降維自適應(yīng)陣列信號(hào)處理及其在MIMO雷達(dá)的應(yīng)用.pdf

1、陣列信號(hào)處理在雷達(dá)、聲納、地震探測(cè)、電子偵察、射電天文等領(lǐng)域有廣泛而重要的應(yīng)用前景，在國(guó)民經(jīng)濟(jì)和軍事領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用?？沼蛐盘?hào)自適應(yīng)波束形成與空時(shí)二維自適應(yīng)處理是陣列信號(hào)處理中的兩個(gè)重要研究?jī)?nèi)容。本文研究了相控陣?yán)走_(dá)和多輸入多輸出(MIMO：Multipie-Input Multiple-Output)雷達(dá)體制中空間信號(hào)自適應(yīng)波束形成和空時(shí)二維自適應(yīng)處理，以及MIMO雷達(dá)布陣優(yōu)化等問(wèn)題。給出了一些有效的算法，并通過(guò)理論分析和仿真實(shí)驗(yàn)進(jìn)

2、行了驗(yàn)證。主要工作包括以下幾個(gè)方面：
　　 1.提出一種基于相關(guān)域的大型平面二維相控陣列自適應(yīng)波束形成算法。由于實(shí)際應(yīng)用中目標(biāo)信號(hào)和干擾信號(hào)均位于三維空間，因而平面陣列的波束形成需要在方位向和俯仰向進(jìn)行。然而使用經(jīng)典的最小方差無(wú)畸變響應(yīng)(MVDR：MinimumVariance Distortionless Response)算法所需要的采樣數(shù)據(jù)和計(jì)算復(fù)雜度非常龐大，不利于實(shí)時(shí)處理。針對(duì)這一問(wèn)題，通過(guò)將高維權(quán)向量分解成兩個(gè)低維權(quán)

3、向量的Kronecker積形式，使用雙迭代算法利用相關(guān)域信息求解出兩個(gè)低維權(quán)向量，從而降低了計(jì)算量和估計(jì)采樣相關(guān)矩陣所需的采樣數(shù)據(jù)。在理論上證明了所提算法的漸近收斂性。實(shí)驗(yàn)仿真表明，所提算法具有良好的收斂性能，在采樣數(shù)較小的情況下，相對(duì)于MVDR算法能夠更好地抑制干擾信號(hào)。
　　 2.提出了兩種空時(shí)二維自適應(yīng)級(jí)聯(lián)降維準(zhǔn)最優(yōu)算法?？諘r(shí)自適應(yīng)處理(STAP：Space-Time Adaptive Processing)能夠補(bǔ)償載機(jī)平

4、臺(tái)運(yùn)動(dòng)效應(yīng)，獲得理想的雜波抑制能力。但是估計(jì)空時(shí)接收數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣要求有足夠多的獨(dú)立同分布樣本，即大于協(xié)方差矩陣維數(shù)的兩倍。并且計(jì)算協(xié)方差矩陣的逆矩陣所需的運(yùn)算量也非常驚人，實(shí)際情況中難以滿(mǎn)足，需要進(jìn)行降維處理。提出的第一種算法結(jié)合固定降維算法和自適應(yīng)降維算法的優(yōu)點(diǎn)，首先利用空時(shí)相鄰多波束方法(STMB：SpaceTime Multiple Beam)算法對(duì)空時(shí)信號(hào)進(jìn)行第一級(jí)降維處理，降低了雜波自由度，然后采用多級(jí)維納濾波器(MWF：

5、Multistage Wiener Filter)處理預(yù)處理輸出的信號(hào)，求解權(quán)向量，進(jìn)一步降低了運(yùn)算量。第二種算法首先進(jìn)行預(yù)濾波處理將整個(gè)空時(shí)域分布的雜波局域化，降低后續(xù)自適應(yīng)處理中的雜波自由度，然后利用空時(shí)二維相關(guān)域雙迭代算法進(jìn)一步降低運(yùn)算量和采樣要求?；诜抡婧蛯?shí)測(cè)數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)均證明了算法的有效性。
　　 3.提出兩種空域俯仰、方位和時(shí)域三維空間自適應(yīng)迭代降維處理算法。傳統(tǒng)的空時(shí)處理往往忽略了空域俯仰角，將平面陣列進(jìn)行微波合成

