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文檔簡介
1、多輸入多輸出(MIMO,Multiple-InputMultiple-Output)雷達作為近年來學術界提出的一種新體制雷達,因具有常規(guī)雷達所不具備的優(yōu)勢,成為雷達界的研究熱點。MIMO雷達可以實現靈活的發(fā)射分集設計,使用多個發(fā)射天線同時發(fā)射相互正交的信號,并使用多個接收天線接收目標反射的信號,在空間形成多個通道。與常規(guī)雷達系統(tǒng)相比,MIMO雷達能夠增大系統(tǒng)自由度,提高參數估計的精度和空間分辨率,并增加可估計的最大信源數。本論文的研究工
2、作圍繞MIMO雷達的參數估計技術展開,主要工作包括以下幾個方面:
1.研究了雙基地MIMO雷達的相干源角度估計方法。在現有的DOA矩陣法基礎上,首先在空間高斯白噪聲背景下提出基于降維DOA矩陣的相干源角度估計方法。該方法利用MIMO雷達能夠產生多個虛擬子陣的特點,對目標回波進行解相干處理,然后根據DOA矩陣法的思想構造估計矩陣,利用其與信號子空間的關系進行降維處理以獲得降維DOA矩陣,有效降低原DOA矩陣法的運算量,并利用降維
3、DOA矩陣的特征參數與待估參數間的特定關系實現相干目標DOD和DOA的聯合估計。之后將空間高斯白噪聲背景下的降維DOA矩陣方法推廣至背景噪聲為空間高斯色噪聲的情況,利用MIMO雷達發(fā)射信號的正交性消除噪聲影響,并利用降維DOA矩陣的特征參數與待估參數間的特定關系實現相干目標DOD和DOA的聯合估計。所提方法無需二維譜峰搜索和參數配對,且在接收陣列為非等距線陣的條件下仍具有適用性。
2.研究了空間高斯色噪聲背景下的雙基地MIMO
4、雷達角度和多普勒頻率聯合估計方法。分析了空間高斯色噪聲背景下雙基地MIMO雷達的信號模型特點,提出在時域噪聲為高斯白噪聲的假設下,利用不同時刻匹配濾波器輸出的互相關消除空間色噪聲的影響?;诖耍岢鲆环N基于同時奇異值分解的雙基地MIMO雷達角度和多普勒頻率聯合估計方法。該方法利用相鄰時刻匹配濾波器輸出的互相關矩陣構造新矩陣,消除空間色噪聲的影響。然后通過對所構造矩陣進行奇異值分解獲得信號子空間,根據目標回波的時域結構信息,將相鄰時刻匹配
5、濾波器輸出的時間相位差作為時間旋轉因子,采用ESPRIT方法獲得目標多普勒頻率,DOD和DOA的聯合估計。針對同時奇異值分解方法多普勒頻率估計模糊范圍小的問題,提出一種基于降維DOA矩陣的雙基地MIMO雷達參數估計方法。該方法同樣利用時域信息構造時間旋轉因子并消除空間色噪聲的影響,然后結合降維DOA矩陣法獲得目標多普勒頻率,DOD和DOA的聯合估計。兩種方法均可以消除空間色噪聲影響,并在參數估計時沒有陣列孔徑損失,且目標多普勒頻率,DO
6、D和DOA可以自動配對。同時,所提方法均可擴展至時空域均為色噪聲時的雙基地MIMO雷達參數估計,并可應用于常規(guī)陣列空間色噪聲背景下的角度估計中。最后推導了基于時空結構時雙基地MIMO雷達角度和多普勒頻率估計的克拉美·羅界(CRB,Cramer-RaoBound)。
3.研究了L型陣列MIMO雷達的DOA矩陣方法。針對常規(guī)DOA矩陣方法在二維角度估計時存在角度兼并的問題,首先將L型陣列MIMO雷達所形成的二維虛擬平面陣列劃分為兩
7、個子陣,并將DOA矩陣法擴展應用于其中,實現了無需參數配對的二維DOA估計。與常規(guī)DOA矩陣方法相比,該方法在很大程度上提高了陣元利用率,減少了陣列孔徑損失,改善了角度估計性能。由于其仍存在角度兼并問題,進一步提出L型陣列MIMO雷達的聯合對角化DOA矩陣方法。該方法通過構造4個虛擬子陣,并對其接收回波的協(xié)方差矩陣進行聯合對角化處理估計目標二維角度。該方法可減少陣列孔徑損失,有效地提高角度估計的精度,增加最大可檢測目標個數,同時能夠避免
8、角度兼并問題,并保持常規(guī)DOA矩陣方法無需二維譜峰搜索和參數配對的優(yōu)點。
4.研究了米波雷達低仰角波達方向估計方法。針對現有的線性預處理類算法(包括線性預處理方法和差分預處理方法)使預處理后的噪聲具有相關性,從而影響低信噪比時角度估計性能的問題,提出基于白化處理的線性預處理算法和基于白化處理的差分預處理算法。該算法通過對預處理后的數據進行白化處理,消除相關噪聲的影響,有效提高了原有線性預處理類算法的角度估計性能。針對線性預處理
9、算法運算量太大的問題,進一步提出基于傳播算子的快速線性預處理算法。該算法在每個搜索角度利用線性運算代替協(xié)方差矩陣的特征分解,大大降低了原有算法的運算量,利于工程實時處理。另外,由于對噪聲進行了白化處理,其性能優(yōu)于原有線性預處理算法,并與基于白化處理的線性預處理算法性能基本一致。
5.研究了米波MIMO雷達的低仰角估計方法。首先根據米波MIMO雷達低仰角目標的回波特點,建立了同時考慮發(fā)射多徑和接收多徑的信號模型。其次,將線性預處
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