基于多输入多输出阵列的3D-FDA-SAR成像方法

针对频率分集阵列三维合成孔径雷达(3D-FDA-SAR)成像方法阵元数目多、阵元利用率低的问题,提出一种基于多输入多输出阵列的3D-FDA-SAR成像方法。将3D-FDA-SAR切航迹向的频率分集阵列改为多输入多输出频率分集阵列,多输入多输出频率分集阵列随运动平台运动,在沿航迹向形成综合孔径,结合切航迹向的实阵列,合成虚拟二维频率分集阵列平面,获得对目标的下视三维成像能力。首先建立多输入多输出3D-FDA-SAR成像模型与信号模型,利用多输入多输出技术,在发射端发送波形正交信号单频窄带信号,在接收端通过全频接收方式,接收所有发射阵元经目标反射后的回波信号,经正交匹配滤波器进行信号分离,获得不同收发通道的回波数据,再利用后向投影算法对回波数据进行成像处理,最终获得目标的三维成像结果。仿真结果表明,基于多输入多输出阵列的3D-FDA-SAR成像方法使用少量阵元,提高了阵元利用率,获得了对下视目标的三维成像能力。

基于稀疏阵列的电磁矢量传感器多输入多输出雷达高分辨角度和极化参数联合估计

针对双基地电磁矢量传感器多输入多输出(electromagnetic vector sensors multiple-input multiple-output,EMVS-MIMO)雷达参数估计精度以及角度参数配对问题,通过设计一种新的稀疏阵列和采用自动参数配对算法来实现高分辨的角度参数和极化参数联合估计.首先,通过设计稀疏的发射阵列和接收阵列来实现对EMVS-MIMO雷达阵列孔径的扩展;然后,提出平行因子-三线性分解算法对接收数据的三阶张量模型进行求解.所提出的平行因子-三线性分解算法能够实现二维发射角、二维接收角、极化相位角和极化相位差的联合参数自动配对;且针对估计得到的发射导向矢量矩阵和接收导向矢量矩阵,根据旋转不变特性可以实现高精度的发射俯仰角和接收俯仰角测量.在得到精确的发射俯仰角和接收俯仰角之后,相应的发射和接收方位角、极化角和极化相位差可以通过矢量叉积算法来进行估计.相比于现有算法,所提出的算法能够避免高维数据奇异值分解以及额外的参数配对过程;且通过稀疏阵列设计,角度参数估计精度能够进一步地提升,仿真结果表明所提出的算法具有优良的角度参数估计性能.

频率分集MIMO雷达信号优化设计

针对集中式多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)雷达扩展目标检测识别问题,提出将多频阵列(multiple frequency array,MFA)应用到集中式MIMO雷达中来实现频率分集,增加自由度,在频域基于互信息量(mutual information,MI)优化不同频带天线上的功率分配以设计信号,针对目标依据雷达功率分配情况施放干扰以避免检测识别的情况,雷达在杂波及干扰环境下再次优化信号功率分配,实现雷达认知功能。仿真结果证明,优化信号可综合噪声、杂波及干扰统计特性重新调整功率分配,可提高目标频域响应和目标回波间互信息量,为改善目标检测识别性能奠定基础。

频率分集阵列的距离角度解耦的波束形成（英文）

常规频率分集雷达(FDA)在发射阵元采用均匀的频率间隔,从而可以形成距离-角度耦合的波束方向图。但是该方向图在多个距离上均形成多峰值波束,当干扰位于任一波束最大指向的距离时,将会带来信干噪比损失。针对上述问题,该文通过分析波束形成的表达式,从原理上提出一个关于频率分集雷达阵列配置的基本原则,能够在指定的距离角度范围内,形成单峰值的波束方向图。几种特例和仿真结果均证明了该原则的有效性。

