双基地MIMO雷达

摘要： 针对双基地EMVS-MIMO雷达角度参数估计问题,该文通过设计新的发射阵列和接收阵列来实现对双基地EMVS-MIMO雷达角度参数估计精度的提升.相比于半波长的均匀线性发射阵列和接收阵列,所设计的新型阵列能够实现发射端和接收端阵列孔径的扩展.并且,为了避免发射角和接收角的角度参数额外配对过程,该文利用平行因子算法来实现发射角和接收角的角度参数自动配对.同时,相应的发射方位角、发射俯仰角、发射极化角、发射极化相位差和接收方位角、接收俯仰角、接收极化角以及接收极化相位差也是自动配对的.通过利用平行因子算法多次迭代之后得到的方向加载矩阵,对应于发射角和接收角的精粗估计的旋转不变关系可以从方向加载矩阵中进行相应的提取.因此,高分辨的发射角和接收角可以通过精粗估计的结合来实现.相比于当前算法,所提算法具有自动参数配对特性以及较低的计算复杂度.仿真实验表明所提算法具有较高的估计精度.

摘要： 随着反舰导弹采用各种高新技术,特别在降高、增速、隐身、电子对抗等方面不断强化突防能力,立足于现有舰艇对空防御火控系统架构,以提高目前各武器系统精确、协同作战能力为目标,提出了新型对空防御火控系统体系结构,通过母舰搭载雷达发射阵列与无人艇搭载雷达接收阵列组成双基地MIMO雷达系统,利用舰载高性能服务器集中处理无人艇回传的雷达信号,可提高新型火控系统对目标的测量精度和分辨力,通过对目标进行机动识别、多维特征提取、干扰诱骗控制等处理,为不同的武器终端定制交互多模型(IMM)火控滤波器结构,可提升现有舰艇对空防御系统在低角探测、信息融合,以及抗饱和攻击等方面的能力,为舰艇综合反导系统的设计提供了一条技术途径.

摘要： 作为军事雷达装备发展方向之一,近年双基地MIMO雷达的研究逐渐兴起,该种雷达的收发阵列布置间隔较远,阵列内阵元集中布置,发射正交信号且在接收端进行滤波分离,从而获得波形分集增益,相较于相控阵雷达有较大的目标空间分辨率优势.接收信号经过滤波处理后满足基于张量的典范多因子分解(CPD),可对这些信号应用CPD算法,以估计出相关因子矩阵并提取出目标角度信息.通过仿真实验验证了基于张量的CPD算法在双基地MIMO雷达数据模型上的应用,并准确估计出多个目标的角度值,其估计精度较其他传统算法的精度更高.

摘要： 发射和接收阵列的互耦效应将使得双基地多输入多输出(MIMO)雷达的角度估计算法性能下降.针对阵列互耦效应和高斯色噪声并存情况,该文提出一种基于4阶累积量组合矩阵构造的收发角度估计方法.该方法首先根据收发互耦矩阵的Kronecker乘积特点,并结合互耦矩阵带状、对称的Toeplitz变换性质,充分利用所有的接收数据,构造出多组发射和接收4阶累积量矩阵,通过组合收发累积量矩阵进一步构造出4阶块累积量矩阵,并利用矩阵的奇异值分解,提取出发射和接收旋转不变因子.理论和仿真结果表明:在强互耦效应情况下,所提算法能够有效估计出高斯色噪声背景下目标的收发角度,并实现自动配对.在强互耦情况下,所提算法的估计性能优于其他算法.

摘要： 针对双基地MIMO雷达三维空间目标参数估计问题,建立非均匀线型发射阵列和非均匀L型接收阵列的信号模型,并提出基于平行因子分析的目标收发角和多普勒频率联合估计算法.该算法首先利用平行因子分析和四线性交替最小二乘算法计算得到目标导向矩阵,进而构造虚拟导向矩阵并进行去冗余和降噪处理,最后通过Root-MUSIC算法估计出目标三维收发角和多普勒频率.仿真实验表明,与传统算法相比,所提算法实现了孔径的高效扩展,提高了参数估计精度,降低了系统配置需求.

摘要： 提出了一种在互耦条件下基于酉张量分解的多输入多输出(MIMO)雷达非圆目标稳健的角度估计算法.所提算法首先在张量域利用互耦系数矩阵的带状对称Toeplitz结构来消除未知互耦的影响,然后通过构造一个特殊的增广张量捕获非圆信号的非圆特性与其固有的多维结构特性,并利用增广张量的centro-Hermitian特性通过酉变换转化为实值张量,最后利用高阶奇异值分解(HOSVD)获得信号子空间,结合实值子空间技术获得目标的离开方向(DoD)和到达方向(DoA)估计.由于同时利用信号的非圆结构与多维结构特性,所提算法具有比现有的子空间算法更准确的角度估计性能,同时所提算法只需要实值运算,具有较低的运算复杂度.仿真结果表明,所提算法具有有效性与优越性.

