双基地MIMO雷达目标定位及互耦自校正算法

利用均匀线阵互耦矩阵的带状和对称Toeplitz特性,提出了一种基于旋转不变技术估计目标参数(ESPRIT)的双基地多输入多输出(MIMO)雷达目标定位及互耦自校正算法.该算法通过ESPRIT算法中子阵的选取,将目标二维方位角估计与互耦参数估计相"去耦",角度估计过程不需任何互耦矩阵信息,且估计精度高、分辨力强;基于对目标二维方位角的估计,算法还可以精确地估计出互耦矩阵,从而实现双基地MIMO雷达的互耦自校正.该算法对目标二维方位角与互耦矩阵的估计不涉及任何角度搜索和迭代过程,具有较小的运算量.计算机仿真结果证明了该算法的正确性和可行性。     

双基地MIMO雷达收发阵列互耦条件下目标定位方法

利用均匀线阵互耦矩阵的带状、对称Toeplitz特性,基于子空间原理,提出了一种双基地MIMO雷达目标定位及互耦自校正方法.将对目标二维方位角估计与互耦参数估计相"去耦",不需要任何互耦矩阵信息,且角度估计性能与互耦已知时二维MUSIC算法相近;同时,基于信源二维方位角的精确估计,算法还可以精确地估计出互耦矩阵,从而实现双基地MIMO雷达的互耦自校正.该方法对目标二维方位角与互耦矩阵的联合估计不涉及高维的非线性优化搜索,只需一维搜索,具有较小的计算量.计算机仿真结果证明了本方法的正确性和可行性.     

MIMO双基地雷达多目标角度-多普勒频率联合估计

为了实现无同步双基地雷达多目标参数估计,建立了多输入多输出(MIMO)双基地雷达多目标信号处理模型,提出了一种多目标角度-多普勒频率联合估计算法.该算法首先对MIMO接收机输出的虚拟阵列多目标回波数据进行解相干处理,然后基于传播算子,构造特殊矩阵.通过特征参数与待测参数之间的对应关系,实现了多目标发射角、接收角和双基多普勒频率的联合估计.该算法不涉及多维非线性谱峰搜索,只需一次特征值分解,且估计出的参数可自动配对.仿真结果证明了所提算法的正确性和有效性.     

双基地MIMO雷达相干源角度估计方法

针对双基地多输入多输出(MIMO)雷达的相干源角度估计问题,分别在空间高斯白噪声和空间高斯色噪声背景下提出基于降维波达方向(DOA)矩阵的角度估计方法.首先对MIMO雷达相干目标的回波进行解相干处理;然后分别在两种噪声背景下构造DOA矩阵,并利用其与信号子空间的关系得到降维DOA矩阵,有效降低了原DOA矩阵法的运算量.之后利用降维DOA矩阵的特征参数与待估参数间的特定关系实现目标离开方向(DOD)和波达方向(DOA)的联合估计.该方法无需二维谱峰搜索,在两种不同噪声背景下均能有效估计相干源的二维角度并实现自动配对,且在接收阵列为非等距线阵的条件下仍具有适用性.仿真实验验证了该方法的有效性.     

色噪声环境下双基地MIMO雷达收发角度估计

针对基于二阶统计量的MIMO雷达收发角度估计方法在色噪声环境下性能严重下降的问题,提出一种基于四阶累积量的双基地MIMO雷达的收发角度联合估计算法.从累积量的基本定义出发,构造出四阶累积量矩阵,通过特征值分解有效的分离出噪声子空间,最后根据MUSIC算法的基本原理,实现了MIMO雷达收发角度的正确估计,且估计参数可以自动配对.与传统基于二阶统计量的MUSIC算法相比,所提算法能够有效抑制高斯色噪声的影响,提高目标的角度估计性能,理论分析和仿真结果验证了所提方法的有效性.     

均匀线阵双基地MIMO雷达目标角度估计

在高斯色噪声背景下,提出了高阶累积量最小范数算法,实现了均匀线阵双基MIMO雷达的波离方向和波达方向的联合估计。最小范数算法利用双基MIMO雷达的联合导向矢量矩阵与噪声子空间正交,用噪声子空间的全部噪声奇异矢量构成最小范数矢量,相比MUSIC算法计算量小。仿真结果也表明在低信噪比时,最小范数算法的估计性能较好。     

一种利用MIMO雷达的CWLS目标定位算法

针对分布式多进多出雷达,提出了一种基于时延测量值的约束加权最小二乘定位算法。该方法通过引入目标到参考站的距离这一变量,将目标定位方程进行了伪线性化处理,并构建出代价函数;随后,进一步挖掘出该变量与目标位置的关系,并将其作为约束条件;最后,将非线性的目标定位问题转化为带二次约束的二次规划问题,通过采用拉格朗日乘子算法求得目标定位的闭合解。仿真结果表明,所提出的算法在相对较高噪声的情况下仍然能够达到克拉美罗界,具有较强的抗噪性。     

多基地雷达最佳定位算法

讨论了多（三）基地雷达的二维最佳定位算法,就三基地雷达在直线布站卷和均匀布站情况下的相关数据压缩和独立数据压缩算法定位性能进行了比较,结果显示,相关压缩算法比独立压缩算法能更加有铲地提高对 目标的定位精度,特别在发射机所在区域,其定位性能具有较大的改善。     