频率分集均匀圆阵MIMO雷达距离依赖波束形成

均匀圆阵(UCA)与多输入多输出(MIMO)雷达的结合可在具备UCA雷达主要优点的同时兼有MIMO雷达的优势。然而,UCA-MIMO雷达的波束形成与距离无关,该特点限制了其抑制特定距离干扰的性能。文中提出频率分集UCA-MIMO雷达距离依赖波束形成方法。该方法中UCA的每个阵元发射具有微小频率步进的不同频率,从而远场的信号积累与距离有关,进而波束形成依赖于距离。仿真实验表明了该方法的有效性。

OFDM-MIMO雷达转发式主瓣干扰自适应抑制方法

转发式干扰因与雷达发射波形的高度相关性,经雷达主瓣接收后易对雷达产生严重的干扰作用。为解决主瓣干扰问题,建立正交频率分集调频多输入多输出(orthogonal frequency division multiplexing-multiple input multiple output,OFDM-MIMO)雷达主瓣接收的转发式干扰信号模型,分析了该干扰对OFDM-MIMO雷达的干扰机理;同时基于自适应方法处理理论,推导了OFDM-MIMO雷达自适应处理权向量解析式,提出了基于距离依赖波束的OFDM-MIMO雷达转发式主瓣干扰自适应抑制方法。理论研究和仿真结果表明,提出的方法提高了输出信干噪比,实现了转发式主瓣干扰的有效抑制。

基于实值降维Capon的频率分集阵MIMO参数估计

由频率分集阵列(FDA)和多输入多输出(MIMO)技术组成的FDA-MIMO雷达因其可以形成角度-距离相关的波束而广受关注。相比于经典的子空间谱估计算法,Capon算法无需特征值分解,计算量小,不用预估信号个数,估计性能稳定。文中提出一种应用于FDA-MIMO雷达的实值降维Capon算法。该算法使用前后项平滑技术和酉变化把接收信号变为实值矩阵,再利用矩阵直积的性质将实值2D-Capon降至一维,用两个一维搜索分别估计角度和距离,极大降低计算量。经过仿真验证,该算法对相干与非相干目标都能准确估计,且保持与二维多重信号分类(2D-MUSIC)算法几乎相同估计精度的同时,有着较低的计算复杂度。

用于扩展目标检测的OFDM-MIMO雷达波形设计

为了检测扩展目标,该文提出一种已知统计特性的杂波和噪声背景下提高正交频率分集复用-多输入多输出(OFDM-MIMO)雷达检测性能的波形设计方法。利用扩展目标一维距离像的频率特性,基于匹配照射理论给出了雷达回波向量模型,在此基础上建立最大化检测信杂噪比的目标函数;通过交替迭代搜索获得优化发射波形和最优接收滤波器。仿真结果表明,经调制的OFDM-MIMO雷达发射波形具有稳健的抗杂波性能,可提高检测信杂噪比,改善OFDM-MIMO雷达检测性能。

集中式MIMO雷达阵列信号处理技术研究

根据集中式多输入多输出雷达信号模型,给出了其阵列信号处理的处理流程。该文对频率编码正交信号的阵列信号处理方法进行了研究。基于该正交信号的信号模型,针对其互相关及自相关性能讨论了信号参数关系。进而研究了在处理中需关注的运动补偿、接收波束展宽、发射波束合成宽带等问题。文中分析了该正交信号阵列通道误差,给出了误差校准方法,并进行仿真验证,说明了方法的有效性。最后给出了详细的处理流程,并对主要的处理运算量进行了评估,对工程应用有指导意义。

前视阵FDA-MIMO雷达距离模糊杂波抑制方法

超高速平台前视阵雷达面临强杂波抑制难题,其杂波不仅具有显著的距离依赖性而且存在多重距离模糊,导致雷达动目标检测性能急剧恶化。针对这一问题,提出了一种基于频率分集阵列和多输入多输出雷达的距离-角度-多普勒三维自适应处理距离模糊杂波抑制方法。该方法通过发射-接收二维联合空域和差波束及时域邻近多普勒通道进行降维处理,保证算法的低复杂度以及在小样本条件下的杂波抑制性能。仿真实验验证了所提方法的有效性。

