基于改进三线性分解的单基地十字阵MIMO雷达二维角度估计

研究单基地十字阵多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)雷达中目标二维角度参数估计的问题。已有的算法往往忽略了信源矩阵中的类Vandermonde结构,而这种特殊的结构可以提升参数估计精度。基于均匀线形阵列(uniform linear array,ULA)的中心对称特性和目标参数矩阵中的类Vandermonde结构,提出一种基于改进的三线性分解的二维角度估计算法。首先利用酉变换的方法构造阵列增广输出矩阵,再将二维角度估计与三线性模型相联系。由于增广输出使得阵列的虚拟孔径增大,因而本文所提算法的参数估计精度要优于传统三线性估计算法。此外,本文提及的改进算法不需进行谱峰搜索及奇异值分解,并且能对估计的二维目标角度自动配对,最后的仿真结果验证了本文算法的有效性。     

双基地MIMO雷达相干目标角度估计算法

提出一种双基地多输入多输出（multiple input multiple output,MIMO）雷达相干多目标角度快速估计算法。采用单次快拍数据构建的一组Toeplitz矩阵重构出新的协方差矩阵,使得矩阵的秩等于目标的总个数;通过矩阵变换使得变换后的协方差矩阵满足centro Hermitian性,即可利用酉变换将复矩阵转化为实矩阵进行实数域的参数求解,采用旋转不变信号参数估计（estimation of signal parameters via rotational invariance technique, ESPRIT）算法即可准确估计出对应的目标角度。通过仿真表明：所提算法能够实现相干目标源的角度估计且参数自动配对;降低了复矩阵特征分解所带来的巨大运算复杂度,具有更高的参数估计精度和算法稳健性;同时能够对移动目标进行角度跟踪,具有良好的跟踪性能。     

时频栅格误差条件下的双基地MIMO雷达角度估计

研究了时频栅格误差引起的匹配滤波器失配下双基地多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)雷达的角度估计问题。首先,建立了存在时延和多普勒频率栅格误差条件下的双基地MIMO雷达信号模型;其次,推导了正交频分复用线性调频信号和相位编码信号的栅格误差失配矩阵,并分析了其对目标收发角度估计的影响;再次,针对正交频分复用线性调频信号,提出了平行因子和最小二乘相结合的发射角度估计算法,该方法能够有效减小栅格误差失配矩阵对发射角度估计的影响;最后,仿真实验表明,栅格误差失配矩阵对相位编码信号的角度估计影响较小,但对正交频分复用线性调频信号的发射角度估计则会产生较大的影响,从而进一步验证了理论分析的正确性。     

互耦误差下MIMO雷达低仰角估计方法

针对互耦误差下多输入多输出（multiple input multiple output, MIMO）雷达的低仰角估计的问题,提出一种目标角度估计的自校准算法。首先分析了收发阵列同时存在互耦误差时的多径回波信号模型,然后利用均匀线阵互耦矩阵的特点对互耦误差下的阵列导向矢量进行变换,最后基于子空间原理推导出目标角度的搜索函数,同时给出多径衰减系数和收发阵列互耦矩阵的计算表达式。推导了各参数的任意无偏估计的Cramer-Rao界（Cramer-Rao bound, CRB）。算法在未知互耦矩阵和存在相干多径信号的情况下可直接进行参数估计,不需要辅助校准源和迭代处理。仿真结果分析了算法估计性能与信噪比、快拍数的关系并与CRB进行了比较。     

空域色噪声背景下双基地MIMO雷达角度估计

空域有色噪声会导致现有多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)雷达算法性能下降,甚至完全失效.针对空域色噪声背景下双基地MIMO雷达联合波离角(direction of departure,DOD)和波达角(direction of arrival,DOA)估计问题,分析了...     

基于改进型PASTd双基地MIMO雷达角度跟踪算法

针对双基地多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)雷达目标角度跟踪问题,提出了一种改进型紧缩投影近似子空间跟踪(projection approximation subspace tracking deflation,PASTd)算法。PASTd算法性能较好,被大量应用于双基地MIMO雷达角度跟踪中,但是PASTd算法不能跟踪相同发射角(direction of departure,DOD)或接收角(direction of arrival,DOA)的目标,并且无法实现不同时刻同一目标角度的自动关联。改进PASTd算法首先给出了目标角度自动关联算法,且能够实现收发角度的自动配对。然后利用估计出的收发角度,得到此时的收发联合导向矢量。最后用收发联合导向矢量更新PASTd算法估计出的特征矢量,作为下一时刻跟踪算法的初始矢量。改进算法克服了PASTd算法的不足,能够成功跟踪相同角度的目标,并且实现了目标收发角度自动配对和关联。仿真结果验证了理论分析的有效性。     

基于降维的双基地MIMO雷达收发阵列互耦和幅相误差校正算法

双基地多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达收发阵列互耦和幅相误差会严重影响高分辨波达方向(direction of arrival, DOA)和波离方向(direction of departure, DOD)估计算法的性能。针对这一问题,通过在收发阵列中分别引入若干个经过精确校正的辅助阵元,并利用子空间原理和降维思想,提出了一种双基地MIMO雷达目标二维角度及收发阵列互耦和幅相误差矩阵的联合估计算法。首先,该算法不需要收发阵列互耦和幅相误差矩阵信息,就能较为精确地估计出目标的DOA和DOD;然后,基于对目标二维角度的精确估计,还能进一步对互耦和幅相误差矩阵进行精确估计,进而对收发阵列误差实现自校正。所提算法只需进行一维谱峰搜索,不需要高维非线性优化搜索,所以运算量较小。计算机仿真结果证明了所提算法的有效性和正确性。     

