基于极化时频分布的改进DOA估计算法

针对雷达回波信号波达方向估计精度差和时频分析方法运算量大的问题,以极化敏感阵列为模型,结合时频分析方法,充分利用回波信号的空域、时频域和极化域信息,对雷达回波信号进行更准确的估计,并简化其计算量。分析基于空间极化时频分布的多重信号分类(MUSIC)和旋转不变子空间(ESPRIT)算法,并结合两者的优缺点提出了一种改进算法。改进算法用极化时频ESPRIT算法对来波信号确定大致的方位角,以每个方位角为中心确定一个小角度范围,在此范围内用MUSIC算法进行谱峰搜索,得到较准确的波达方向(DOA)估计值,在确保DOA估计精度的基础上节省大部分运算时间。仿真试验验证了该改进算法的有效性。     

双基地MIMO雷达多目标角度和多普勒频率联合估计

将MIMO思想和双基地雷达结合起来,根据信号模型,提出一种双基地MIMO雷达空间中的多目标角度和多普勒频率估计算法,该算法不涉及多维非线性谱峰搜索,只进行特征值分解,运算量小且估计的参数可以自动配对,理论分析及仿真实验结果表明了该方法的正确性和可行性。     

用自适应INS、单脉冲MUSIC和STAR（AIMS）进行目标瞄准

利用目标信号估计目标角度会受到主波束干扰的影响，解决该问题的一个办法就是综合多个传感器的数据。自适应单脉冲多信号分类（MUSIC）算法可以在干扰中区辨出目标方位角估值和俯仰角估或真实频谱。但在进行目标识别和分类时，仅依靠这种算法不能得到理想的误差概率。通过综合综合导航系统（INS）和单脉冲雷达的方位与俯仰信号，能提高精确检测目标位置的概率。设计AIMS算的目的是进行目标瞄准，并综合自适应INS系统、四孔径单脉冲雷达和空时自适应信号处理器的信号。自适应INS系统不断测量地基目标的位置变化；四孔径单脉冲雷达用MUSIC算法自适应地降低主波束干扰，实现可靠的角度估计；空时自适应处理机（STAP）则将目标从杂波中分离出来。结果表明，AIMS算法有效地综合了传感器数据。并提出了识别正确目标信息的效率。     

双基地MIMO雷达目标定位及幅相误差自校正算法

针对双基地多输入多输出(MIMO)雷达收发阵列存在幅相误差的情况,提出了一种基于辅助阵元法(ISM)的ESPRIT类算法。在收发端分别设置若干个精确校正的辅助阵元,可实现对目标收发方位角和幅相误差系数的无模糊联合估计,在角度估计过程中无需任何收发阵列幅相误差系数信息,无需谱峰搜索,运算量较小。算法未使用对阵列误差的微扰动及第一个收发阵元的幅相误差进行归一化的假设,更符合实际的误差模型。     

MIMO雷达的MTI处理及性能分析

针对传统双基地雷达MTI处理对切向飞行目标失效的缺陷,探讨了新体制MIMO雷达MTI处理的性能优势.首先分析了目标飞行方向对传统体制雷达MTI处理改善因子的影响,然后针对非起伏目标,导出了MIMO雷达MTI处理改善因子的计算表达式,最后进行了仿真分析.仿真结果表明,对以任意角度飞行的目标,MIMO雷达MTI处理均可获得较高的改善因子.     

反辐射导引头二维超分辨测向技术研究

对于反辐射雷达导引头,较宽的波束导致多个目标辐射信号进入导引头接收系统,所以必须提高其多源测向和多目标分辨能力.为此,提出采用超分辨测向技术来估计多个辐射源的到达角,并对该方法的可行性进行研究.首先,给出反辐射导引头超分辨测向模型,在此基础上,采用MUSIC算法进行到达角估计,并对影响MUSIC算法估计精度的因素进行了...     

