冲击噪声背景下双基地MIMO 雷达目标角度估计方法

实际工作环境中雷达经常会受到琢稳态分布冲击噪声的影响,使得大量高斯噪声背景下基于二阶或更高阶累积量的角度估计算法性能急剧下降。文中提出了一种基于FLOM-ESPRIT算法的双基地MIMO雷达收发角度估计方法,算法通过利用匹配滤波后数据构造分数低阶协方差矩阵实现对冲击噪声的有效抑制,弥补了传统的二阶或四阶统计模型及相应的处理算法不适用于冲击噪声环境的缺陷,增强了信号子空间估计算法的稳健性,并且无需计算量繁杂的二维谱峰搜索。     

基于多项式求根的双基地MIMO雷达多目标定位方法

该文提出了一种基于多项式求根的双基地MIMO雷达多目标定位方法,该方法将2维的收发方位角度估计分离为两个1维的方位角度估计过程,采用多项式求根法对1维方位角度进行估计,避免了传统的2维谱峰搜索,所估计的2维方位角能够自动配对,不需要额外的配对运算,而且系统的最大可定位目标数目不少于接收机数目。仿真结果证明了算法的有效性。     

一种双基地MIMO雷达快速多目标定位方法

该文研究了双基地MIMO雷达测向交叉多目标定位方法,提出了一种基于传播算子的双基地MIMO雷达快速多目标定位算法。该方法避免了一般子空间方法中占主要运算量的协方差矩阵估计和奇异值分解,不需要二维谱峰搜索,在保证二维方位角估计性能的基础上,降低了运算复杂度。利用矩阵的初等变换以及矩阵、矩阵特征值和特征值对应的特征向量三者之间的关系,该算法所估计二维方位角参数能自动配对,不需要额外的配对运算。最后仿真结果验证了该算法的有效性。     

一种双基地MIMO雷达三维多目标定位方法

该文针对发射天线为均匀线阵、接收天线为L型阵列的双基地MIMO雷达,提出了一种3维多目标定位方法。基于ESPRIT算法构造一个复矩阵,对其进行特征值分解后,根据特征值的虚部和实部估计出目标的接收角,根据特征向量进一步获得和接收角自动配对的目标发射角。该方法无需已知噪声的方差,且运算量较小。仿真结果表明,与其他方法相比,该文方法在信噪比较低时仍可有效定位目标,估值的均方误差较接近于克拉美罗界。     

双基地MIMO雷达相干多目标快速定位算法

针对双基地MIMO雷达相干多目标角度估计的实时性问题,提出一种快速定位算法。算法采用单次快拍数据构建一组Toeplitz矩阵重构出新的协方差矩阵,该矩阵的秩等于目标的总个数,而与目标源的相干性无关;通过对新构建的矩阵进行centro-Hermitian矩阵变换,利用酉变换将复矩阵转化为实矩阵,进行实数域的协方差矩阵构造和参数求解,避免了复矩阵特征分解所带来的巨大运算复杂度。运用ESPRIT算法估计出目标的发射角和接收角。仿真表明:该算法能够有效地估计出相干目标的收发角且实现自动配对,并大大降低了运算复杂度;与文献算法相比,具有更高的估计精度和稳健性。     

基于稀疏表示的多输入多输出雷达多目标定位

针对双基地多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)雷达目标定位问题,提出一种基于稀疏表示的双基地MIMO雷达多目标定位方法.利用点目标所在的二维角度空间构造冗余字典; 通过对接收信号的协方差矩阵进行特征分解,从中选取不同数目的特征向量在该冗余字典下稀疏表示,构建以特征向量为观测信号的多重测量向量(Multiple Measurement Vectors,MMV)模型,提取的特征向量在充分包含目标的角度信息的前提下,降低了直接以接收信号为观测信号的矩阵维数,形成低维稀疏线性模型; 最后,通过特征向量的稀疏重构,得到目标的角度估计.与现有算法相比,该算法对特征向量的稀疏重构降低了重构原始接受信号的计算复杂度,且在低信噪比和低快拍下仍有较好的估计性能,仿真实验验证了算法的有效性.     

