匹配滤波器失配下的双基地多输入多输出雷达多目标角度估计

提出了基于匹配滤波器失配的双基地多输入多输出（MIMO）雷达多目标角度估计算法。建立了存在时延、多普勒频率补偿误差情形下的双基地MIMO雷达模型。采用交替迭代的思想,将发射角、时延补偿误差和多普勒频率补偿误差的参数估计问题转化为一个二次规划问题并求解出发射角。用ESPRIT算法估计目标的接收角,并且实现了收发角度的自动配对。仿真实验证明了ESPRIT算法的有效性。此外在附录中推导了本文信号模型下的克拉美罗界。提出了基于匹配滤波器失配的双基地多输入多输出（MIMO）雷达多目标角度估计算法。建立了存在时延、多普勒频率补偿误差情形下的双基地MIMO雷达模型。采用交替迭代的思想,将发射角、时延补偿误差和多普勒频率补偿误差的参数估计问题转化为一个二次规划问题并求解出发射角。用ESPRIT算法估计目标的接收角,并且实现了收发角度的自动配对。仿真实验证明了ESPRIT算法的有效性。此外在附录中推导了本文信号模型下的克拉美罗界。     

双基地多输入多输出雷达收发四维角联合估计

基于收发分置双L型阵多输入多输出雷达,提出了利用阵列接收数据的互相关去噪特性,进行目标辐射源收发四维角高精度联合估计的新方法。通过对匹配滤波后的阵列接收数据进行重构和互相关操作,可有效消除空间噪声影响,提高角度测量精度。将收或者发二维角的联合估计转化为两个一维估计,且只需对低维度矩阵进行特征分解,减轻了运算负担。利用特征值求取收或者发俯仰角,利用相应的特征向量构造出的虚拟阵列响应矩阵求取与其自动配对的收或者发方位角。仿真实验表明,该算法以较低的运算复杂度,实现了对空域多目标收发四维角的准确估计,估得的收或者发二维角能够自动配对,在低信噪比和短采样数据情形下,具有优良的角度估计性能。     

基于MUSIC算法的多普勒引信目标定位

利用无线电引信在弹目交会过程中的多普勒频率进行定位时,需要对同时存在的多个变化的频率进行估计,此时常规谱估计方法的分辨率不能满足要求,为此提出基于MUSIC算法的小合成孔径多普勒引信目标定位方法。该方法先采用合成孔径技术来构建小阵元数天线阵列,并对回波信号进行加窗处理,由窗内数据估计阵列输出自相关阵,然后采用MUSIC算法来估计目标不同反射点信号的多普勒频率以实现目标定位。仿真结果显示算法能够实现多普勒频率的高分辨率估计,适合导弹与体目标交会过程中目标多反射点定位。     

基于任意结构阵列的二维波达方向与频率联合估计

针对任意结构传感器阵列二维波达方向、频率三维参数联合估计问题,给出了一种基于DOA矩阵法的有效解决方案。经由特征分解同时得到信号频率与阵列流形矩阵的估计,通过考察相邻阵元之间信号传播时延的关系构造矩阵方程,并由求解矩阵方程直接给出二维波达方向的闭式解。该算法参数估计性能优越,计算量小,仅需要阵列满足空域采样定理的基本要求即可,具有广泛的适用性与实际的应用价值。理论分析与仿真实验都证实了这一结论。     

均匀圆阵互耦和幅相差有源校正分离迭代算法

阵列互耦和幅相差的综合影响会严重影响其测向性能,在研究由互耦和幅相差引起的阵列误差校正问题的基础上,针对均匀圆阵,提出了一种改进的阵列误差校正算法,通过测量得到的一组校正源的方向向量来估计阵列误差,改进算法充分利用了均匀圆阵互耦矩阵的特殊结构,并通过分离迭代的方法实现了阵列误差的优化校正.计算机仿真结果表明,改进算法提高了参数估计精度,并且可推广应用于校正源方位存在偏差的情况.     

基于MUSIC算法的反辐射导弹抗诱饵诱偏

为实现反辐射导弹抗雷达诱饵诱偏,根据诱饵诱偏反辐射导弹的原理,提出采用均匀圆形阵列天线结构对雷达及诱饵进行定位,并使用MUSIC算法估计其到达角.分析了均匀圆形阵列角度模糊问题,得到了其不模糊条件.给出了均匀圆形阵列结构下的二维MUSIC算法,该算法能对非相干的多辐射源到达角进行估计.最后对五元阵结构下的两点源进行了仿真计算,仿真结果证明了采用该方法能有效抗雷达诱饵诱偏.     

