MIMO雷達角度估計及角閃爍抑制技術(shù).pdf

1、多輸入多輸出(MultipleInputMultipleOutput，MIMO)雷達是目前國際雷達領(lǐng)域的研究熱點，它利用波形分集增益來提高雷達系統(tǒng)性能。根據(jù)天線陣元在空間的分布，MIMO雷達可分為共置MIMO雷達和分置MIMO雷達。共置MIMO雷達可形成虛擬孔徑，增加系統(tǒng)的自由度，在目標角度估計和干擾抑制等方面具有明顯優(yōu)勢。分置MIMO雷達利用空間分集增益，通過不同方位觀測目標，可以有效對抗擴展目標RCS衰落和角閃爍，提高目標檢測和角度

2、估計性能。本文主要對共置MIMO雷達的高精度角度估計算法、分置MIMO雷達的角閃爍抑制方法進行了研究。本文工作詳細內(nèi)容如下:
　　 1、共置MIMO雷達角度超分辨估計
　　 (1)非理想噪聲下單基地MIMO雷達相干目標角度估計算法。研究一種雙子陣接收的雷達布陣方式，利用噪聲的空間有限相關(guān)性消除非理想噪聲的影響，采用二維前向平滑算法恢復(fù)協(xié)方差矩陣的秩，最后給出了基于PM的二維DOA估計算法，該方法避免了角度兼并且具有良好的

3、性能。
　　 (2)擴展孔徑雙基地MIMO雷達高精度波離角(DOD)和波達角(DOA)聯(lián)合估計。發(fā)射和接收陣列陣元均采用成對形式，陣元對內(nèi)部間距不大于半波長，相鄰陣元對間距遠大于半波長以支持孔徑擴展。算法采用波達方向矩陣法獲得目標模糊高精度DOD和DOA估計以及參考低精度DOD和DOA估計，最后利用參考低精度估計對高精度模糊估計解模糊得到目標高精度DOD和DOA估計。該算法可自動配對，無需額外陣元即可提高目標定位精度。推導(dǎo)了此種

4、陣列下的克拉美羅界(CRB)，揭示了該算法的性能。
　　 2、雙基地MIMO雷達低復(fù)雜度DOD和DOA聯(lián)合估計算法
　　 提出了一類降低接收數(shù)據(jù)協(xié)方差矩陣維數(shù)的稱為接收-發(fā)射-接收(RTR)的方法，并且給出了其中兩種典型算法:RTR-MUSIC和RTR-ESPRIT。RTR-MUSIC算法首先把經(jīng)過匹配分離后的信號排成矩陣形式而非傳統(tǒng)的向量陣形，因此大大降低了協(xié)方差矩陣的維數(shù)。算法利用1維接收MUSIC得到DOA預(yù)估計，

5、隨后分別利用發(fā)射MUSIC和接收MUSIC算法得到目標的高精度DOD和DOA估計，在每兩次MUSIC算法之間分別構(gòu)造正交投影算子對接收數(shù)據(jù)進行接收波束形成和發(fā)射波束形成，最后數(shù)據(jù)協(xié)方差矩陣包僅含有一個目標，故估計DOD和DOA結(jié)果可自動配對，該方法運算量甚至低于傳統(tǒng)ESPRIT算法，且具有很高的精度。提出的RTR-ESPRIT方法克服了RTR-MUSIC無法直接利用ESPRIT算法的缺點，避免了一維搜索，可以直接得到目標角度估計的閉式解

6、，進一步降低了運算量，實現(xiàn)DOD和DOA估計自動配對，理論證明了該方法還可以用于相干信號和單快拍，無需平滑處理，避免了精度損失。上述兩種方法適用性強，更切合工程應(yīng)用。
　　 3、基于電磁矢量傳感器共置MIMO雷達高分辨陣列信號處理
　　 (1)首先把矢量傳感器應(yīng)用于共置MIMO雷達，提出了一種發(fā)射采用常規(guī)陣列，接收采用矢量傳感器的雷達系統(tǒng)，在建立該系統(tǒng)模型基礎(chǔ)上，利用矢量傳感器特性分別研究了基于一維最佳子空間擬合算法和一

7、維MUSIC算法的兩種不同的擴展孔徑方法，這兩種方法都可以適用線性不等間距陣列結(jié)構(gòu)，無需額外的配對算法和多維搜索，對接收陣列最小間距沒有要求，大大提高了目標角度估計精度。文章推導(dǎo)了此種陣列下的CRB，揭示了算法的性能。
　　 (2)多目標DOD、DOA、極化輔角和極化相位差聯(lián)合估計。針對該問題，論文給出3種聯(lián)合估計算法:4D-MUSIC算法、ESPRIT算法和迭代1維MUSIC算法。其中4D-MUSIC算法利用噪聲子空間與信號子

8、空間的正交性，但是需要4維搜索。ESPRIT算法無需搜索，但是估計精度較低。迭代MUSIC算法首先利用矢量傳感器的內(nèi)在結(jié)構(gòu)特點獲得目標DOA預(yù)估計，隨后采用MUSIC算法對DOD和DOA分別進行1維搜索獲得目標角度的高精度估計，最后給基于ESPRIT的目標極化估計算法。迭代MUSIC算法僅需一維搜索，運算復(fù)雜度低，可用于不規(guī)則陣列，具有高的估計精度。最后推導(dǎo)了DOD，DOA和極化聯(lián)合估計的CRB。
　　 4、分置MIMO雷達角閃

9、爍抑制。
　　 (1)角閃爍抑制方法。首先建立了分置MIMO雷達角閃爍確定性模型，研究了角閃爍噪聲在MIMO雷達下的概率密度分布，討論了發(fā)射天線個數(shù)與抑制角閃爍性能之間的關(guān)系，在發(fā)射陣元數(shù)固定時給出了角閃爍誤差超出目標本身范圍的概率，在理論基礎(chǔ)上推導(dǎo)出MIMO雷達對角閃爍抑制能力，證明了角閃爍與目標RCS之間的負相關(guān)性，給出了基于RCS自適應(yīng)加權(quán)的4種方法，推導(dǎo)了線性加權(quán)后的角閃爍概率分布密度表達式。
　　 (2)角閃爍

10、噪聲下的目標跟蹤。建立了分置MIMO雷達角閃爍統(tǒng)計性模型，根據(jù)角閃爍特性給出了基于EKF的多模交互(IMM)濾波器，該算法能夠有效利用分置MIMO雷達的空間分集增益，仿真表明MIMO雷達僅僅比傳統(tǒng)雷達多2個發(fā)射陣元，跟蹤均方根誤差就可以減少30.2％。最后給出了一種機動目標跟蹤方法:自適應(yīng)加權(quán)UKF-IMM，該算法首先根據(jù)機動目標運動軌跡的多樣性結(jié)合高精度的UKF濾波器進行UKF-IMM濾波，其次基于拉格朗日乘數(shù)法推導(dǎo)了一種自適應(yīng)加權(quán)融