太阳活动极大年和极小年间的Faraday旋转角,给出了仿真结果并进行分析,表明Faraday旋转效应给线极化方式雷达带来明显的回波能量损失。在进行雷达设计时,需要将该效应与雷达系统性能综合考虑,采用合适的天线极化方式。     

联合角度-时延-多普勒的分布式MIMO雷达运动目标定位代数解算法

对三维空间中联合角度、时延和多普勒频率的分布式MIMO雷达运动目标定位问题进行了研究,提出了一种新的目标位置和速度估计代数解算法。通过借助方位角和俯仰角测量,对时延和多普勒频率方程进行线性化处理,然后通过加权最小二乘解算目标的位置和速度。与现有基于多步骤加权最小二乘思想的定位算法相比,该算法无需引入冗余参数,仅需一步加权最小二乘即可实现目标定位,避免了步间误差传递,减少了定位所需的发射/接收单元数量,并且考虑了发射/接收单元位置-速度误差的影响,提高了算法对发射/接收单元位置-速度误差的稳健性。理论分析证明,该算法的定位误差可以达到克拉美罗界。仿真结果验证了该算法的有效性,以及相比于现有算法的优越性。     

CFAR Detectors for MIMO Radars

CFAR (Constant False-Alarm Rate) processors are useful for detecting radar targets in a background for which the parameters in the statistical distribution are not known. A variety of CFAR techniques such as CA (Cell Averaging), Go (Greatest Of), SO (Smallest Of), OS (Ordered Statistics) and ACMLD (Automatic Censored Mean-Level Detector) processors have been proposed for SISO (Single Input–Single Output) radars in a non-homogeneous background. In this paper, conventional CFAR algorithms including CA, SO, OS and ACMLD processors are generalized for MIMO (Multiple Input–Multiple Output) radars. The exact expressions for false-alarm probabilities of the proposed algorithms in a homogeneous background are presented. In addition, the detection performance of the proposed detectors is studied by means of simulation in the presence of interfering targets and also colored Gaussian clutter. Besides, the proposed CFAR processors are compared, and it is shown that the ACML-based algorithm is superior to the other investigated methods.     

MIMO雷达目标检测问题研究

为了了解MIMO雷达的空间分集对目标检测的影响,本文对收（发）全分集（不分集）四种较极端的空间分集情况下雷达对Swerling目标模型的N-P准则下的最优检测方法以及相应的检测性能进行了研究,结果表明需要选择合适的空间自由度才能得到特定环境下最佳检测性能。     

一种新的适用于机载前向阵雷达的动目标检测方法

本文提出了一种适用于前向阵雷达的机载动目标检测方法,并对其进行了理论分析和计算机仿真.结果表明,这种结构形式的动目标检测方法对雷达平台运动参数的估计精度要求较低,工程上易于实现.本文最后给出了该方法在各种系统误差下的检测性能.     

多雷达联网对低散射截面积(RCS)目标检测能力研究

由于采用特别的外形设计和一定的涂复材料，使有些目标的雷达散射截面积（ＲＣＳ）很小。雷达能发现一般的目标，而很难发现低ＲＣＳ的目标，但是这些目标不是所有方向都有低ＲＣＳ特性。这就给多雷达联网提供检测这目标的可能性。本文首先是研究多站联网比单站目标检测性能改善，即检测目标距离的改善（或折合信噪比），但是这种改善是和目标的位置，运动方法和姿态有关。     

波束空间的双基地MIMO雷达定位方法

提出了一种基于波束空间的双基地多输入多输出(MIMO)雷达目标定位方法——B-ESPRIT算法。该算法可重构受波束空间变换破坏的发射和接收阵列旋转不变特性,从而可利用ESPRIT方法来得到对目标收发方位角的估计值。由于降低了处理数据的维数,所提的B-ESPRIT算法相比常规的阵元空间ESPRIT(E-ESPRIT)算法具有更小的运算量。此外,还详细分析讨论了算法的波束增益与目标角度的关系,并通过计算机仿真证明了分析的正确性。     

基于联合对角化的MIMO雷达近场目标定位

目标定位经典算法有很多,但大多不能直接适用于MIMO雷达近场目标定位,而现存的单基地MIMO雷达近场目标定位算法很少.为了解决这个问题,提出了一种基于联合对角化的MIMO雷达近场多目标定位算法.该算法使用十字形收发阵列,利用接收信号的协方差矩阵构造新的矩阵,灵活运用联合对角化算法得到发射角和距离估计值,再利用谱峰搜索得...     

基于时频分析的高频雷达目标检测与定向

针对宽波束高频雷达对非平稳目标探测的问题,提出了一种新的基于线性时频分析的目标检测与定向方法,即先从时频面上检测出目标的时频脊,然后沿脊线对线性时频表示采样形成阵列快拍,进行空间谱估计.分析了目标横向运动对空间谱估计的影响,提出了横向运动补偿及目标时变方位和横向速度估计的方法.雷达实测数据处理表明,本文方法能有效地应用于宽波束高频雷达对非平稳目标的探测中.     