基于快速极坐标格式算法的MIMO雷达虚拟孔径成像

针对共址多输入多输出（Multiple Input Multiple Output,MIMO）雷达在单次快拍下的虚拟孔径成像问题,分析了MIMO雷达虚拟合成阵列,建立了MIMO雷达极坐标格式波数域回波模型,分析了基于距离向和方位向尺度变换的空间谱转化,指出MIMO雷达方位向尺度变换不再是Keystone变换,提出了一种新的MIMO雷达快速极坐标格式成像算法。仿真表明了该文方法的有效性。     

基于MIMO圆阵雷达的二维DOA估计新算法

基于对均匀圆阵导向矢量的分析,将四元均匀圆阵作为多输入多输出(MIMO)雷达的发射阵,通过构造相应的二阶统计量并对其进行联合对角化获得了目标方位角和俯仰角的闭式解,以实现存在角度兼并时目标的二维到达方向(DOA)的估计,并保持原DOA矩阵方法无需二维谱峰搜索和参数配对等优点。仿真结果证明算法正确、可行。     

一种单基地MIMO雷达多目标DOA估计算法研究

基于有特殊阵列配置的单基地多输入多输出（MIMO）雷达,提出了一种用于多目标波迭方向（DOA）估计的虚拟阵列Toeplitz重构（VATR）算法。利用MIMO雷达发射信号的正交特性将阵列有效阵元数和孔径同时扩展,可估计更多的目标。研究表明：与发射分集平滑（TDS）和虚拟子阵平滑（VSS）算法相比,VATR算法有更强的阵元节省能力和更好的统计估计性能。仿真结果证明了VATR算法理论的正确性和有效性。     

对抗MIMO雷达的低截获干扰信号设计

研究MIMO雷达的干扰信号设计方法,在保证对雷达的信干噪比小于雷达可检测目标门限的前提下,最小化干扰信号的功率,从而使干扰信号难以被截获,有效节省了干扰资源.通过分析MIMO雷达信号模型,假设MIMO雷达采用非匹配滤波器对干扰和噪声进行抑制,推导了MIMO雷达输出信干噪比的表达式,将其作为干扰信号设计的约束条件,最小化干扰信号总功率,得到了干扰信号功率优化分配的方法.仿真结果表明,相比较于未进行干扰功率优化设计的干扰信号,在达到相同信干噪比的情况下,此方法可以有效降低干扰总功率.     

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.     

靶场时统中自适应Loran-C接收机的研究

针对运载火箭的时间同步问题,提出了一种基于ESPRIT算法估计Loran-C接收机天波延迟的信号处理新技术,为设计具有自适应调节最佳采样点的Loran-C接收机打下良好的基础。利用频谱相除技术构建了延迟时间测量的信号模型,研究了频谱相除后信号的幅频特性。针对通带外噪声被放大的现象,提出频域加窗的措施。最后,提出用ESPRIT算法估计了天波延迟,避免了诸如AR、ARMA、MUSIC等算法在整个时域计算参数的弊端,更适合于适时应用。仿真结果表明,频域加窗影响识别天波的分辨率,ESPRIT算法能够正确估计天波的延迟,而且比FFT具有更高的分辨率。     

基于线性tripole阵列的相干信号角度和极化估计与跟踪

提出了一种利用均匀线性tripole阵列的计算简单的相干信号二维角度和极化参数的估计和跟踪算法。算法采用子阵平均进行去相关,采用只需线性计算的类ESPRIT算法实现内嵌在tripole子阵中的角度和极化参数的自动配对估计。对运动目标,可用LMS算法自适应地估计和跟踪其角度和极化参数。该算法可通过扩展阵列孔径提高参数估计的精度。计算机仿真验证了算法的有效性。     

