GPS天-地无源双基地雷达探测海面移动目标

GNSS卫星作为一种照射源,可与地面接收机构成天-地无源双基地雷达系统,用于海面移动目标探测。但是,海面目标(如船只)反射的GNSS信号能量微弱,常被淹没在背景噪声和干扰信号中。针对这一问题,本文提出利用目标的运动特点聚集目标回波能量的目标探测方法。首先,将船只的运动轨迹看作合成孔径,采用SAR成像技术——距离多普勒算法(range-Doppler algorithm,RDA)实现目标回波能量的压缩聚集,同时抑制干扰信号(如海面杂波)。然后,使用相位梯度自聚焦算法(phase gradient autofocus,PGA)作自聚焦处理,进一步聚集目标回波能量。通过现场试验采集的数据验证了本文算法。试验结果表明,本文方法能够同时聚集多个目标回波能量,精确地估计目标到接收机的距离,并判断目标的移动方向。

基于广义近似消息传递的快速DOA估计方法

针对稀疏恢复类波达方向(direction of arrival,DOA)估计算法中计算复杂度高的问题,提出了一种基于广义近似消息传递(generalized approximate message passing,GAMP)方法的稀疏贝叶斯学习算法。该算法在现有双基地无源雷达系统模型基础上,构建了多快拍下的GAMP信号统计模型,将高维联合后验概率密度的计算简化为标量运算,提高了算法的计算效率。对于离网目标,利用梯度下降方法推导了角度空间网格更新策略,进一步提高了角度估计的精度。仿真结果表明,该算法在有限快拍、低信噪比情况下,估计精度较高,计算复杂度较低,适用于实时性要求高的应用场景。