基于BSS的FDA-MIMO雷达主瓣欺骗式干扰抑制方法

主瓣欺骗式干扰与目标位于同一个波束宽度内,严重影响了雷达对真实目标的检测与参数估计。针对此问题,基于频率分集阵列多输入多输出(frequency diversity array multiple input multiple output,FDA-MIMO)雷达,提出了一种抑制主瓣欺骗式干扰的方法。所提方法的主要突破点在于,当干扰和目标的角度完全相同时,利用FDA-MIMO雷达天线方向图的距离角度二维依赖性,进一步通过基于最大信噪比(maximum signal to noise ratio,MSNR)的盲源分离(blind source separation,BSS)算法将干扰和目标分离在不同的通道,以达到抑制干扰的目的。该方法无需目标的距离、角度先验信息。仿真实验验证了所提算法的有效性,当干噪比(jamming to noise ratio,JNR)为80 dB时,目标的正确检测概率约为0.98。

FDA-MIMO雷达实值降维求根MUSIC参数估计算法

提出了一种基于实值降维求根多重信号分类(MUSIC)的单基地频率分集阵列-多输入多输出(FDA-MIMO)雷达目标角度和距离估计方法。首先,利用前后向平均和酉变换技术,将复值目标数据模型转化为实值模型,然后利用特征值分解得到实值噪声子空间;利用克罗内克积的特性,将目标角度和距离联合估计问题分解为目标角度、距离分别求解的过程,实现二维MUSIC方法的降维;最后利用多项式求根求解出目标角度与距离参数。数值仿真结果验证了该算法的有效性,结果表明,本文算法目标估计精度与2D-MUSIC算法相当,但本文算法显著降低了计算复杂度,且比基于旋转不变技术的信号参数估计(ESPRIT)算法和传播算子(PM)算法具有显著提升的目标估计精度。

基于二次补偿的FDA-MIMO雷达抗主瓣欺骗式干扰方法

主瓣欺骗式干扰与真实目标具有相同角度,传统相控阵雷达无法在空域对其进行区分,严重降低了对真实目标的探测性能。针对此问题,本文在频率分集阵列多输入多输出(frequency diversity array multiple input multiple output,FDA-MIMO)雷达中提出一种基于二次补偿的抗主瓣欺骗式干扰方法。首先,通过对脉内主值距离进行前移补偿和对距离频率进行后移补偿,等效于将欺骗式干扰从方向图主瓣搬移到旁瓣。然后,借助奇异谱分析技术进行样本筛选以获得干扰协方差矩阵。最后,利用自适应波束形成的方法对干扰进行抑制。仿真实验验证了所提抗干扰方法的有效性。

稀疏多极化阵列设计研究进展与展望

相较于稀疏标量阵列和均匀多极化阵列,稀疏多极化阵列由于其可感知信号的极化状态、避免极化失配以及增加阵列自由度、减小互耦效应与降低硬件成本等优点,对其进行系统性研究具有重要的应用价值和理论指导意义。稀疏多极化阵列的设计较之于稀疏标量阵列的设计更加多样化,因其不仅与天线阵元位置有关,还与天线阵元极化种类和阵元指向等因素有关。该文首先对近年来该领域内相关研究进行归纳总结,从非均匀稀疏、均匀稀疏、混合均匀与非均匀稀疏3种稀疏方式出发,介绍和探究了主流稀疏多极化阵列结构优化方式,然后从基于深度学习的稀疏多极化阵列优化设计、稀疏多极化多输入多输出(MIMO)雷达、稀疏极化频率分集阵(PFDA)雷达和稀疏PFDA-MIMO雷达、稀疏多极化智能超表面以及稀疏多极化阵列在家居智能通信和工业物联网等复杂室内场景下的应用等方面对未来的发展方向进行了展望。

