基于GSVD的分布式MIMO雷达测向算法

针对分布式多输入多输出(multi-input multi-output,MIMO)雷达测向中存在的数据信息提取不充分、运算量偏大等问题,开展了基于广义奇异值分解(generalized singular value decomposition,GSVD)的测向算法研究,以提高低信噪比条件下的角度估计性能。首先,建立了分布式阵列MIMO雷达回波信号的统一化表征模型;其次,将分布式MIMO雷达系统接收阵列数据的多线程GSVD问题转换为一个联合优化问题,运用交替最小二乘(alternating least squares,ALS)技术实现阵列信号流行矩阵的拟合,并引入子空间类算法实现目标角度联合估计;最后,对优化问题增加l1范数约束,避免了每次迭代中进行的奇异值分解运算,降低了算法运算量。仿真实验从角度联合估计、均方误差、运算时间等方面验证了所提算法的有效性。

Gauss色噪声中MIMO分布孔径雷达检测性能分析

文中针对MIMO分布孔径雷达目标检测问题建立了目标回波的经典线性模型,并基于此模型研究了Gauss色噪声以及各观测通道间目标RCS部分相关等复杂情况下MIMO雷达检测器的构造思路与检测性能.构造思路的研究结果表明,MIMO雷达检测器所必须完成的杂波抑制、匹配滤波等任务都可以在各个接收孔径上分别独立地完成,从而降低了检测器的实现难度.基于这种构造思路,文中给出了适用于强噪声背景或飞行器隐身技术致使某些观测通道失效条件下的Max检测器,该检测器还具有恒虚警率门限容易计算的优点.检测性能分析方面,文中首先利用Fishler偏差系数和极限统计量等价分解形式从理论上分析了MIMO分布孔径雷达AMF检测器的检测性能,然后推导了该检测器的检测性能解析表达式.理论分析与仿真计算的结果都表明,噪声背景的有色性以及观测通道间的相关性都会降低MIMO分布孔径雷达的空间分集能力,使观测通道间目标RCS的变化由快起伏趋向慢起伏,从而导致MIMO分布孔径雷达的检测性能在大信噪比时向相控阵雷达退化.

基于二次虚拟孔径扩展的双基地MIMO雷达相干分布式目标中心角度估计

该文提出了基于二次虚拟孔径扩展的双基地MIMO雷达相干分布式目标中心角度估计算法。首先构造了基于非均匀阵列的具有相同确定性角信号分布函数和分布参数的相干分布式目标的双基地MIMO雷达信号模型,再利用基于最小冗余的差分共置阵列思想,实现了阵元二次虚拟扩展;然后通过构造置换、去冗余和换维矩阵,得到了新的协方差矩阵;最后利用ESPRIT算法思想,估计出相干分布式目标的发射、接收中心角,并且实现了角度参数的自动配对。由于该文算法实现了阵元二次虚拟扩展,因此相比于传统MIMO雷达能识别更多的目标,具有更高的估计精度。实验仿真结果证明了该文算法的有效性。

基于PAST的毫米波雷达MIMO阵列幅相误差校正算法

随着毫米波雷达探测场景的复杂多元化,仅仅利用合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)成像技术获得探测场景二维信息很难满足实际工程需要。因此,基于车载毫米波雷达二维SAR成像结果,利用高度向多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)阵列来进行到达角(Direction Of Arrival,DOA)估计,获得目标高度信息,实现高分辨率三维点云成像就显得十分重要。然而在实际MIMO阵列中存在的幅度和相位误差会导致DOA估计性能下降,影响目标聚焦效果,难以满足目标分类识别的要求。由于SAR成像后的阵列幅相误差具有时变性,现有的阵列幅相误差校正算法难以兼顾补偿精度和计算效率。针对上述问题,本文首先构建了车载毫米波雷达三维回波模型,提出了一种基于后向投影算法的高分辨三维重构成像方法。相较于传统的毫米波点云成像,该方法可以获得更高的方位向和高度向分辨率。然后,建立了高度向一维阵列信号模型,利用最大似然估计方法,推导了阵列幅相误差最大似然估计值与阵列协方差矩阵的最大特征值对应的特征向量之间的等效关系。最后,提出了一种基于投影近似子空间跟踪(Projection Approximation Subspace Tracking,PAST)的MIMO阵列幅相误差校正算法,该算法利用PAST技术迭代求解所需的特征向量,有效避免了复杂的估计协方差矩阵和特征分解过程。相较于已有算法,该算法拥有较高的估计精度的同时可以满足工程实时处理的需要。理论分析、数值仿真以及实测实验验证了该算法可以有效排除阵列幅相误差干扰,获得高分辨DOA估计结果。