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。     

高自由度低互耦的广义二阶嵌套MIMO雷达DOA估计

针对传统二阶嵌套阵自由度低、互耦率高的问题, 提出高自由度、低互耦的广义二阶嵌套多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达阵列, 用于波达方向(direction of Arrival, DOA)估计。首先, 在传统二阶嵌套阵的收发两端分别引入互质扩展因子, 抑制阵元互耦的同时提升阵列的自由度; 其次, 推导了“和差联合阵列”结构下, 包括互质扩展因子、连续虚拟阵元数和总虚拟阵元数在内的自由度闭式解; 最后, 针对不同互质扩展因子造成的离散孔洞问题, 基于原子范数最小化理论, 在不连续点出填补虚拟阵元, 并建立恢复填补虚拟阵元等价接收信号的凸优化模型, 结合多重信号分类算法进行DOA估计。仿真实验验证了阵列结构的合理性和算法的有效性。     

基于互协方差稀疏重构的MIMO雷达低仰角估计算法

针对低空目标仰角估计时,多径信号间的混叠严重影响雷达的测角性能的问题,基于压缩感知理论的波达方向(direction of arrival,DOA)估计算法与多输入多输出(multi-input and multi-output,MIMO)雷达体制结合起来共同进行低空目标DOA估计的研究,提出了 一种基于互协方差矩阵稀...     

Multi-target localization for bistatic MIMO radar in the presence of unknown mutual coupling

A decoupling-estimation signal parameters via rotarional invariance technique(ESPRIT) method is presented for multi-target localization with unknown mutual coupling in bistatic multiple-input multiple-output(MIMO) radar.Two steps are carried out in this method.The decoupling operation between angle and mutual coupling estimates is realized by choosing the auxiliary elements on both sides of the transmit and receive uniform linear arrays(ULAs).Then the ESPRIT method is resilient against the unknown mutual coupling matrix(MCM) and can be directly utilized to estimate the direction of departure(DOD) and the direction of arrival(DOA).Moreover,the mutual coupling coefficient is estimated by finding the solution of the linear constrained optimization problem.The proposed method allows an efficient DOD and DOA estimates with automatic pairing.Simulation results are presented to verify the effectiveness of the proposed method.     

Angle estimation in bistatic MIMO radar using improved reduced dimension Capon algorithm

This paper discusses the problem of direction of departure (DOD) and direction of arrival(DOA) estimation for a bistatic multiple input multiple output(MIMO) radar,and proposes an improved reduced-dimension Capon algorithm therein.Compared with the reduced-dimension Capon algorithm which requires pair matching between the two-dimensional angle estimation,the proposed algorithm can obtain automatically paired DOD and DOA estimation without debasing the performance of angle estimation in bistatic MIMO radar.Furthermore,the proposed algorithm has a lower complexity than the reduced-dimension Capon algorithm, and it is suitable for non-uniform linear arrays.The complexity of the proposed algorithm is analyzed and the Cramer-Rao bound (CRB) is also derived.Simulation results verify the usefulness of the proposed algorithm.     

双基地MIMO雷达的DOD和DOA联合估计

将收发端各分成两子阵,建立了非均匀线阵下的双基地多输入多输出雷达数学模型。提出了ESPRIT谱搜索法和ESPRIT多项式求根法两种角度估计算法,并利用最大似然估计法实现了参数的正确配对,其优点是当不能提取出收发旋转不变因子时,应用本文算法仍能进行角度估计,放宽了ESPRIT算法对阵元配置的要求。仿真实验表明,低信噪比时,ESPRIT多项式求根法的估计精度优于ESPRIT谱搜索法;高信噪比时,两者的测向精度均接近于克拉美罗下限。同时,ESPRIT多项式求根法避免了谱峰搜索,极大地减少了计算量,在实际应用中更有利于推广。     

双基地MIMO雷达多目标高精度跟踪算法

针对双基地多输入多输出(multiple input multiple-output,MIMO)雷达自适应非对称联合对角化(adaptive-asymmetric joint diagonalization,AAJD)跟踪算法在低信噪比时失效的问题,提出一种双基地MIMO雷达高精度跟踪算法。首先,针对低信噪比时AAJD算法信号子空间扩展问题,利用主成分顺序估计原理求出特征值,根据特征值的大小对导向矢量进行排序,得到更加精确的信号子空间。其次,根据跟踪状态的不同,将多目标分类(multiple signal classification,MUSIC)算法分为两步:第一步全空域大步长扫描,对应跟踪非稳定状态;第二步小空域小步长扫描,对应跟踪稳定状态,空域范围由上一时刻估计角度和运动速度确定,并将峰值搜索过程变为取最大值操作,降低了计算量。算法解决了低信噪比时信号子空间扩展问题,提高了跟踪性能,且采用了性能更高的MUSIC算法,并对其进行改进,降低了计算量。仿真结果证明了算法的有效性。     

双基地MIMO雷达相干脉冲串的参数估计性能

研究了双基地多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达发射相干脉冲串时的参数估计性能,推导对Swerling I和Swerling II目标的去波方向(direction of departure, DOD)、波达方向(direction of arrival, DOA)和多普勒频移联合估计的克拉美罗界(Cramer Rao bound, CRB),并分析发射脉冲为正交频分线性调频信号时,各参数对CRB的影响。结果表明对Swerling I和Swerling II目标的DOD和DOA均可做出较理想的估计,Swerling I目标更优,可较好地估计Swerling I目标的多普勒频移,但难以估计Swerling II目标的多普勒频移。