一种MIMO雷达幅相误差估计方法

 针对单基地相关多输入多输出(MIMO)雷达中存在的阵列幅相误差问题进行了研究。给出了单基地相关MIMO雷达的阵列模型,并提出了一种MIMO雷达幅相误差估计方法。利用发射正交信号对阵列接收信号进行匹配滤波,可分离得到类似传统阵列的"虚拟阵列",利用分时信源数据将该阵列中真实导向矢量中信源波达方向(DOA)引起的相位与幅相误差分离开,通过构造代价函数得到波达方向估计值,进而分别得到发射阵与接收阵的幅相误差的估计值,同时给出了误差引入量分析。最后通过仿真验证了该方法的有效性。本文介绍的方法简单可行,适用于任意构型MIMO雷达的幅相误差估计。     

一种用于高分辨扇扫成像的MIMO阵列

为了提高扇扫成像系统的方位分辨率,设计了一种具有高方位分辨率的多输入多输出(MIMO)阵列。首先,建立了同时适用于窄带和宽带信号的MIMO阵列与虚拟阵列之间的等效模型。在分析匹配滤波输出成分的基础上,证明了当发射信号具有良好相关特性时,MIMO阵列的匹配滤波输出可等效为单输入多输出(SIMO)阵列上经过脉冲压缩后的回波。接着,根据这一等效关系,获得了与MIMO阵列等效的虚拟阵列中虚拟发射阵元与虚拟接收阵元坐标解析解。最后,在约束阵列物理尺寸为固定值的前提下,利用该解析解设计出一种由2个发射阵元和一条接收均匀线阵列(ULA)组成的MIMO阵列。理论推导和仿真结果表明:所设计的MIMO阵列可以在恒定的物理尺寸和虚拟阵列为均匀直线阵的前提下,获得优于其他MIMO阵列和SIMO阵列的方位分辨率。     

二维嵌套混合MIMO相控阵雷达接收阵列设计

针对二维混合多输入多输出（MIMO）相控阵雷达发射阵列子阵分割带来的自由度损失问题,提出一种基于二维嵌套阵列的二维混合MIMO相控阵雷达接收阵列设计新方法。首先,给出一种由稀疏阵列和密集阵列构成的嵌套阵接收阵列的二维混合MIMO相控阵雷达信号模型;其次,通过对接收信号的协方差矩阵进行Khatri-Rao乘积处理,得到阵元位置差的差异阵列,形成接收阵元数目的虚拟扩展;最后,通过空间平滑处理进行波达方向估计。仿真实验表明,与传统二维混合MIMO相控阵雷达相比,所提方法在不增加实际阵元数目的情况下可以有效扩展虚拟阵元数目,提高雷达阵列自由度,进而提高二维混合MIMO相控阵雷达波达方向估计精度。     

MIMO雷达DOA估计阵列设计

 多输入多输出（MIMO）雷达的关键技术之一是天线阵列的设计。由于MIMO雷达同时增加了收发两端的相位中心,使得系统具有更高的空间分辨率和更多的自由度。论文从接收信号模型出发,对MIMO雷达发射正交信号的等效阵列进行了讨论,以波达方向估计为目标提出了一种MIMO雷达天线阵的设计方法,通过抛物线理论得出了收发组合的唯一性和合理性,然后通过分析各种收发组合给出了发射阵元的最佳间隔设置。推导了几种情景下的MIMO收发阵列最佳设计解析解,最后进行了仿真实验。仿真结果验证了算法的有效性。     

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。     

基于空域稀疏性的宽带DOA估计

利用宽带阵列接收信号的空域稀疏性,将宽带信号的波达方向(DOA)估计转化为一个稀疏信号重构的问题,提出了一种新的宽带信号DOA估计算法。该算法将宽带信号分解为多个子带信号,联合利用多个子带信号的空域稀疏性进行重构。它是对用于稀疏重构的标准的稀疏贝叶斯学习算法的推广,可适用于多冗余字典的信号模型。另外,通过对多快拍的阵列接收信号进行奇异值分解(SVD),提取信号子空间作为算法的输入数据,可以在有效减少运算复杂度的同时,提高对噪声的稳健性。与传统的宽带阵列DOA估计方法相比,该算法能够用于低信噪比、快拍有限和信源相关性较高的场合,同时算法的性能对信源个数的估计值不太敏感。仿真实验表明,该算法相对现有的基于子空间类的方法,具有更好的DOA估计性能。     

MIMO雷达DOD和DOA联合估计算法: RTR-ESPRIT

 针对双基地多输入多输出(MIMO)雷达多目标波离角(DOD)和波达角(DOA)的联合估计问题,提出一种接收-发射-接收(RTR)-ESPRIT算法。该算法首先利用一维接收ESPRIT(R-ESPRIT)预估计目标DOA,随后分别利用一维发射ESPRIT(T-ESPRIT)和一维接收ESPRIT得到目标的高精度DOD和DOA估计,在每两次ESPRIT算法之间分别构造正交投影算子对接收信号进行接收波束形成和发射波束形成。与传统ESPRIT算法相比,该算法大大降低了数据协方差矩阵维数和计算复杂度,无需额外的配对算法,且理论证明了该方法还可以用于相干目标和单快拍情况下DOD和DOA的联合估计。仿真结果表明了该算法的正确性及良好的估计性能。     