联合角度-时延-多普勒的分布式MIMO雷达运动目标定位代数解算法

对三维空间中联合角度、时延和多普勒频率的分布式MIMO雷达运动目标定位问题进行了研究,提出了一种新的目标位置和速度估计代数解算法。通过借助方位角和俯仰角测量,对时延和多普勒频率方程进行线性化处理,然后通过加权最小二乘解算目标的位置和速度。与现有基于多步骤加权最小二乘思想的定位算法相比,该算法无需引入冗余参数,仅需一步加权最小二乘即可实现目标定位,避免了步间误差传递,减少了定位所需的发射/接收单元数量,并且考虑了发射/接收单元位置-速度误差的影响,提高了算法对发射/接收单元位置-速度误差的稳健性。理论分析证明,该算法的定位误差可以达到克拉美罗界。仿真结果验证了该算法的有效性,以及相比于现有算法的优越性。

一种基于分布式孔径的雷达通信一体化波形设计方法

雷达通信一体化波形设计是近年来的研究热点。基于紧凑式阵列的一体化波形支持多方向目标探测和多用户通信,但面对主瓣内同方向不同距离的干扰和窃听行为时,存在抗主瓣干扰能力差、通信信息泄露等问题。因此,该文提出了一种基于分布式孔径的雷达通信一体化波形设计方法以操控波形在三维空间的分布。首先,根据近场信号传播模型建立波形合成约束,在指定位置合成所需的雷达和通信波形。然后,对各个子孔径增加恒模约束,构建以最小化发射功率为准则的一体化波形优化模型。由于模型的非凸性,采用交替投影算法进行迭代求解。仿真结果表明,该文所提方法在雷达目标和通信目标位置同时合成了期望波形,实现了三维空间波形操控。

车载分布式MIMO雷达原理与实测数据分析

文中分析了分布式构型多输入多输出(MIMO)雷达及其处理框架,并针对车载应用场景,结合超分辨测角算法给出了一套基于分布式MIMO雷达的成像、测速、跟踪处理流程。在此处理流程的基础上,文中创新性地提出了基于高斯混合概率假设密度(GM-PHD)跟踪算法的距离-角度-速度关联方案,并对GM-PHD算法进行了改进,增加了标签配对功能,同时实现了多维信息的快速关联和目标的航迹跟踪。最后,利用实测数据验证了相关算法的有效性和实用性,与单一雷达成像及跟踪结果对比并进行了详细分析,验证了分布式MIMO雷达具有更优的目标检测性能及目标跟踪效果。

基于MIMO雷达的相干分布式目标参数估计Cramer-Rao下界

本文研究了MIMO雷达对相干分布式目标参数估计的Cramer-Rao下界(CRB).首先,给出相干分布式目标的MIMO雷达信号模型,推导出目标参数估计CRB的一般关系式;然后,给出在一个分布式目标、点目标和目标部分信息已知等特殊情况下的CRB;其次,讨论了MIMO雷达CRB的性质;最后,进行计算机仿真试验,研究不同条件下的MIMO雷达性能.结果表明由于具有避免波束形状损失等优点,MIMO雷达对相干分布式目标的参数估计CRB性能优于普通相控阵雷达.本文的研究揭示了MIMO雷达的相干分布式目标参数估计性能.

一种分布式MIMO雷达正交波形和失配滤波器组联合设计方法

针对分布式MIMO雷达正交相位编码信号和其失配滤波器组分开设计输出的距离旁瓣电平仍然过高的问题,该文提出一种正交相位编码信号和失配滤波器组联合设计方法。首先,以约束信噪比损失和最小化失配滤波组输出的距离旁瓣电平为目标,构建联合设计准则。然后,根据最小p范数算法的理论,给出一种基于L-BFGS算法的双最小p范数算法进行求解。仿真结果表明,与分开设计方法相比,该文方法输出的距离旁瓣电平可以进一步降低。

双基地MIMO雷达相干分布式目标快速角度估计算法

该文提出一种基于双基地MIMO雷达的相干分布式目标快速角度估计算法。建立了双基地MIMO雷达相干分布式目标信号模型;然后,基于该信号模型证明了相干分布式目标导向矢量具有Hadamard积旋转不变性;最后,利用该特性得到了对目标2维收发中心方位角的估计。分析表明:该算法无需搜索,参数配对简单,能有效降低算法的计算量;由于没有对相干分布式目标的角信号分布函数做固定的假设,所以该算法适用于具有不同角信号分布函数或角信号分布函数未知的情况,具有较强的稳健性。计算机仿真结果证明了该文算法的正确性和有效性。