6、為線陣。但實(shí)際上雜波過(guò)程與俯仰角有關(guān)，且不可避免存在的陣元誤差使各列子陣俯仰向合成方向圖各不相同，因而利用了空域俯仰自由度的空時(shí)三維自適應(yīng)處理比傳統(tǒng)空時(shí)處理?yè)碛懈玫碾s波抑制能力。所提的第一種算法利用空時(shí)相關(guān)矩陣的子矩陣，將最優(yōu)空時(shí)處理的二次代價(jià)函數(shù)轉(zhuǎn)化為兩個(gè)二次代價(jià)函數(shù)，并迭代求解這兩個(gè)二次代價(jià)函數(shù)的兩個(gè)低維權(quán)向量，在一定程度上有效降低了算法所需的采樣數(shù)目和運(yùn)算量；針對(duì)大型陣列機(jī)載雷達(dá)，第二種算法將最優(yōu)空時(shí)處理的二次代價(jià)函數(shù)轉(zhuǎn)化為三個(gè)

7、二次代價(jià)函數(shù)，將高維權(quán)向量分解成三個(gè)低維權(quán)向量的Kronecker積形式，在時(shí)域、空域俯仰和方位進(jìn)行三迭代降維運(yùn)算，顯著降低了采樣數(shù)目和運(yùn)算量，更利于工程應(yīng)用。
　　 4.將平面相控陣波束形成算法推廣至MIMO雷達(dá)系統(tǒng)，提出一種MIMO雷達(dá)自適應(yīng)波束形成降維算法。由于增加了發(fā)射端的自由度，MIMO雷達(dá)具有更高的角度分辨率和更強(qiáng)的抑制雜波的能力。但同時(shí)也增加了接收數(shù)據(jù)的維數(shù)，導(dǎo)致波束形成的計(jì)算量和估計(jì)采樣相關(guān)矩陣所需的數(shù)據(jù)量都劇烈

8、增大。算法通過(guò)構(gòu)造協(xié)方差矩陣的子陣，分解最優(yōu)權(quán)向量，使得算法只需估計(jì)協(xié)方差子陣及計(jì)算子陣的逆矩陣，大大降低了運(yùn)算量。另外，將MIMO雷達(dá)與STAP技術(shù)相結(jié)合，可以進(jìn)一步獲得優(yōu)越的雜波抑制性能，但所需采樣數(shù)據(jù)和運(yùn)算量龐大的問(wèn)題會(huì)更加嚴(yán)重，因而提出一種機(jī)載MIMO雷達(dá)降維空時(shí)自適應(yīng)雜波抑制算法。并分別在不同系統(tǒng)自由度的MIMO雷達(dá)中用仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提算法的有效性和優(yōu)越性。
　　 5.提出幾種布陣優(yōu)化算法對(duì)MIMO雷達(dá)進(jìn)行稀布天線陣

9、列設(shè)計(jì)。稀布天線陣列可以減弱天線單元間的互耦，節(jié)約工程成本，增大陣列自由度，但是由于稀布陣列的天線單元在天線孔徑上隨機(jī)分布，導(dǎo)致會(huì)出現(xiàn)柵瓣效應(yīng)。對(duì)MIMO雷達(dá)稀布天線陣列優(yōu)化設(shè)計(jì)需要同時(shí)考慮發(fā)射和接收陣列對(duì)于方向圖的影響，即需要同時(shí)優(yōu)化發(fā)射和接收陣列。另外，相干MIMO雷達(dá)在系統(tǒng)自由度最大的情況下，能夠獲得更好的角度分辨力和抑制雜波的能力。因此，首先提出一種基于多重遺傳算法的布陣優(yōu)化算法，在保證系統(tǒng)最大自由度的情況下，引入了距離擾動(dòng)，同