确定相干机器多噪声源位置的方法研究

提出利用均匀线阵接收的数据构造一种矩阵进行奇异值（SVD）分解,以实现对相干噪声源的方位估计。利用这种方法,通过改变阵列中心位置便可确定机器多噪声源位置。计算机模拟和声学实验证实了这种方法的可行性。     

基于非线性多基站分布式混沌随机共振方法的无线通信系统定位技术研究

针对传统的无线定位方法容易受到接收信号信噪比低和无法接收直射信号的影响,将导致其性能下降乃至严重时方法失效。提出了一种基于非线性多基站分布式混沌随机共振信号增强技术的无线通信系统定位方法,通过利用基站端的接收阵列构造接收信号的分布式功率谱,并对多个接收基站的分布式功率谱进行融合,可以较为有效地解决上述问题。通过仿真,验证了所提出方法的可行性和有效性,与传统无线定位方法相比,该方法的定位精度得到了有效改善。     

基于相位差分的雷达信号参数估计方法

由于接收信号长度有限而存在频率离散化采样的限制,FFT(Fast Fourier Transform,快速傅里叶变换)对雷达信号频率的估计精度会降低。基于相位差分的频率估计方法可以对这一偏差进行估计,从而减小FFT的估计误差。尝试将该方法应用于LFM(Linear Frequency Modulated,线性调频)信号带宽的估计问题,并对此进行了仿真验证,结果证明该方法对雷达信号频率和带宽估计有一定的应用价值。     

MIMO雷达中一种降维MUSIC的相干角度估计算法

研究单快拍下双基地多输入多输出（Multiple—InputMultiple-Output,MIMO）雷达中相干信源的离开角（Directionofdeparture,DOD）与到达角（directionofarrival,DOA）联合估计问题。利用单快拍下双基地MIMO雷达的接收信号构造一组Toeplitz矩阵,利用这组ToepIitz矩阵重构一个信号矩阵,提出一种基于降维多重信号分类（ReducedDimensionMultipleSignalClassification,RD-MUSIC）的DOD与DOA联合估计算法。提出的算法能够有效估计相干信源以及非相干信源的角度,实现角度的自动配对,并且角度估计性能远优于FBSS—ESPRIT算法以及ESPRIT-like算法。仿真结果验证了算法的有效性。     

基于多项式聚焦矩阵的宽带信号到达角估计性能分析

对宽带信号采用基于多项式聚焦矩阵的方法进行到达角估计,并进行了计算机仿真。计算机仿真表明,多项式聚焦矩阵具有计算量小、抗噪性好、能对相干信号进行到达角估计的优点,但需要满足阵元间距远小于信号半波长的条件。当阵元间距不满足该条件时,会引入较大的估计误差。     

一种适用于任意阵列的极化和二维DOA联合估计算法

提出了一种适用于任意阵列的极化和二维DOA联合估计算法。该算法基于信号空时二维结构特征,利用空域采样和时域采样构造时空矩阵,通过DOA矩阵方法进行极化和二维DOA参数估计,不需要二维谱峰搜索,计算量小。仿真实验证明了算法的有效性。     

一种联合估计的有源校正高精度测向算法

针对存在系统误差的阵列模型,提出了一种有源标校下的联合估计测向算法。该算法把误差矩阵估计转化为误差系数估计,并采用到达角精确已知的源信号进行标校,在此基础上使用最小二乘法联合估计幅相不一致误差系数和互耦误差系数,最后使用结合误差矩阵的MUSIC算法测量信号的到达角。仿真表明,该算法仅需要3个标校源,其精度相比于无阵列误差情况下降0.05°,具有较好的工程可实现性。     

基于压缩感知的频率和DOA联合估计算法

波达方向（DOA）估计是阵列信号处理的一个重要问题,针对信号的DOA估计问题,本文基于压缩感知理论,提出了一种新的频率和角度联合估计算法。首先利用方向波数的空间稀疏性,建立过完备稀疏字典,然后利用压缩采样阵列结构通过求解最优化问题得到方向波数的高分辨估计,最后利用最优空域滤波实现信号到达角度和频率的配对。相对于传统算法,该算法能够实现多信号DOA的高分辨估计,且经过压缩采样后降低了运算量,仿真验证了该算法的正确性与有效性。     

未知互耦条件下混合信号波达方向估计

阵列天线互耦对导向矢量的扰动以及信号相干性对数据协方差矩阵造成的秩损,使得基于子空间正交性原理的超分辨波达方向估计(Direction-of-Arrival,DOA)算法性能恶化,甚至失效。针对这一问题,提出一种在相干与非相干信号混合状态下无需阵列互耦补偿的特征矢量平滑DOA估计算法。该算法对部分阵元接收数据的协方差矩阵特征分解,将得到的特征矢量平滑处理后构造等效协方差矩阵,抑制阵列互耦影响的同时完成混合信号DOA估计。在阵列互耦和信号相干性均未知的条件下,正确估计了信号DOA,无需互耦参数估计或补偿。计算机仿真结果验证了算法的有效性。