基于矢量传感器的扩展孔径双基地MIMO雷达多目标定位算法

该文研究基于电磁矢量传感器的扩展孔径多输入多输出(MIMO)雷达多目标定位算法。提出了一种新型MIMO雷达系统,发射阵列采用常规阵元,而接收阵列采用电磁矢量传感器,且传感器间距大于半波长。算法首先采用ESPRIT算法获得目标波达角(DOA)高精度模糊估计,随后利用矢量传感器的内在结构特点结合子空间旋转不变性获得目标DOA低精度无模糊估计进行解模糊,从而得到目标高精度DOA估计。最后利用已知DOA信息,采用1维MUSIC算法获得目标波离角(DOD)高精度估计。与已有算法相比,该算法大大提高了MIMO雷达的目标定位精度,且无需配对和2维搜索,具有较低的运算量。仿真结果证明了所提算法的有效性,其估计精度与CRB界接近。

分布式MIMO数字阵列雷达多目标定位

为了充分发挥相控阵雷达探测波束的方向性和分布式多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)雷达空间分集增益和结构增益在目标定位上的优势,提出了一种分布式MIMO数字阵列雷达模型并对其多目标定位方法、搜索复杂度和分辨力进行了研究。建立了分布式MIMO数字阵列雷达的观测模型;依据最大似然估计给出了目标定位的搜索方法并计算了搜索复杂度;并利用模糊函数对分布式MIMO数字阵列雷达的分辨力进行了仿真分析。研究结果表明:与常规分布式MIMO雷达相比,分布式MIMO数字阵列雷达子阵波束的方向性可以降低目标定位时的搜索复杂度,缩小距离和角度联合模糊带的长度;与常规相控阵雷达相比,分布式MIMO数字阵列雷达的结构增益可提高目标分辨力。

一种新的采用分布式孔径的无源雷达成像方法

该文提出一种新的利用机会照射源的无源分布式雷达目标成像方法。首先基于波方程建立接收回波信号模型。然后建立新的无源回波模型,该模型将所有接收单元(或接收机)处的回波信号用某一基准接收单元处的接收信号来描述,无需发射源信息。基于分布式孔径获得的数据有限,成像被描述为目标位置未知的二元假设检验。采用无源回波模型,依据最大信噪比准则构造空间可分辨的检测统计量,对观测区域每个位置进行检测,最终形成关于成像区域的检测统计量图像,获知目标位置信息。在给出该成像方法分辨率的理论分析的基础上,进一步通过仿真实验验证了理论分析结果和成像方法的有效性。

多目标速度估计的分布式MIMO雷达资源分配算法

为了提高分布式MIMO雷达的多目标速度估计精度,该文分析了发射功率和信号有效时宽对估计精度的影响,进而提出一种将两者联合优化的资源分配算法。首先,以最小化目标速度估计的克拉美罗界(CRLB)最大值为目标函数,建立了包含发射功率和信号有效时宽两个优化变量的优化模型,然后采用连续参数凸估计(Sequential Parametric Convex Approximation,SPCA)算法对这个非凸的优化模型进行求解。最后,仿真结果表明利用所提算法进行资源分配能明显提高目标速度的估计精度。此外,仿真结果表明信号有效时宽对目标速度估计精度的影响大于发射功率。

分布式孔径相参合成雷达系统设计与试验研究

分布式孔径相参合成雷达通过多雷达相参合成联合探测,巧妙解决了雷达大威力探测与机动性之间的矛盾,具有生存能力强、效费比高、角分辨率高、扩展性强和实现性好等诸多优势,可应用于防空反导、精密测量和空间目标监视等领域,适用于车载、舰载、机载和弹载等多个平台。针对分布式孔径相参合成雷达系统设计较传统雷达更为复杂,影响因素更多的情况,从雷达个数选择、基线长度选择和频段选择等方面给出了分布式孔径相参合成雷达系统设计需考虑的因素和设计准则。在此基础上,提出了分布式孔径相参合成雷达系统拓扑结构并给出了相参合成目标探测流程设计。通过雷达原理样机对飞机目标和实装雷达改造对卫星目标开展的相参合成探测试验,验证了分布式孔径相参合成雷达系统设计的正确性与工程可实现性。

