基于遗传算法的MIMO阵列位置误差自校正方法

天线阵元的位置误差会影响天线阵元所接收到信号的相位。基于特征值分解的高分辨率波达方向(DOA)估计算法对信号的相位误差非常敏感。针对多输入多输出(MIMO)阵列,本文基于遗传算法,利用自校正思想,构造一个对不同方向空间谱值进行加权求和的自适应权函数,结合MUSIC方法,构建个体适应度函数,实现了MIMO阵列阵元位置误差与DOA的联合在线估计。仿真结果表明该方法进行DOA估计的同时,还可以完成阵列位置误差的在线估计与校正,提高了系统参数估计的鲁棒性。     

基于波形选择的MIMO雷达三维稀疏成像与角度误差校正方法

该文研究稀疏目标场景下,波形选择对基于压缩感知理论的MIMO雷达成像效果的影响并提出一种改进的成像角度误差校正方法。首先分析了模糊函数和压缩感知匹配字典的相关系数之间的关系;然后,在空间小角度域情况下,针对成像场景中的角度误差,提出一种改进的基于迭代最小化的稀疏学习(SLIM)算法进行校正。仿真结果表明,选择具有较低旁瓣模糊函数的发射波形可以提高成像质量,改进的SLIM算法可以有效补偿角度误差。     

存在位置误差时的分布式雷达稀疏成像

建立了含有位置误差的分布式雷达稀疏成像模型,分析了位置误差对成像过程的影响,指出在系统参数确定后,位置误差最终等效为一个周期内的相位扰动.通过预先设置位置精确已知的辅助散射点,利用最大似然法对各通道中的误差相位进行估计,生成相位误差校正矩阵,最终实现精确的稀疏反演,仿真试验验证了该方法的有效性.     

基于压缩感知的稀疏阵列MIMO雷达成像方法

针对MIMO雷达对空目标单次快拍成像时天线数目较多问题,该文提出了一种稀疏阵列MIMO雷达的成像方法。首先分析了MIMO雷达天线的稀疏布阵方式,其次结合压缩感知理论具体阐述了稀疏阵列MIMO雷达的成像方法。该方法不仅能够对运动目标实现单次快拍成像,避免了目标机动带来的运动补偿难题,同时又能够大幅减少MIMO雷达的天线规模,便于工程实现。最后利用仿真实验验证了所提方法的有效性。     

MIMO雷达三维成像自适应Off-grid校正方法

在压缩感知成像算法中,真实目标点一般不会恰好落在预先划定的网格点上,这种网格偏离(Off-grid)问题会带来真实回波与测量矩阵之间的失配,严重降低雷达成像的性能。针对多输入多输出(MIMO)雷达3维成像的网格失配问题,该文提出一种自适应的Off-grid校正方法,基于Off-grid目标的稀疏回波模型构造贝叶斯概率密度函数,采用最大后验概率(MAP)方法求解含有失配偏差的稀疏像。与传统方法相比,该方法可以充分利用失配参数的先验信息,自适应地更新参数,降低了失配误差的影响,并能实现对稀疏目标和噪声功率的高精度估计。仿真结果表明,该方法可以有效地实现对网格失配的优化,具有精确且稳定的成像性能。     

机载MIMO雷达杂波建模与特性分析

针对不同环境条件下的机载MIMO雷达地杂波建模问题,综合考虑了杂波幅度分布模型、杂波单元散射模型以及雷达系统参数模型,提出了一种基于复合模型的杂波建模方法;之后又进一步考虑阵元误差、通道误差和杂波起伏等非理想因素,建立了一种非理想条件下的机载MIMO雷达杂波统一模型;通过改变模型参数对各种杂波的幅度、后向散射系数、各种误差条件的空时二维似然谱和特征谱进行仿真实验。仿真结果表明,理想条件下机载MIMO雷达杂波谱具有良好的斜空时二维特性,但在非理想条件下杂波起伏剧烈,并且不同地貌环境起伏程度差别较大。     

基于稀疏表示的频控阵MIMO雷达多目标定位

针对频控阵多输入多输出（MIMO）雷达,提出了一种基于压缩感知稀疏表示思想的目标定位算法。首先回顾了 MIMO 雷达和频控阵的特点,进而研究了频控阵 MIMO 雷达的性质,它不但可以具有MIMO 雷达的优点,而且能够感知目标的距离维信息,同时针对频控阵 MIMO 雷达接收数据模型进行数学建模,并把目标定位问题表示成稀疏表示框架下的代价函数。最后利用凸优化工具对代价函数进行优化求解,由所得稀疏权向量中的非零元素索引映射出目标的方位和距离信息。与现有的经典 MUSIC 算法相比,具有更好的定位性能,计算机仿真结果证明了所提算法的有效性。     