基于局域化联合处理的FDA-MIMO雷达空时自适应处理

传统的相控阵雷达空时自适应处理(space time adaptive processing,STAP)技术因其杂波存在距离模糊的问题难以有效实现杂波的抑制。机载频率分集多输入多输出雷达(multiple-input multiple-output with frequency diverse array,FDA-MIMO)雷达技术解决了传统相控阵雷达存在的距离模糊问题,提高了STAP方法抑制杂波的性能。但是,如果直接使用全维STAP方法计算量与样本需求量十分巨大。该文将局域联合处理(joint domain localized,JDL)方法应用于经过距离补偿后的FDA-MIMO雷达,并进一步进行权矢量分解,通过迭代得出两个分解得到的子矢量的最优解,并将其作Kronecker积,从而得到所需权矢量。该方法大幅降低了FDA-MIMO雷达的自适应处理的计算量与样本需求量。最终,实验验证了该方法杂波抑制的有效性。

MIMO-SAR成像技术发展机遇与挑战

从军事应用及民用领域对合成孔径雷达(SAR)的新需求出发,分析了传统的SAR应对新需求所面临的技术困境;介绍了新体制多输入多输出合成孔径雷达(MIMO-SAR)系统的技术优势和可能应用,以及在实际应用中可能面临的技术瓶颈。最后,重点介绍了同频码分MIMO-SAR技术瓶颈的主要解决方法。

频分MIMO雷达分解迭代稳健自适应波束形成算法

频率分集雷达因其独特的距离依赖波束特性而受到广泛关注。针对频率分集雷达稳健波束形成问题,本文建立了二维频分子孔径MIMO(FDS-MIMO)雷达阵列信号模型,理论导出了基于等效载频的权向量分解解析解,提出了一种分解迭代的稳健自适应波束形成算法。为解决距离依赖波束栅瓣导致的周期性输出信干噪比(SINR)损失的问题,进一步提出了一种沿平面阵两方向互质的频率偏置方案。仿真结果表明,与传统算法相比在导向矢量存在失配的情况下,本文所提方法能够有效抑制输出SINR周期性损失,且具有计算复杂度低,训练样本需求少,抗导向误差失配稳健性强等优点。

基于分辨力最优的MIMO雷达布阵优化

在MIMO雷达的分辨力达到最优的基础上,提出了一种阵元配置的方法,从理论上分析了其估计性能,并将其与最小冗余配置下的MIMO雷达在分辨力、估计成功概率、CRB(Cramer-Raobound)、拓扑增益等方面进行了仿真对比,结果表明:与最小冗余配置方法相比,该方法配置下的MIMO雷达在分辨力和估计的CRB下界等估计性能方面更优,更利于在实际中应用。最后,计算机仿真结果验证了方法的有效性和可行性。

平面MIMO阵列成像系统校准方法研究

雷达系统标校是采取措施减小或消除系统误差,平面多输入多输出阵列成像系统为了能够重建得到高质量的全息图像,需要对各个通道对的响应不一致性以及测量的相位进行校准。文中分析了系统误差来源及主要影响,通过仿真给出了参考反射物(平板)倾斜、放置误差及馈线长度误差等对系统标校方法的影响,仿真分析结果可供工程技术人员参考。

一种新的临近空间MIMO雷达的空时自适应处理方法

针对多输入多输出(MIMO)雷达动目标显示(MTI)中均匀密布阵列性能较差、稀疏阵列会导致栅瓣,进而出现盲速和一定尺寸平台上天线长度受限的问题,提出了以降低最小可检测速度(MDV)为准则的MIMO雷达天线阵列优化设计方法。结合具有良好自相关和互相关性能的二相编码正交信号,改善了尺寸受限平台上MIMO雷达的STAP性能;仿真比较分析了不同天线阵列结构时的空时自适应处理(STAP)性能,验证了该方法的有效性。