基于MIMO雷达的相干分布式目标 参数估计Cramer-Rao下界

 本文研究了MIMO雷达对相干分布式目标参数估计的Cramer-Rao下界(CRB).首先,给出相干分布式目标的MIMO雷达信号模型,推导出目标参数估计CRB的一般关系式;然后,给出在一个分布式目标、点目标和目标部分信息已知等特殊情况下的CRB;其次,讨论了MIMO雷达CRB的性质;最后,进行计算机仿真试验,研究不同条件下的MIMO雷达性能.结果表明由于具有避免波束形状损失等优点,MIMO雷达对相干分布式目标的参数估计CRB性能优于普通相控阵雷达.本文的研究揭示了MIMO雷达的相干分布式目标参数估计性能.     

MIMO Radar Moving Target Detection Against Compound-Gaussian Clutter

This paper focuses on the moving target detection (MTD) problem for multiple-input multiple-output (MIMO) radar in the presence of compound-Gaussian clutter. By exploiting the spatial and velocity diversities, we devise two different generalized likelihood ratio tests (GLRTs) according to the centralized and distributed processing schemes of MIMO radar systems, respectively. Then, we investigate the fully adaptive detectors, where the covariance matrix is replaced by a suitable estimator based on the secondary data. Finally, we provide several numerical simulations with typical parameters, and the results illustrate that the newly proposed detectors can provide much better detection performance in spikier clutter for moving targets than the phased-array counterpart and those obtained in Gaussian environment.     

Inter-Relay Interference Cancellation Using MIMO Detection

Recent mobile applications have required high data rate. In metropolitan areas where data traffic is higher than other areas, heterogeneous networks (HetNet) are used to meet the traffic demand (Hoadley and Maveddat in IEEE Commun Mag 19(2):4–5, 2012). The HetNet has several low power base stations or remote radio heads in a macro cell coverage and sometimes coordinates the low power transmission points forming virtual multiple-input and multiple-output system. In this paper, inter-relay interference (IRI) cancellation for two-path relay system is considered. In existing schemes, IRI cancellation is performed at a destination node but proposed method performs the cancellation at relay nodes to reduce the complexity of detection algorithm for the destination node. Simulation results also show that the method of this paper achieves better BER performance than the existing schemes.     

Optimal Joint Target Detection and Parameter Estimation by MIMO Radar

We consider multiple-input multiple-output (MIMO) radar systems with widely spaced antennas. Such antenna configuration facilitates capturing the inherent diversity gain due to independent signal dispersion by the target scatterers. We consider a new MIMO radar framework for detecting a target that lies in an unknown location. This is in contrast with conventional MIMO radars which break the space into small cells and aim at detecting the presence of a target in a specified cell. We treat this problem through offering a novel composite hypothesis testing framework for target detection when 1) one or more parameters of the target are unknown and we are interested in estimating them, and 2) only a finite number of observations are available. The test offered optimizes a metric which accounts for both detection and estimation accuracies. In this paper, as the parameter of interest we focus on the vector of time-delays that the waveforms undergo from being emitted by the transmit antennas until being observed by the receive antennas. The analytical and empirical results establish that for the proposed joint target detection and time-delay estimation framework, MIMO radars exhibit significant gains over phased-array radars for extended targets which consist of multiple independent scatterers. For point targets modeled as single scatterers, however, the detection/estimation accuracies of MIMO and phased-array radars for this specific setup (joint target detection and time-delay estimation) are comparable.      

利用布里渊散射进行目标探测

介绍利用布里渊散射的目标探测技术。讨论了在海水和大气中的布里渊散射基本理论。主要介绍布里渊散射谱的三种测量方法：法布里-珀罗干涉仪探测法、边缘探测法、光拍频探测法,并对这些方法进行了对比和分析。     

一种新的分布式MIMO雷达系统运动目标定位代数解算法

该文针对分布式MIMO雷达系统中的运动目标定位问题,以双基地距离(BR)及其变化率(BRR)作为观测量,提出一种基于多步加权最小二乘的代数解算法。算法共需要3步加权最小二乘估计。首先,在第1步加权最小二乘估计中,通过选取适当的辅助参数,将非线性的BR和BRR的观测方程进行伪线性化处理,从而得到目标位置和速度的粗略解;而后在后两步加权最小二乘估计中,利用目标位置参数和辅助参数之间的约束关系构建方程,从而得到目标位置和速度的精确估计。最后,推导了算法的理论误差,从理论上证明了算法可以达到克拉美罗界。在仿真实验中,将所提算法与现有算法进行了对比,验证了算法的优越性。     

一种用于多目标定位的MIMO雷达快速功率分配算法

为了满足实际需求,该文提出一种用于多目标定位的功率分配算法,实现MIMO雷达有限功率的快速优化分配。该文首先给出了多目标定位误差的克拉美罗下界,并将其作为代价函数进行功率分配。而后,设计了一种可应用于多目标定位功率分配的交替全局优化算法,通过搜索Pareto解集来实现功率的快速分配。最后,仿真结果表明,所提的算法能快速实现MIMO雷达有限功率的优化分配,明显提升多目标定位精度。