基于张量分解的互质阵MIMO雷达目标多参数估计方法

该文提出了一种基于双基地互质阵列(CPA)多输入多输出(MIMO)雷达的多目标波离方向角(DOD)、波达方向角(DOA)和多普勒频率估计算法。收发阵列各由两个满足互质结构的稀疏均匀子线阵组成。时域的快拍序列同样由两个互质的稀疏均匀采样构成。算法利用张量因子分解得到分别包含DOD,DOA和多普勒频率信息的3个流形矩阵,再从中构造出具有范德蒙德矩阵结构的虚拟流形矩阵。为了提高估计精度,还提出了一种基于特征值分解的误差抑制算法,并通过旋转不变子空间算法(ESPRIT)求取各目标的3个待估参数。与传统算法相比,该算法通过构造均匀虚拟阵列和虚拟快拍提高参数估计性能,且不会产生模糊,避免了谱峰搜索和额外的配对过程。仿真实验验证了该算法有效性。

偶极子分离的矢量阵MIMO雷达多维角度估计算法

该文提出了一种基于2维矢量接收阵列的双基地MIMO雷达系统多目标ADOD(Azimuth Direction Of Departure),ADOA(Azimuth Direction Of Arrival)和EDOA(Elevation Direction Of Arrival)联合估计算法。雷达发射端采用均匀标量线阵,接收端将常规矢量阵元的每个电磁偶极子相互分离构成2维接收阵列。算法通过张量因子分解获取各流形矩阵,并利用ESPRIT算法估计目标的ADOD。文中给出了接收阵列的一种特定阵元排列方式,并改进了矢量叉积法用于估计目标的2D-DOA。与传统方法相比,该文所用阵列结构可通过扩展接收阵列孔径提高雷达的角度估计性能,相互分离的偶极子弱化了传统矢量阵的天线互耦效应。相应算法避免了谱峰搜索,能够自动配对,仿真实验证明了算法的有效性。

扩展孔径的电磁矢量多入多出雷达目标定位算法

提出了一种基于双基地电磁矢量多输入多输出雷达的二维收发角估计算法.针对扩展孔径条件下传统算法的周期性角度模糊问题,提出了一种从极化信息矩阵中求取收发信号波印廷矢量来实现解模糊的算法.极化信息矩阵可通过张量分解从回波数据中求取.为提高发射角估计精度,给出了一种更严格的正交约束条件:不仅要求不同阵元间发射的信号相互正交,还要求同一阵元内所有的偶极子天线发射的信号也相互正交.进而可从极化信息矩阵中得到发射角的不模糊估计.与传统算法相比,该算法通过增大阵元间距提高角度估计性能,且不会产生角度模糊,避免了谱峰搜索和额外的配对过程.仿真实验验证了算法有效性.

分布式电磁矢量传感器阵的二维测向算法

采用由分布式电磁矢量传感器组成的稀疏线阵,针对相干信号提出了一种扩展孔径2维波达角(Two Dimensional Direction-of-Arrival,2-D DOA)估计算法.通过构造增强矩阵来消除信号的相干性,利用稀疏线阵包含的向量特性、x轴和y轴空间相位因子获得高精度无模糊估计.与传统算法相比,算法不但保留了传感器的向量特性,而且增大传感器各分量之间的间距以及传感器之间的间距来获得2-D孔径扩展,具有更高的测向精度.仿真验证了本文算法的有效性.

宽带高斯谱噪声雷达高速目标检测

宽带高斯谱噪声信号由于无距离旁瓣、硬件产生容易等特点而广泛应用于现代雷达。但是噪声信号是多普勒敏感信号,而宽带噪声信号在检测高速目标时存在多普勒色散效应,使得其多普勒敏感性同时体现在多普勒频移及包络伸缩中。为了说明多普勒色散效应对匹配滤波的影响,本文推导了宽带高斯谱噪声信号的广义相关函数表达式,定量分析了在不考虑多普勒频移的理想情况下,信噪比损失和距离分辨力二者与多普勒色散积之间的关系。针对此问题,以系统实时性为出发点,提出了一种改进的噪声雷达频域处理算法,并评估了算法的性能和运算复杂度。仿真结果验证了理论分析和算法的有效性。

宽带高斯型功率谱噪声信号相关特性分析

宽带噪声雷达具有良好的抗干扰和低截获性能.传统的窄带相关函数由于忽略了运动目标的多普勒色散效应而无法准确分析宽带信号的相关特性.以宽带噪声调频雷达测量高速目标为研究背景,推导了宽带相关函数均值的解析表达式,并对其进行了仿真验证.在此基础上分析得出,当多普勒色散积较大时宽带相关函数具有双峰特性,并揭示了其产生原因,指出了双峰位置与多普勒色散积及相对带宽之间的关系.为宽带高斯谱噪声雷达的分辨力和检测性能分析以及系统的参数设计提供了理论基础.

信息时代下基于“教诊改”理念的实训基地建设研究--以电气专业为例

随着用人单位对高技能人才的需求日益增大,职业院校需要同社会力量、行业企业进行良性合作,提高培养质量。文章基于教诊改视角探讨兼具教学、生产、科研功能的学岗结合实训基地建设,以提升职业学校实训基地的教学与服务水平,促进校企合作的可持续发展。

矢量阵MIMO雷达二维角度估计算法

文章研究了一种基于双基地电磁矢量阵列(EMVA)的多入多出(MIMO)雷达的二维发射角和接收角的估计算法。针对稀疏阵列情况下传统角度估计算法的周期性模糊问题,提出了一种利用极化矩阵来求取收发信号波印廷矢量,从而实现解模糊的算法。为提高参数估计精度,需要满足新的正交约束条件:要求不同阵元间发射的信号以及空间共点的同一阵元内所有的偶极子天线发射的信号都相互正交。从而可以利用极化矩阵求得发射角的不模糊估计。与传统算法相比,该算法可以增大阵元间距但不会产生角度模糊,从而提高了角度估计性能。同时避免了谱峰搜索和额外的配对过程。仿真实验验证了算法有效性。