双基地MIMO雷达收发角及多普勒频率的联合估计算法

该文提出了一种基于平行因子分析的双基地MIMO雷达发射角、接收角及多普勒频率的联合估计算法。推导了SweilingII目标模型下的接收信号表示式,表明它具有三面阵模型特性。分析了该模型分解的唯一性,并从三线性最小二乘迭代得到的矩阵中完成参数估计。该算法充分利用接收端输出的所有信息,且每次迭代具有精确的最小二乘闭式解,消除了多次特征分解的误差积累,因此提高了估计精度。同时能够实现自动配对,降低了运算量。仿真试验验证了理论分析的有效性。     

基于多维范德蒙德结构的双基地MIMO雷达收发角及多普勒频率联合估计

针对双基地MIMO雷达收发角及多普勒联合频率估计问题,该文基于参数流型矩阵的多维范德蒙德结构特征,提出一种低运算量的3维参数联合估计算法。首先根据回波模型的多维结构特性构造3阶张量,并对其分别沿发射维、接收维和脉冲维切片得到3个等效矩阵;然后结合多维范德蒙德结构特征和等效矩阵的左奇异矩阵具有Khatri-Rao乘积结构特征,估计收发阵列流型矩阵和多普勒流型矩阵;最后通过Root-MUSIC算法估计收发角和多普勒频率。与现有算法相比,该算法显著改善了参数估计精度,在小脉冲数下,其运算量与旋转不变子空间算法(ESPRIT)相当。仿真实验验证了该算法的有效性。     

一种双基地MIMO雷达目标定位和多普勒频率估计方法

文章建立了双基地多输入多输出（MIMO）雷达信号模型,提出了一种基于子空间的目标方向角和多普勒频率联合估计算法,该方法引入改进的粒子群优化思想,通过迭代搜寻最优解,提高了多维参数估计的搜索速度,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FRFT的双基地MIMO雷达多普勒频率和收发角联合估计新方法

提出了一种新的双基地MIMO雷达系统中参数联合估计方法.首先提出了一个新的双基地MIMO雷达阵列信号模型,利用分数阶傅里叶变换能量聚集特性对多普勒频率的初始频率和调频率进行联合估计.然后,在分数阶傅里叶变换域内构造2个子阵,采用FRFT-MUSIC算法和FRFT-ESPRIT算法实现了收发角的联合估计.仿真实验表明,本算法在低信噪比时同样具有较好的性能.     

一种新的双基地MIMO雷达目标定位和多普勒频率估计方法

该文提出了一种新的双基地MIMO雷达目标定位和多普勒频率估计方法.该方法利用矩阵的双正交性构造合理的代价函数,通过迭代求解代价函数和系统化的多阶段分解依次估计每个目标的2维方位角和多普勒频率.仿真结果表明,与基于ESPRIT的方法相比,该文方法能够估计目标的多普勒频率,消除了雷达发射信号不满足理想正交对目标定位精度的影响并且在发射和接收阵列不具备平移不变结构的条件下仍具适用性.     

一种新的双基地MIMO雷达快速多目标定位算法

针对双基地MIMO雷达目标定位问题,该文提出一种基于三阶张量分解的快速多目标定位算法。该算法首先将匹配滤波输出转化为三阶张量,并对其进行降维预处理,然后利用交替最小二乘(ALS)算法估计收发阵列流型矩阵和多普勒矩阵,最后通过谱估计算法恢复目标收发角和多普勒频率。同时利用线性搜索加快ALS算法的收敛速度。与现有算法相比,该算法避免了2维谱峰搜索和协方差矩阵估计,得到的目标三参数自动配对,不仅提高了估计性能,而且有效降低了运算量和存储量。仿真结果证明了所提算法的有效性和优越性。     

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。     

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。     

时空非均匀采样下双基地MIMO雷达收发角及多普勒频率联合估计方法

该文针对发射阵列、接收阵列以及多级延迟器均为非均匀配置的双基地MIMO雷达,提出基于时域和空域二次自由度扩展的发射角、接收角以及多普勒频率估计的ESPRIT (Estimating Signal Via Rotational Invariance Techniques)新方法。该方法利用双基地MIMO雷达特殊的方向矢量特点(矩阵的Khatri-Rao积形式),对接收信号进行两次行置换以及去冗余处理,实现了时域和空域孔径自由度的二次扩展。然后对新数据进行时空滑窗处理,利用ESPRIT算法分别估计出目标的收发角以及多普勒频率。理论和仿真结果表明：在相同阵元和延迟级数情况下,所提算法的估计性能优于四线性分解和多维ESPRIT算法,且能估计出更多的目标,此外,通过最小冗余配置,极大地降低了阵列和延迟器的配置需求,更利于实际工程应用。     

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.     

基于联合矩阵对角化的双基地MIMO雷达DOD-DOA估计

针对双基地MIMO雷达收发角(DOD-DOA)估计问题,该文提出一种基于联合矩阵对角化的快速多目标收发角估计算法。该算法首先根据匹配滤波输出的数据结构,利用奇异值分解和秩1矩阵判断定理将收发角度估计问题转化为联合矩阵对角化问题,然后采用单次-扫描迭代算法对其求解,得到收发阵列流型矩阵,最后通过谱分析方法估计收发角。该算法充分利用匹配滤波输出的所有信息,无需2维谱峰搜索,每次迭代均可得到精确的闭式解,且收发角自动配对。与现有算法相比,该算法不仅提高了角度估计精度,而且有效降低了运算量。仿真结果证明了所提算法的有效性。     

双基地MIMO雷达高速运动目标的DOD和DOA联合估计

高速目标在回波积累时间内会跨多个距离单元运动,因此双基地MIMO雷达利用单个距离单元上的目标回波数据估计目标发射角(DOD)和接收角(DOA)会产生较大误差,影响目标的交叉定位。该文根据高速目标回波特点提出一种双基地MIMO雷达的跨距离单元估计目标多维参数的方法,该方法把目标在不同距离单元上的脉冲压缩数据的采样协方差矩阵进行平均,提高其协方差矩阵的估计精度,然后采用超分辨算法进行DOD和DOA参数估计。仿真结果表明该方法对高速运动目标的角度估计精度高于现有算法,接近于现有算法在目标无距离走动时的角度估计精度,且其角度估计性能与目标跨越的距离单元数无关。     

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。