基于模拟退火算法校正天线阵列位置误差

天线阵元的位置误差会影响阵列所接收到的信号相位。基于特征值分解的DOA估计算法对信号的相位误差非常敏感,因此有必要对阵元位置误差进行校正。文中提出一种基于模拟退火算法的校正方法对阵元位置误差进行校正,其优点是所需的辅助信号源数目较少,算法稳健性较好,并且适用于任意形式的天线阵。计算机模拟结果表明该方法是有效的。     

基于可行点追踪的机载MIMO雷达收发联合设计方法

针对目标先验信息不准确条件下机载多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)雷达运动目标检测性能下降的问题,提出了一种基于可行点追踪连续凸近似(feasible point pursuit successive convex approximation,FPP-SCA)的机载MIMO雷达发射波形和接收滤波器组联合设计方法。在角度-多普勒平面上目标可能出现的区域设计一组接收滤波器,以最大化最差情形输出信杂噪比作为联合设计的优化准则;考虑波形的恒模和相似性约束建立极大化极小的联合设计问题,以提高目标参数不准确条件下对目标的稳健性检测;基于FPP-SCA算法框架,将联合设计问题的非凸约束条件进行凸近似处理,解决了极大化极小联合设计问题。仿真实验验证了所提方法能在目标参数不准确时保持较优的目标检测性能,且运算量低于对比方法。     

频控阵MIMO雷达中基于稀疏迭代的多维信息联合估计方法

传统MIMO雷达为了获得准确的距离信息不仅需要引入转移矩阵,而且需要积累更多的快拍数。针对该问题,该文提出了基于稀疏迭代的频控阵MIMO雷达多维信息（距离、角度和幅度）估计方法,该方法利用频控阵MIMO的发射导向矢量不仅与目标的方位角有关,同时也与目标的距离有关这一特性,通过优化加权lq范数（0 q 1）的目标函数,采用稀疏迭代优化获取目标的距离、角度和幅度信息。该方法仅需单次快拍,并在每次迭代中求解到了目标的多维信息,故不需借助优化工具获得目标信息。仿真显示,相比DAS,IAA和IAA-R,该方法在有效减少快拍数和处理数据的同时,获得了高分辨率的目标距离、角度和幅度估计性能。      

杂波条件下稳健的MIMO雷达发射波形和接收滤波器联合优化设计

现有MIMO雷达发射波形和接收滤波器联合优化方法均未考虑阵元功率放大器非线性以及算法的稳健性。针对上述问题,该文以MIMO雷达各阵元发射功率和每个阵元发射波形的峰均比(PAR)为约束条件,提出一种杂波条件下稳健的MIMO雷达发射波形和接收滤波器联合优化设计方法。该方法利用Max-Min构造目标导向矢量不确定集范围内关于雷达输出信干噪比(SINR)的优化模型,通过半正定松弛(SDR)、Charnes-Cooper转换、序列优化和Lagrange对偶方法,将非凸的联合优化模型转化为两个分别关于发射波形和接收滤波器空时序列协方差矩阵的凸的半正定规划问题(SDP)进行求解,最后利用随机向量合成方法得到具体的发射波形和接收滤波器。实验仿真验证了所提方法的有效性和稳健性。     

干扰条件下MIMO雷达收发联合方向图优化设计

针对干扰条件下MIMO雷达面临的信号截获以及干扰源快速移动等问题,对雷达收发方向图进行优化设计。在发射端利用最小积分旁瓣准则对发射波束矩阵进行优化,将发射信号能量集中到目标空域,降低旁瓣并在干扰方向形成发射零陷;在接收端利用广义对角加载方法优化接收方向图,在提高信号接收稳健性的同时展宽零陷。通过对MIMO雷达收发方向图进行联合优化设计,解决了信号被截获及快速移动的有源干扰等问题,从收发两端共同提高雷达整体性能。通过实验仿真对比分析,验证了所提方法的可行性和有效性。     

运动双基地MIMO雷达的参数估计性能

该文研究了收发站运动情况下双基地MIMO雷达的参数估计性能。首先,给出了运动双基地MIMO雷达的信号模型,推导出多目标下参数估计克拉美罗界(CRB)的一般表达式;其次,给出了单目标情况下发射角和接收角估计的CRB闭式解,并分析了收发站运动时,各参数对CRB的影响。理论和仿真结果表明：增大某一站(发射站/接收站)的运动速度,将提高该站所对应的角度(发射角/接收角)估计性能,但同时也降低了另一站所对应的角度估计性能;当发射站/接收站的运动视角垂直于发射角/接收角,而另一站的运动视角平行于接收角/发射角时,发射角/接收角的估计性能最优。     