摘要： 双基地MIMO雷达的方向矢量是接收方向矢量和发射方向矢量的Kronecker积，较传统雷达复杂，该文给出了多发射脉冲周期下的双基地MIMO雷达信号模型，根据其方向矢量的特点，提取出了收发旋转不变因子，并利用特征值比值法实现了收发角度的配对问题，仿真结果验证了理论分析的有效性。

摘要： 双基地MIMO雷达的方向矢量是接收方向矢量和发射方向矢量的Kronecker积，较传统雷达复杂，该文给出了多发射脉冲周期下的双基地MIMO雷达信号模型，根据其方向矢量的特点，提取出了收发旋转不变因子，并利用特征值比值法实现了收发角度的配对问题，仿真结果验证了理论分析的有效性。

摘要： 双基地MIMO雷达的方向矢量是接收方向矢量和发射方向矢量的Kronecker积，较传统雷达复杂，该文给出了多发射脉冲周期下的双基地MIMO雷达信号模型，根据其方向矢量的特点，提取出了收发旋转不变因子，并利用特征值比值法实现了收发角度的配对问题，仿真结果验证了理论分析的有效性。

摘要： 双基地MIMO雷达的方向矢量是接收方向矢量和发射方向矢量的Kronecker积，较传统雷达复杂，该文给出了多发射脉冲周期下的双基地MIMO雷达信号模型，根据其方向矢量的特点，提取出了收发旋转不变因子，并利用特征值比值法实现了收发角度的配对问题，仿真结果验证了理论分析的有效性。

摘要： 本发明公开了一种基于波形相似度的双基地MIMO雷达故障阵元诊断方法，双基地MIMO雷达接收阵列信号经过匹配滤波后会形成由多个虚拟阵元组成的虚拟阵列，发射或接收阵列中故障阵元所对应的虚拟阵元输出信号不包含目标信息，仅为噪声，由于噪声与信号具有独立不相关的特点，因此故障阵元所对应的虚拟阵元输出信号波形与其余虚拟阵元输出信号波形高度不相似，即故障阵元与其余阵元的输出信号互相关值接近于零，从而通过比较各虚拟阵元输出信号之间的波形相似性，能诊断出双基地MIMO雷达发射和接收阵列中故障阵元的位置。本发明方法无需使用辅助阵元和测量设备，在低信噪比情况下能对任意位置出现故障阵元进行准确和快速的自诊断。

摘要： 本发明公开了一种基于矩阵填充的双基地MIMO雷达角度估算方法，其通过去除信号协方差矩阵中的某些块矩阵，直接消除噪声对MIMO雷达目标定位的影响，再使用矩阵填充技术恢复原始数据矩阵，最后使用ESPRIT技术进行DOD与DOA的联合估计。使用本发明所述基于矩阵填充的双基地MIMO雷达角度估算方法，将能有效的抑制空域色噪声的影响，并能快速获得自动配对的角度估计，同时由于本发明的估算方法没有虚拟孔径损失的影响，因此参数估计的性能优于现有基于矩阵技术的估计算法，为进一步对探测目标的相关处理提供更合理的参考，且适用于任何协方差矩阵的空域色噪声背景，算法鲁棒性高。

摘要： 本发明属于雷达技术领域，公开了一种基于压缩感知理论的双基地MIMO雷达成像方法，包括：获取雷达回波数据；计算得到压缩感知信号模型下的理想观测矩阵；利用理想观测矩阵和雷达回波数据，进行稀疏重构，得到目标信号的稀疏估计值；根据理想观测矩阵以及目标信号的稀疏估计值，确定实际观测矩阵；利用实际观测矩阵进行稀疏重构，得到目标信号的稳健估计值；计算迭代误差值，若迭代误差值不满足要求，则继续根据本次迭代得到目标信号估计值和实际观测矩阵，进行稀疏重构，直到误差值满足要求。本发明在阵列存在幅度误差和相位误差的时，仍然能够获得稳健的成像结果。

摘要： 本发明公开一种基于平行因子算法的双基地EMVS‑MIMO雷达角度估计算法及装置，所述算法包括：根据匹配滤波后的阵列信号模型构建三阶平行因子张量模型；对所述三阶平行因子张量模型进行平行因子分解，得到因子矩阵的估计值；根据因子矩阵的估计值，采用ESPRIT技术获得对方位角的估计，利用矢量叉乘的性质获得俯仰角的估计；利用最小二乘技术获得二维极化角的估计。本发明所提算法可以获得低计算复杂度、高精度、自动配对的二维参数估计。

