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。

双基地分布式阵列MIMO雷达的DOA和DOD估计方法

结合分布式阵列和双基地多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)雷达的特点,提出了一种新的双基地分布式阵列MIMO雷达的接收角(Direction of Arrival,DOA)和发射角(Direction of Departure,DOD)估计方法.根据发射阵列和接收阵列的空域旋转不变特性,利用旋转不变估计技术(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques,ESPRIT)获取无模糊DOA粗估计和高精度周期性模糊的DOA、DOD精估计;再利用无模糊DOA粗估计、目标的双基地距离信息以及双基地MIMO雷达的几何特点,解除DOA、DOD精估计的周期性模糊,得到高精度且无模糊的DOA和DOD估计.最后,根据ESPRIT算法原理和估计误差的概率统计特性进行算法的性能分析,给出算法基线模糊门限的近似计算方法.该算法有效地放宽了发射阵列孔径扩展程度的限制,从而提高了阵列在大孔径下的角度估计精度,且能够实现DOA和DOD估计的自动配对.仿真结果验证了所提算法和性能分析方法的有效性.

未知互耦下双基地MIMO雷达阵列DOD和DOA估计算法

针对MIMO雷达阵列中存在的互耦效应会严重影响发射角(DOD)和接收角(DOA)估计性能的问题,提出了一种基于ESPRIT算法的双基地MIMO雷达阵列DOA和DOD估计方法。该方法利用阵列流型矩阵的结构特点和均匀线阵互耦矩阵的带状Toeplitz特性,能实现互耦效应未知情况下DOA和DOD的精确估计。本文方法无需对角度进行搜索,计算量小,对角度的估计精度高,特别是在低信噪比环境下依然能取得较好的估计性能。仿真结果验证了本算法的可行性和正确性。