基于MIMO技术的相控阵雷达及目标检测方法

针对传统的相控阵雷达存在的高硬件复杂度问题,提出了一种基于多输入多输出(MIMO)技术的相控阵雷达系统(MIMO-LPC).首先建立了MIMO-LPC雷达的信号模型,对MIMO-LPC系统特性进行了分析,在此基础上给出了MIMO-LPC回波相位补偿以及目标检测方法.利用仿真数据对所提出系统和目标检测方法的有效性进行了测试.测试结果表明,采用恒虚警目标检测方法,MIMO-LPC的检测概率与相控阵雷达的检测概率基本相同,从而证实了所提出系统和检测方法的有效性.该系统为减少大型远程相控阵雷达的经济成本提供了一种方法     

多基地雷达空间定位算法和精度比较

本文在三基地雷达二维定位最佳算法的基础上,充分利用各站测量信息,在不增加设备的前提下,推导出三基地雷达三维空间的最佳定位算法,并加以仿真。结果显示,在均匀布站和直线布站两种方式下,空间相关数据压缩算法比独立数据压缩算法更加有效地提高了目标定位精度,特别是较好地改善了发射站附近区域的定位性能,有效解决了双基地雷达空间定位的基线盲区问题。直线布站定位性能略优于均匀布站,三基地定位性能明显优于双基地定位性能。     

Angle estimation for bistatic MIMO radar in impulsive noise environments

A fractional lower order moment unitary ESPRIT (FLOM-Unitary ESPRIT) for the joint direction of departure (DOD) and the direction of arrival (DOA) estimation in bistatic multiple input multiple output (MIMO) radar is proposed, which combates the problem of algorithms based on second-order statistics performance declining considerably in impulsive noise environments. Firstly, the fractional lower order moment matrix is constructed based on the basic definition of fractional lower order statistic. Moreover, according to the basic principle of the unitary ESPRIT algorithm, the angle estimation could be performed correctly and paired automatically. Compared with the unitary ESPRIT and ESPRIT algorithms, the proposed algorithm effectively suppresses impulsive noise and the angle estimation performance is improved. Several numerical results verify the effectiveness of the proposed algorithm.     

DOA estimation method for two-dimensional hybrid MIMO phased-array radar

Aiming at the direction of arrival(DOA) estimation problem of the Two-Dimensional Hybrid MIMO(Multiple-Input Multiple-Output) Phased-array Radar, an effective solution is proposed based on transmit weight optimization and Unitary ESPRIT of the virtual array. First, we build the receiving signal model. Then a transmit weight vector is designed by convex optimization to simultaneously construct the receiving subarray rotational invariance and control the side lobe of the pattern of Two-Dimensional Hybrid MIMO Phased-array Radar to improve the DOA estimation accuracy. Finally, the Unitary ESPRIT is exploited to estimate the azimuth and elevation of Two-Dimensional Hybrid MIMO Phased-array Radar to decrease the calculation load. Numerical simulations show that our approach can realize DOA estimation of the Two-Dimensional Hybrid MIMO Phased-array Radar.     

低快拍下MIMO雷达收发角度联合估计方法

在多输入多输出(MIMO)雷达中,基于二阶统计特性的子空间角度算法在低快拍条件下的估计性能急骤下降,甚至在单快拍时失效。针对该问题,提出一种扩展阵列孔径的二维联合空间平滑多目标波离方向(DOD)和波达方向(DOA)估计方法。该算法对MIMO雷达的发射端和接收端进行二维联合空间平滑,并利用MIMO雷达虚拟阵列的旋转不变特性对阵列孔径进行扩展,然后根据ESPRIT算法获得目标的DOD和DOA,且DOD和DOA自动配对。与基于二阶统计特性的子空间算法相比,且所提算法在低快拍条件下具有更加优越的角度估计性能,因所提算法能够适用于单快拍条件。仿真结果表明了所提方法的有效性和优越性。     

测量目标高度的双基地MIMO雷达虚拟阵元技术

提出了一种通过双基地多输入多输出雷达虚拟阵元技术进行目标高度测量的方法．该方法在接收端估计目标相对于发射阵列和接收阵列的角度,然后利用获得的角度进行目标高度测量．与传统的双基地雷达测高方法不同,该方法既不需要发射端和接收端之间的时间同步,也不需要在收发两端之间传输数据,从而简化了系统的配置．另外,在多目标情况下,该方法估计的角度能够自动配对,从而避免了目标模糊．     

优化Zernike矩MIMO雷达图像目标识别方法

针对MIMO雷达目标识别问题,给出了一种MIMO雷达目标识别方法.首先利用二值化和杂散点抑制对MIMO雷达成像结果进行了预处理,以消除噪声干扰和MIMO雷达图像距离依赖方位分辨率所引起的图像幅度起伏;随后,基于优化Zernike矩方法构造了MIMO雷达图像的特征,采用欧式距离分类器给出了相应的识别处理步骤.最后,利用3种飞机模型的MIMO雷达像对所提出方法的性能进行了验证,仿真结果证实了所提方法的可行性.