摘要： 本发明公开了一种基于波束域的双基地MIMO雷达测角优化方法，其思路为：确定双基地MIMO雷达，设定所述双基地MIMO雷达检测范围内存在K个目标，设定一个相干处理间隔的脉冲数为Q；确定每个脉冲包含K个目标的信号矩阵后进行匹配滤波，进而构建矩阵信号模型；利用凸优化的方法设计得到发射波束矩阵以接收波束矩阵以及优化信号模型；确定信号子空间，得到K个目标的波离角估计值和K个目标的波达角估计值；确定发射阵列感兴趣的角度区域Θe内I个采样点的映射角度值和接收阵列感兴趣的角度区域Θr内I个采样点的映射角度值；进而得到K个目标的波离角真实值和K个目标的波达角真实值后记为一种基于波束域的双基地MIMO雷达测角优化结果。

摘要： 本发明涉及双基地MIMO雷达中一种基于张量的角度估计方法。主要解决天线阵列存在多时隙幅相误差情况下的目标定位问题。其实现步骤为：1)构建含有多时隙幅相误差的基带接收信号张量模型；2)利用奇异值分解(SVD)算法，在含有多时隙幅相误差的基带接收信号中分离出理想状态下的基带接收信号；3)对理想状态下的基带接收信号进行空间平滑和实值化处理；4)实值化的理想基带接收信号利用HOSVD算法来获得幅相误差条件下目标的DOD和DOA。本发明在发射和接收阵列含有多时隙幅相误差情况能够得到目标的角度估计，并且本发明不涉及迭代，降低了复杂度，对相干目标和非相干目标的情况都能适用。

摘要： 本发明涉及多输入多输出(MIMO)雷达系统中一种高精度的多参数联合估计方法。主要解决发射和接收天线阵列没有完全校准即存在多时隙增益相位误差情况下的目标定位问题。其实现步骤为：1)构建多维矩阵形式的角度和多时隙增益相位误差的基带接收信号模型；2)利用最小二乘Khatri‑Rao因式分解算法，得到含有角度信息的混合矩阵和组合增益相位误差矩阵；3)针对目标角度估计，提出了结合空间平滑和实值化处理的迭代算法；4)估计第一个时隙的发射和接收增益相位误差，以消除多时隙组合增益相位误差的尺度模糊；5)利用最小二乘Khatri‑Rao因式分解算法联合估计多时隙发射和接收增益相位误差。本发明考虑了发射和接收天线阵列含有多时隙增益相位误差的情况，能够进行多参数的联合估计，所提出的角度算法提高了定位精度，对相干目标和非相干目标的情况都能适用。

摘要： 本发明提供一种平面阵列下双基地MIMO雷达的高效无网格角度估计方法，通过建立双基地MIMO雷达平面阵列结构；利用步骤S1所建立的双基地MIMO雷达平面阵列结构接收信号，并对接收机采集到的接收信号x(t)建模；构造匹配滤波器，并将其作用于一个脉冲重复间隔内接收信号X，进而建立滤波后的阵列输出数据Y；构造原子集建立原子范数最小化优化问题并求解，重构二级Toeplitz矩阵；根据重构的二级Toeplitz矩阵进行无网格波达方向估计，获得接收角DOA和发射角DOD；该方法不需要角度的预估计，有效避免阵列受到影响，能够突破网格划分的局限性，获得较高的精度，同时具有较低的计算复杂度，实时定位的计算效率高，可用于目标定位和目标探测。

摘要： 本发明公开了一种双基地MIMO雷达测向方法，步骤一、获取接收信号快拍采样数据并进行匹配滤波，构造MUSIC空间谱函数；步骤二、初始化个体量子位置，构造适应度函数；步骤三，将种群分为P个群体，进行适应度函数评价，选择群体最优量子位置；步骤四、所有群体中每个个体依概率选择猎人演化或猎物演化更新量子位置；步骤五、将所有群体中个体更新后量子位置映射为位置，计算更新后适应度函数值，更新每个群体中全局最优量子位置；步骤六、对最优量子位置集合中元素进行局部开发；步骤七、若未达到最大迭代次数，令g＝g+1，返回步骤三；否则输出全局最优量子位置集合，经过映射变换为全局最优位置。本发明具有强鲁棒性、快速、高精度特点。

摘要： 本发明公开了一种存在通道幅相误差的双基地互质MIMO雷达目标定位方法，属于MIMO雷达参数估计技术领域。本发明包括：在阵列的远场放置一个角度已知的反射系数很大的目标进行幅相误差的估计；基于该估计结果对阵列进行补偿，获得准确的协方差矩阵；再将协方差矩阵的对角线元素取平均，以对抗校准后产生的等效的非均匀噪声；在去冗余和去连续阵元部分后构造增广协方差矩阵，再运用MUSIC算法谱峰搜索得到全部的DOD和DOA估计；借助使用DOA估计值构造的空域滤波矩阵分别提取每个目标的发射信号分量，再依次构造每个发射信号分量的增广协方差矩阵，之后依次用MUSIC算法估计DOD以实现角度的配对。本发明具有估计精度高，自由度高，能够进行欠定估计等优点。