基于改进型PASTd双基地MIMO雷达角度跟踪算法

针对双基地多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)雷达目标角度跟踪问题,提出了一种改进型紧缩投影近似子空间跟踪(projection approximation subspace tracking deflation,PASTd)算法。PASTd算法性能较好,被大量应用于双基地MIMO雷达角度跟踪中,但是PASTd算法不能跟踪相同发射角(direction of departure,DOD)或接收角(direction of arrival,DOA)的目标,并且无法实现不同时刻同一目标角度的自动关联。改进PASTd算法首先给出了目标角度自动关联算法,且能够实现收发角度的自动配对。然后利用估计出的收发角度,得到此时的收发联合导向矢量。最后用收发联合导向矢量更新PASTd算法估计出的特征矢量,作为下一时刻跟踪算法的初始矢量。改进算法克服了PASTd算法的不足,能够成功跟踪相同角度的目标,并且实现了目标收发角度自动配对和关联。仿真结果验证了理论分析的有效性。

利用空域稀疏性的L型阵下二维波达方向估计

针对稀疏重构应用于二维波达方向估计时存在计算量大的问题,从减少过完备字典的原子个数以及求解模型的阶数这两个方面入手,提出一种具有较低计算复杂度的基于稀疏重构的二维波达方向估计方法。该方法中首先根据L型阵的结构特点,对基于阵列接收数据的稀疏线性模型进行分解和重新组合,抛弃与信源无关的原子,大大减少了原子个数;其次,提出利用多快拍数据协方差矩阵的最大特征值对应的特征向量作为待分解信号建立稀疏模型,使模型阶数从快拍数降至一阶。此外,给出了新方法的详细实施步骤,并且对其计算复杂度进行了理论分析。新方法估计精度高,并且能够自动实现俯仰角和方位角配对。最后,通过计算机仿真验证了新方法的有效性。