基于互协方差的L型嵌套阵列二维波达方向估计

为了解决L型均匀阵列波达方向（DOA）估计分辨率较低、估计信源数受限于阵元数、估计精度易受信噪比影响等问题,提出一种基于互协方差的L型嵌套阵列二维DOA估计算法。利用不同子阵间互协方差矩阵产生较长无冗余阵元的虚拟阵列,消除噪声干扰;利用虚拟阵列及其共轭矩阵构建等效协方差矩阵,实现虚拟阵列信号的解相干;采用旋转不变子空间技术对等效协方差矩阵进行处理,得到目标的角度信息;基于虚拟阵列等效信源的唯一性进行空间信源的角度匹配。对所提算法的DOA估计有效性进行仿真验证,结果表明,在阵元数相同情况下,该算法与L型均匀阵列相比在低信噪比环境下拥有更高的估计精度,能够辨识更多的空间信源。     

基于和差单脉冲天线的多目标分辨算法

基于和差脉冲多普勒雷达分辨波束内多目标的应用需求,建立了天线的阵列流形矩阵数学模型,提出了一种有效的和差MUSIC算法。该算法能够在目标角度、多普勒频率间隔均小于系统分辨率的条件下,有效完成对多目标的分辨与测量任务。数字仿真实验验证了新算法的有效性。     

稀疏电磁对阵列到达角和极化参数估计

针对稀疏阵列测向中相位解模糊问题,提出了一种稀疏电磁对十字形阵列的到达角和极化参数联合估计算法,根据电偶极子和磁偶极子之间的旋转不变关系进行极化参数估计,利用虚拟基线解模糊得到信号到达角的高精度估计。该方法利用同一次特征分解的特征值和特征矢量自动配对,不需要额外的配对运算。仿真实验表明,本方法不仅克服了非均匀十字阵由于稀疏造成的相位模糊问题,而且大大提高了到达角的估计精度。     

存在阵列误差条件下的信号波达方向和多普勒频率估计

在均匀线阵存在阵列误差的情况下，提出了一种信号波达方向和多普勒频率估计方法。首先建立了阵列误差模型，采用总体最小二乘法和最大似然法，估计出多个信号的波达方向和多普勒频率，并分析了相位模糊性及给出了解模糊方法。仿真结果表明，此算法是有效的，并具有一定的稳健性。     

高斯色噪声背景下双基地MIMO雷达的多目标定位

针对雷达实际环境中的高斯色噪声背景,提出了基于ESPRIT-like的双基地MIMO雷达多目标定位方法。首先利用接收信号构造四阶累积量,然后根据新的联合导向矢量的特殊结构,对四阶累计量数据实施行抽取运算,提取出发射和接收"扩展"旋转不变因子,并基于ESPRIT-like方法估计出目标的发射角和接收角,最后利用复矩阵法实现了目标收发角度的配对。理论和仿真实验表明:该方法不受接收阵元数目的限制,不需要解相位模糊问题,在低信噪比时,角度估计性能优于已有的相关算法,在高信噪比时,角度估计性能接近于根克拉美罗界。     

基于平行因子分析的欠定混合矩阵估计算法

针对现有算法在解决非稀疏信号的欠定混合矩阵估计中,存在的计算时间长、初值敏感且容易陷入局部收敛的问题,提出了基于平行因子分析的欠定混合矩阵估计算法。该算法利用信号的协方差矩阵构造三阶张量,采用直接三线性分解确定交替最小二乘(ALS)算法的初始迭代矩阵,然后在迭代过程中采用标准线搜索加速收敛,最终实现张量分解得到混合矩阵。仿真实验表明,该方法不要求信源的稀疏性,较ALS算法估计精度可以提高约3 dB,迭代次数减少约41.4%～84.3%,是一种有效的欠定混合矩阵估计算法。     

色噪声背景下基于声矢量阵列孔径扩展的相干目标波达方向估计

在目标波达方向(DOA)估计中,更大的阵列孔径往往能够获得更高估计分辨率和估计精度.然而,在色噪声背景或相干目标情况下,子空间类DOA估计算法性能急剧下降.针对这个问题,采用2个分置且相互垂直的均匀线性矢量阵列,通过阵列之间的协方差矩阵前向/后向平滑进行解相干预处理,并消除有色噪声的干扰;然后利用传播因子方法(PM)得...     