MUSIC法与最小模法的性能比较

在雷达信号检测中 ,为了提高角度分辨力 ,空域谱分析也必然要采用类似时域谱估计中的非线性处理 ,如极大似然估计 ,最大熵估计 (线性预测 )和自相关距阵的特征分解法 ,其中典型代表是多信号分类法 (MUSIC)、最小模法、旋转不变技术的参数估计法、最小内积法等。空间谱估计测向的基本原理为通过对多元天线阵接收的雷达信号进行放大、变频、采样以及A/D变换后的数字信号进行数学处理 ,从而估计信号的到达方向。对比以上的MUSIC和最小模法 ,在实际雷达信号检测中如何选用一种较好空间谱估算法 ,提出了自己的看法。     

一种分布式阵列波达方向估计方法

针对分布式MIMO雷达中的DOA估计问题,提出一种基于分布式子阵列作为发射,密布阵作为接收的DOA估计方法。发射阵元间隔为接收孔径大小。利用发射作为辅助提高阵列自由度,扩展阵列孔径,推导了DOA估计的过程。与密布阵MIMO雷达不同,在空间分集MIMO雷达中提高自由度并扩展阵列孔径。仿真结果表明了算法的正确性和有效性。     

分布式MIMO雷达欺骗干扰抑制算法研究

从信号级协同对抗欺骗干扰出发,直接利用各节点雷达回波信号的复包络信息,建立相关检测融合算法实现协同抗干扰。首先展开对分布式MIMO雷达信号相参性的研究,并给出了回波信号间的独立性条件。依据目标空间散射特性的差异,提出了一种信号级协同对抗欺骗式假目标的算法。该算法根据真假目标回波相关性的差异,利用多脉冲回波数据得到相关系数估计值并进行相关性检验,实现对目标的有效鉴别。通过仿真验证了算法的有效性,并对算法性能进行仿真分析。     

集中式多输入多输出雷达信号盲分离算法研究

在电子对抗领域,对集中式多输入多输出（Multiple Input Multiple Output, MIMO）雷达的信号侦察和分选是一个难点。提出采用盲分离（Blind Source Separation, BSS）算法中的非圆复信号快速独立分量分析（Noncircular Complex Fast ICA, NC FastICA）对MIMO雷达进行信号分选。为了满足盲分离算法的应用条件,提出一种在多视角观测位置采集雷达信号的侦察方法来构建可分离的满秩混合矩阵。仿真结果表明,对相位编码、离散频率编码等典型正交波形进行等角度间隔采样和盲分离时,无论是否存在幅度起伏,在信噪比为10dB时均可以达到低于-14dB的正交波形分离度,对分离后的波形进行相关性对比和时频分析的结果也验证了本文方法的有效性。     

采用ISAR技术的MIMO雷达极坐标格式成像算法研究

对MIMO雷达的系统结构和它采用ISAR技术时的信号模型进行分析,以二次降维方式详细讨论了回波信号在波数域的分布特点,得出两条针对成像应用的MIMO雷达阵列设计准则。在此基础上,提出一种可有效聚焦的极坐标格式算法,经过对MIMO雷达回波数据逐次渐进降维重排,将其从四维转换到二维,然后通过距离向和方位向两次一维插值,把以极坐标格式记录的回波数据变换为直角坐标下均匀分布的数据。针对推导过程中因平面波假设引入的误差进行了分析,得到算法的适用条件。最后仿真验证了本文算法的有效性。     

雷达信号空域统计分选算法研究

在研究被动雷达导引头空域的目标视场角统计特性的基础上，讨论了雷达信号分选应用中空域分区和选择的最优化方法，提出了一种雷达信号的统计分选算法，并给出了模型。仿真结果表明，该算法具有较优的目标分辨能力和角度跟踪精度。     

基于前后相关阵的CDMA信号DOA估计及DSP实现

本文针对CDMA系统,提出使用DSP器件TMS320C6701实现对CDMA信号的波达方向估计。该算法基于对解扩前后相关阵相减,去除了干扰相关阵,然后使用传统MUSIC或ESPRIT算法进行DOA估计,克服了要求接收信号数小于阵元数的局限,能有效估计波达方向相差很小的多径信号的参数。