双基地MIMO雷达多目标多参数联合估计

为了实现双基地多输入多输出(MIMO)雷达目标参数估计,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的方法,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.     

基于矢量传感器的扩展孔径双基地MIMO雷达多目标定位算法

该文研究基于电磁矢量传感器的扩展孔径多输入多输出(MIMO)雷达多目标定位算法。提出了一种新型MIMO雷达系统,发射阵列采用常规阵元,而接收阵列采用电磁矢量传感器,且传感器间距大于半波长。算法首先采用ESPRIT算法获得目标波达角(DOA)高精度模糊估计,随后利用矢量传感器的内在结构特点结合子空间旋转不变性获得目标DOA低精度无模糊估计进行解模糊,从而得到目标高精度DOA估计。最后利用已知DOA信息,采用1维MUSIC算法获得目标波离角(DOD)高精度估计。与已有算法相比,该算法大大提高了MIMO雷达的目标定位精度,且无需配对和2维搜索,具有较低的运算量。仿真结果证明了所提算法的有效性,其估计精度与CRB界接近。     

基于块Hankel矩阵构造的双基地MIMO雷达相干多目标定位

该文提出了一种相干多目标情况下双基地MIMO雷达的收发角度估计方法。利用接收协方差矩阵中的元素构造块Hankel矩阵,该矩阵的秩等于目标的总个数,而与目标源的相干性无关,并通过奇异值分解获取信号子空间,最后运用ESPRIT算法估计出目标的发射角和接收角。仿真结果表明：本文算法能有效地估计出相干目标的收发角,且实现自动配对;相对于2维空间平滑算法,在低信噪比和低快拍数情况下,具有更好的估计性能。     

双基地MIMO雷达发射波束形成与多目标定位

针对双基地多输入多输出(MIMO)雷达目标定位问题,首先提出一种子波束合成(SBS)算法进行发射波束形成,在此基础上提出一种基于并行因子分解(PFD)的多目标定位算法。SBS算法通过对多个发射信号分别加权形成子波束,在空间叠加使发射能量聚焦在感兴趣空域,提高了接收端信噪比。基于PFD的定位算法根据匹配滤波输出的代数结构,利用迭代算法和角度恢复算法估计目标发射角(DOD)和接收角(DOA),且能自动配对,同时避免了二维谱峰搜索、协方差矩阵估计和多次特征分解造成累积误差。结合以上两种算法可有效提高目标定位精度。仿真结果证明了所提算法的有效性和优越性。     

MIMO双基地雷达空间多目标定位方法

该文提出了一种L型阵列配置MIMO双基地雷达空间多目标定位方法。该方法利用L型接收阵列所包含的相对发射阵和接收阵的目标4维角度信息,先对接收信号进行解相干处理,然后根据DOA矩阵法的思想构造估计矩阵,通过特征参数与待估参数之间特定关系,导出了多目标4维角度联合估计算法公式,进而实现双基地雷达的空间多目标定位。该算法不涉及多维非线性谱峰搜索,只需一次特征值分解,计算量较小,且估计出的参数可自动配对。仿真结果表明了该文算法的正确性和可行性。     

冲激噪声环境下基于最大相关熵准则的双基地 MIMO雷达目标参数联合估计算法

该文采用最大相关熵准则(MCC)对平行因子分析算法中基于三线性最小二乘(TALS)迭代准则的目标函数进行了修正,推导出适用于脉冲噪声环境的韧性平行因子分析(PARAllel FACtor, PARAFAC)算法(MCC- PARAFAC算法),并将该方法应用于双基地MIMO雷达系统目标参数估计中。MCC-PARAFAC算法能够抑制脉冲噪声的影响,具有较好的估计性能,并且能够实现自动配对。仿真实验验证了算法的有效性。     