基于相关TOP矩阵的相干信源数盖氏圆估计方法

大部分高分辨波达方向估计算法都是以特征子空间分解为基础的,所以正确估计信号源数对算法结果有效性起着至关重要的作用。该文提出了一种基于均匀线形阵列的相关Toeplitz矩阵构造方法,并结合盖氏圆半径法形成一种相干信源数估计的盖氏圆改进方法,将接收阵列各阵元与参考阵元输出信号做相关,得到一组相关向量,应用相关Toeplitz矩阵构造算法构造阵列输出的Toeplitz矩阵,从而得到去相干的盖氏圆估计矩阵,最后再应用盖氏圆准则完成相干信源数估计。仿真结果表明,本文所用相关Toeplitz矩阵构造算法达到了去相干的作用,扩展了盖氏圆半径法的应用范围,使得盖氏圆准则在不损失阵列有效孔径前提下,能够有效估计相干信源数目。     

一种新型窄带信号DOA估计算法

针对非均匀白噪声背景下窄带信号的DOA估计,提出了一种新型DOA估计算法。首先构造出包含待估信号和噪声各种参数的最大似然函数,然后推导出极值条件进行寻优,得出待估计参数的估计值。同时还给出了一种新的噪声参数估计方法——逆迭代参数估计。理论分析和仿真实验表明,新型算法的性能优于非均匀噪声背景下传统的最大似然估计算法,且算法复杂度不大。     

基于互质阵列的信号波达方向估计算法

互质阵列具有灵活的天线摆放形式,相比于均匀阵列,有更大的阵列孔径,可以获得更高的自由度从而减少硬件资源成本,因此受到广泛的关注。本文针对基于互质阵列的空间平滑MUSIC算法(互质SS-MUSIC算法)估计精度低、计算量较大的问题,提出两种基于Toeplitz矩阵重构的互质阵列DOA估计算法。两种算法均利用扩展互质阵列构造虚拟阵列,然后进行协方差矩阵重构,重构后的矩阵是Toeplitz矩阵,对其进行划分,对划分后的矩阵进行特征值分解,求出信号子空间和噪声子空间,从而得到信号的入射角度。仿真实验结果表明,两种算法均能够实现信号的欠定DOA估计,与互质SS-MUSIC算法相比,两种算法在低信噪比-5 dB时的测向误差分别减少1.1°和0.5°,具有更高的估计精度;在相同条件下,运行时间分别减少45.9%和69.1%,具有更低的计算复杂度。     

基于RD-SRT的TR MIMO雷达DOA估计算法

针对时间反转MIMO雷达多重信号分类算法计算量庞大的问题,提出一种基于降维子空间旋转变换技术的多目标波达角估计算法。首先,通过采用降维思想对TR MIMO回波信号进行降维处理,来减少计算量; 然后,为构造旋转变换矩阵,对噪声子空间按行分块并取其逆矩阵; 最后,利用该逆矩阵对噪声子空间矩阵旋转变换,得到低维子空间矩阵,对比导向矢量构造谱函数估计目标的角度信息。相对于传统的MUSIC算法,该算法降低了噪声子空间的维度,大大降低了计算量,而且具有更高的目标分辨率。     

一种基于空间时频分布的波达方向估计方法

基于信号空间时频分布的到达角（DOA）估计算法利用Cohen类分布构造时频分布矩阵代替传统的阵列协方差矩阵，既适用于平稳信号的场合又适用于时变、非平稳信号的情形。如何在时频分布矩阵中选择合适的时频点是此类算法的关键。分析了信号项选择和联合对角化的原理，并通过无约束最优化方法在时频平面上寻找单信号项的时频点，通过时频MUSIC方法对线性调频信号进行DOA估计，仿真结果证实了该方法的有效性。     

圆形传感器阵列运动多目标2D-DOA 估计

针对雷场低空运动多目标方向角估计中,现有算法需要设置立体传感器阵列,且估计精度还不能满足实战化要求等问题,提出了基于圆形传感器阵列的运动多目标二维波达方向估计方法;该方法用向量来表示方向角,采用独立分量分析算法,并结合波束形成算法,实现运动多目标方向角估计;场地实验表明：该方法能够准确地识别运动多目标的数目,其二维波达方向估计精度比基于小波加权的相关时延算法要好,为提高雷场运动多目标识别率和定位精度提供了新的技术途径。     

流形分离在非均匀圆阵上的应用

流形分离技术(MST)将任意结构阵列的阵列流形矢量分解为采样矩阵(只与阵列结构有关)和范德蒙德结构矢量的乘积(只与来波有关),使只适用于均匀线列阵的DOA估计方法可用于任意结构阵列.建立了任意结构阵列模型,选取非均匀圆阵作为研究示例,将MST中采样矩阵的求取转化为最小二乘问题,而后利用root-MUSIC对范德蒙德结构...