基于实值处理的联合波束域双基地MIMO雷达测角算法

该文提出一种基于实值处理的联合波束域双基地多输入多输出(MIMO)雷达测角方法。与直接采用离散傅里叶变换(DFT)空域滤波器的传统波束域方法不同,该方法的空域滤波器通过凸优化方法进行设计,能够灵活控制空域滤波器的带宽并抑制旁瓣电平。基于这种特性,设计的空域滤波器的主旁瓣比能够得到很大提高,从而提高测角性能。更重要的是,所提算法对发射和接收波束矩阵的结构进行设计,这种特殊的结构是构造实值信号模型的必要条件。最后,该文通过建立映射关系的方法对插值误差进行补偿。仿真结果验证了该算法的有效性。     

双基地MIMO雷达四维角度和多普勒频率联合估计

该文提出了一种新的基于L型阵列双基地MIMO雷达多目标的4维角度和多普勒频率联合估计的算法,该算法根据DOA 矩阵法的思想构造矩阵,通过特征参数与待估参数之间的特定关系,推导出了目标2维DOA, 2维DOD及多普勒频率联合估计式,并得到闭式解。该算法无需谱峰搜索,只需一次特征值分解,且估计出的5维参数自动配对,与ESPRIT算法相比,计算复杂度降低,且性能非常接近,并能克服空间色噪声的影响,在发射信号非完全正交时仍旧适用。仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于发射波束域-平行因子分析的MIMO雷达收发角度估计

该文提出了基于发射波束域-平行因子分析的双基地MIMO雷达收发角度估计方法。针对传统MIMO雷达发射功率分散的问题,将发射功率聚集范围与期望发射方向矢量相结合,提出了发射波束加权矩阵的优化准则,并转化为二阶锥规划形式,通过内点法求出其数值解,进而利用平行因子分析(PARAFAC)算法估计出收发角度。仿真结果表明：离线设计得到的波束加权矩阵使发射功率聚集于感兴趣的目标空域,且近似服从均匀分布,因此,在发射功率和角度估计算法相同时,基于发射波束域的角度估计精度优于全向等功率发射时的角度估计精度。     

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。     

一种新的双基地MIMO雷达目标参数联合估计算法

摘 要：为了实现双基地多输入多输出（MIMO）雷达目标参数估计,本文建立了双基地MIMO雷达信号模型,提出了一种目标方向角和多普勒频率联合估计方法,该方法通过构造空时矩阵,只进行一次特征值分解,即可得到雷达多目标多参数的闭式解,避免了多维非线性的谱峰搜索,并可实现自动配对。仿真结果证明了所提算法的有效性。     

基于FFT的双基地综合脉冲孔径雷达发射阵校准

本文结合高频岸-舰双基地综合脉冲孔径雷达(SIAR)的特点,利用接收到的直达波信号以及全球定位系统(GPS)测得的接收站位置信息,提出基于FFT的发射阵增益、相位以及位置误差校准方法.仅存在增益和相位误差时,校准需已知一个接收站方位;增益、相位和位置误差都存在时,需要三个接收站方位.文中推导了对这三个接收站方位的要求,研究了接收平台运动和存在多径效应时的校准方法,分析了GPS角定位误差对校准的影响.计算机仿真表明了该方法对发射阵的增益、相位以及位置误差具有良好的校正性能.由于无需精确校准的辅助阵元或方位精确已知的辅助信源,并且运算量小,该方法易于工程实现.     

非均匀矩形阵列下双基地MIMO雷达目标定位方法

该文针对双基地MIMO雷达发射端、接收端皆为非均匀矩形阵列配置情况,将MIMO技术和最小冗余阵列相结合,提出基于双重孔径自由度扩展的目标发射俯仰角、发射方位角、接收俯仰角、接收方位角4参数联合估计新算法。首先利用矩阵Khatri-Rao积的运算特性,构造出2个置换矩阵,对接收信号进行矢量行变换,再通过数据的“去冗余”、“多维平滑”和“折叠”运算,使得新数据具备MIMO雷达自身和最小冗余阵列双重自由度扩展的特点。理论和仿真结果表明：该文算法能够有效估计出目标的4个参数值,且能够实现自动配对;在相同仿真条件下,该文算法的估计精度优于交替最小二乘和多维ESPRIT算法,并且提高了最大可估计的目标数目。