基于对角加载的机载MIMO雷达自适应匹配滤波检测器

研究了基于自适应匹配滤波(Adaptive Matched Filter, AMF)的机载MIMO雷达目标检测问题。针对参考单元数据不足对MIMO\|AMF检测器性能的影响,提出了基于对角加载的MIMO雷达AMF(MIMO\|LAMF)检测器,并对其检测性能进行分析,给出虚警概率和检测概率的闭合表达式。该检测器利用机载MIMO雷达杂波子空间低秩的特点和对角加载技术,解决了因参考数据不足所引起的矩阵病态问题。为了减少MIMO\|LAMF检测器的运算量,在分析杂波协方差矩阵块对角化特性的基础上,给出一种简化MIMO\|LAMF检测器。理论分析和仿真结果都表明,上述两种检测器相对于杂波协方差矩阵都具有恒虚警特性,检测性能优于MIMO\|AMF检测器。
     

冲击杂波下的MIMO雷达DOA估计方法

研究了对称α稳定分布(SαS)冲击杂波下的多输入多输出（MIMO）雷达目标波达方向（DOA）估计问题,分别提出基于分数低阶最小方差无畸变响应(FrMVDR)的MIMO雷达DOA估计算法和无穷范数归一化最小方差无畸变响应（Inf-MVDR)算法。FrMVDR算法,首先进行冲击杂波特征指数的估计,然后使MIMO雷达接收阵列的分数低阶输出功率最小,实现MIMO雷达的DOA估计。为了避免FrMVDR算法对杂波特征指数估计,提出Inf-MVDR算法,首先用无穷范数对接收信号进行归一化处理,使归一化后的阵列输出功率有界,继而采用传统MVDR算法进行DOA估计。计算机仿真验证了上述两种算法的有效性;同时仿真结果还表明在冲击杂波下,MIMO雷达的空间分集特性可显著提高DOA估计的精度。     

机载MIMO雷达自适应匹配滤波检测器

针对机载MIMO雷达在未知统计特性杂波时的目标检测问题,首先提出自适应匹配滤波检测器(MI-MO Adaptive matched filter,MIMO-AMF),利用MIMO雷达的空间分集特性提高检测性能,并推导出检测概率和虚警概率表达式.然后,基于MIMO雷达杂波协方差矩阵的块对角特性,给出一种简化MIMO-AMF检测器,大大减小MIMO-AMF的计算复杂度,同时降低对参考单元数目的要求,并在只有两个接收雷达单元的情形下,推导出简化AMF检测性能的表达式.结果表明,上述两种检测器相对于杂波协方差矩阵都具有恒虚警特性,能够在未知杂波背景下有效的检测目标.     

冲击噪声下基于子空间的MIM0雷达DOA估计研究

研究了MIM0雷达在对称a稳定分布(SαS,symmetrica-stable)冲击噪声背景下,基于子空间的多目标DOA估计问题,并分析了空间分集特性对DOA估计性能的改善.由于SαS噪声不存在二阶及以上矩,使得传统的基于二阶或高阶累计量的多目标DOA算法在SαS噪声中性能得到恶化.为此,首先在分析MIMO雷达接收数据FLOM(Fractionflllower order moment)矩阵子空间的基础上,给出FLOM-MUSIC算法.考虑到FLOM-MUSIC算法需要冲击噪声特征指数的先验信息,为避免噪声特征指数估计,提出基于无穷范数对接收数据归一化处理的Inf-MUSIC(Infinity-norm normalization MUSIC)算法.理论分析表明,无穷范数归一化后的数据协方差矩阵有界,且能分解成噪声子空间和信号子空间.计算机仿真验证了上述两种算法的有效性.仿真结果还表明在冲击噪声背景下.MIM0雷达的空间分集特性也能改善DOA估计的精度.