基于伪魏格纳分布分解的合成孔径雷达图像目标与阴影分割

在二维魏格纳分布的框架内,针对魏格纳变换的交叉项问题和计算量大的问题,提出了合成孔径雷达图像局部伪魏格纳变换的目标和目标阴影的分割方法.首先,将合成孔径雷达图像进行二维伪魏格纳变换,得到各像素点的二维能量谱图;然后提取各像素点的二维能量谱图对应位置值形成多个不同频段的与原图像同大小的能量谱图;最后,对不同频段的能量谱图采用不同的处理方法后,将各能量谱图相加处理后形成区域标识图像,最终得到原图像的目标和目标阴影分割图像.本文利用该方法对MSTAR切片图像进行了分割试验,并对分割图像与频谱最大值距离或方位分割算法和基于双参量CFAR与隐马尔科夫联合分割算法进行了分割图像对比度对比.实验结果表明,采用本文算法的合成孔径雷达分割图像,对比度明显提高,且保留了目标图像细节.

分布式MIMO数字阵列雷达阵元优化配置

为了合理分配相参增益和空间分集增益在分布式多输入多输出(MIMO)数字阵列雷达系统中的比重,研究了其阵元的优化配置问题。首先,根据MIMO雷达信号模型将阵元配置问题转化为目标散射系数矩阵的分块划分问题;然后,依据子块内信号相参处理,子块间信号非相参处理的方式推导了似然比检测器;最后,分别从检测概率最大、探测距离最远和总的阵元数最少三个方面给出了阵元优化配置的表达式并进行了仿真分析。研究结果表明:应首先利用相参增益将回波信噪比提高到一定值后才能利用空间分集增益;分置接收天线比分置发射天线牺牲的相参增益少;当检测概率大于0.8时,分置两个收发共用的相控阵天线可使系统阵元总数最少,否则无需天线分置。

多径环境下的无源分布式孔径雷达成像方法

研究多径环境下分布式孔径无源雷达成像方法,首先针对分布式孔径探测,给出一种新的无源雷达回波模型,该模型适用于复杂的多径散射环境,而且不需要已知发射源信息。然后研究一种基于二元假设检验的成像方法,依据最大信噪比原则构造检验统计量,该统计量依赖于空间位置信息,通过对成像区域中的每个位置进行检测,可实现空间分辨,获得成像结果。接着详细分析该方法在多径散射环境中的性能,并在模拟多径环境中采用地面数字电视信号对成像方法进行仿真实验验证。理论分析和实验结果表明,采用空间可分辨的检验统计量形成图像可以正确重建目标,并且可利用多径效应进行成像。

分布式MIMO天波超视距雷达阵地配置

该文研究了基于目标位置估计克拉美罗界(Cramer-Rao Bound,CRB)的分布式多输入多输出(Multi-Input Multi-Output,MIMO)天波超视距雷达收发天线阵地配置问题。根据收发天线阵地、电离层信道和目标的几何位置,给出了分布式MIMO天波超视距雷达目标位置估计的CRB,以该CRB为目标函数,以收发阵地的位置、个数等为优化变量,建立了收发阵地配置优化方程。该优化方程为非线性混合整数规划问题,求解困难。为此,采用数字射线追踪方法将收发阵地的位置转化为关于电离层反射面的镜像位置,将其转化成一个非线性0-1规划问题。对二进制编码的量子行为粒子群优化(Binary Quantum-Behaved Particle Swarm Optimization,BQPSO)算法加以修改用于求解该问题。最后,对不同阵地个数、目标和信道条件下的阵地配置进行了仿真分析,给出了相应条件下的阵地配置策略,并对修正BQPSO算法的性能进行了简要分析。

色噪声环境下单基地MIMO雷达分布式目标角度估计

针对传统的二阶统计量角度估计算法在高斯色噪声环境下估计性能急剧下降甚至失效的问题,该文提出一种基于四阶累积量的单基地MIMO雷达相干分布式目标角度估计算法。首先建立单基地MIMO雷达的相干分布式目标信号模型,求取信号的四阶累积量矩阵;利用特征值分解分离出相互正交的信号子空间与噪声子空间,根据多重信号分类(MUSIC)算法原理,获得阵列的空间谱函数,通过谱峰搜索得到分布式目标的中心波达方向。该算法充分利用了四阶累积量对高斯过程的不敏感性,能够很好地抑制高斯色噪声对角度估计的影响。仿真结果证明了该算法的正确性和有效性。