一种新的双基地MIMO雷达收发角和多普勒频率联合估计方法

该文提出了一种新的双基地MIMO雷达收发角和多普勒频率联合估计方法。利用匹配滤波器输出的信号特点,采用最小二乘法从信号中分别提取出多目标的多普勒矢量、接收角矢量和发射角矢量,然后采用迭代算法对这3个矢量进行更新以完成收发角和多普勒频率的联合估计。该方法复杂度低,运算时间少,且能够实现自动配对。仿真结果表明,与基于PARAFAC的方法相比,该文方法更易获得高精度的收发角和多普勒频率估计,具有更高的可靠性。

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。

双基地MIMO雷达收发角和径向速度联合估计

在双基地MIMO雷达信号模型基础上,提出一种新的目标收发角和径向速度联合估计方法。该方法首先将三参数估计问题转化为非对称联合对角化问题,然后采用最小二乘循环算法对其求解,估计收发导向矩阵和速度矩阵,最后利用谱分析算法恢复收发角和径向速度。同时采用截断高阶奇异值分解(THOSVD)对数据进行压缩处理,减小运算量。该方法充分利用匹配滤波输出的所有信息,无需二维谱峰搜索,每次循环均可得到精确的闭式解。与基于并行因子(PARAFAC)分析的方法相比,该方法可获得更高的参数估计精度,且三参数自动配对。仿真表明了方法的有效性。

宽带信号下的双基地MIMO雷达收发角估计

针对双基地多输入多输出(MIMO)雷达收发角联合估计问题,利用信号的循环平稳特性,构造宽带循环平稳信号下接收数据的循环自相关矩阵。对矩阵进行特征值分解,利用MUSIC,ESPRIT等空间谱估计算法估计出信号的收发角。宽带信号能够携带更多的信息量,利于不断增加的实际需求,而信号的循环平稳特性能够很好地抗干扰以及消除高斯噪声带来的影响。实验仿真结果表明,算法在宽带循环平稳信号下具有良好的角度估计性能。

双基地多输入多输出雷达收发四维角联合估计

基于收发分置双L型阵多输入多输出雷达,提出了利用阵列接收数据的互相关去噪特性,进行目标辐射源收发四维角高精度联合估计的新方法。通过对匹配滤波后的阵列接收数据进行重构和互相关操作,可有效消除空间噪声影响,提高角度测量精度。将收或者发二维角的联合估计转化为两个一维估计,且只需对低维度矩阵进行特征分解,减轻了运算负担。利用特征值求取收或者发俯仰角,利用相应的特征向量构造出的虚拟阵列响应矩阵求取与其自动配对的收或者发方位角。仿真实验表明,该算法以较低的运算复杂度,实现了对空域多目标收发四维角的准确估计,估得的收或者发二维角能够自动配对,在低信噪比和短采样数据情形下,具有优良的角度估计性能。

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。

距离模糊对SABBR杂波功率谱的影响

天空双基地预警雷达常采用高脉冲重复频率,由此带来的距离模糊对杂波功率谱会产生一定的影响。针对该问题,首先分析了天空双基地预警雷达的几何关系,然后建立了杂波模型并给出了距离模糊下的杂波协方差矩阵,最后通过仿真分析了不同收发球心角下模糊距离环的分布情况,以及不同收发球心角和飞行方向构型下距离模糊对杂波功率谱的影响。仿真结果表明距离模糊的分布情况主要由收发球心角决定,距离模糊使天空双基地预警雷达杂波频谱严重展宽,自由度增加。研究成果可为距离模糊下的杂波抑制技术提供技术支撑。