空间色噪声环境下基于时空结构的双基地MIMO雷达角度和多普勒频率联合估计方法

该文针对空间色噪声环境提出一种基于时空结构的双基地MIMO雷达角度和多普勒频率联合估计方法,并推导了基于时空结构时角度和多普勒频率估计的克拉美-罗界(CRB)。该方法在时域噪声为高斯白噪声的假设下,首先将不同时刻匹配滤波器输出进行互相关以消除空间色噪声的影响,然后将相邻时刻匹配滤波器输出的时间相位差作为时间旋转因子,采用ESPRIT方法估计目标的DOD(Direction Of Departure), DOA(Direction Of Arrival)和多普勒频率。该方法能够克服空间色噪声的影响,所估计参数自动配对且无阵列孔径损失,并且适用于发射和接收阵列不满足平移不变结构的情况。计算机仿真验证了该文所提方法的有效性。     

空间色噪声背景下双基地多输入多输出雷达低仰角估计方法

针对多径效应的影响,该文提出一种空间色噪声背景下双基地多输入多输出(MIMO)雷达低仰角估计方法。首先对双基地MIMO雷达中低仰角目标的多径环境进行建模,同时考虑发射和接收端的镜面反射信号,并用空间色噪声模拟漫反射。然后利用协方差矩阵求差方法消除未知色噪声的影响,在发射端和接收端进行空间平滑对多径信号解相干,即进行空间差分平滑处理。最后利用酉变换旋转不变技术(ESPRIT)算法估计目标的发射角(DOD)和接收角(DOA)。该文指出特殊情况下空间差分平滑协方差矩阵缺秩的问题,并提出一种修正的空间差分平滑方法。该算法对阵元数要求不高,适用于未知噪声背景及低信噪比环境,并且解决DOD与DOA联合估计的角度兼并问题。仿真实验表明了所提算法的有效性。     

双基地稀疏阵列MIMO雷达快速多目标定位方法

针对双基地稀疏阵列MIMO雷达目标定位问题,该文提出一种基于投影处理与奇异值分解的多测量矢量欠定系统正则化聚焦求解(Projection-SVD-RMFOCUSS, PSVDRMF)算法。该算法首先估计接收角,接着依次将回波信号向目标存在的角度进行投影,最后将投影后的数据重排进行发射角估计,从而得到目标的准确位置。同时借助奇异值分解(SVD)进行信号降维与能量积累,进一步降低运算量,提高了传统压缩感知恢复算法在低信噪比下的估计性能。与现有稀疏重建算法相比,该算法减少了2维场景带来的庞大运算负担,且保持了良好的性能,可以稳健地对相干与非相干目标进行定位。     

空间色噪声环境下双基地MIMO雷达角度和多普勒频率联合估计方法

该文提出了一种空间色噪声环境下双基地MIMO雷达角度和多普勒频率的联合估计方法。该方法利用相邻时刻匹配滤波器输出的互相关矩阵构造新矩阵,消除了空间色噪声的影响,通过对其进行奇异值分解(SVD)获得信号子空间,然后将相邻时刻匹配滤波器输出的时间相位差作为时间旋转因子,采用ESPRIT方法获得目标多普勒频率、波离方向(DOD)和波达方向(DOA)的联合估计。该方法没有阵列孔径损失,且所估计参数能够实现自动配对。计算机仿     

一种双基地MIMO雷达目标参数估计算法

为了实现双基地多输入多输出(MIMO)雷达目标参数估计,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估计方法,该方法利用2次ESPRIT方法分别估计目标的多普勒频率和来波角度(DOA),然后利用ROOT-MU-SIC方法估计得到目标去波方向(DOD)。所提算法只进行3次特征值分解,避免了多维非线性的谱峰搜索,配对过程简单。仿真结果证明了该算法的有效性。