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基于发射波束域的MIMO雷达信号处理理论与算法研究

李永哲  
【摘要】:多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)雷达,即 MIMO 雷达,近年来已成为雷达领域大量研究的核心课题。根据阵列的布置方式不同,MIMO雷达被分成统计MIMO雷达和相干MIMO雷达两类范畴。前者已被证实能够克服目标闪烁问题的不利影响,并具有改善目标检测和运动目标的参数估计等性能的潜力,而后者则被证实能够获得相对于传统相控阵列雷达体制更好的角度分辨性能、提高的可检测目标上限、改善的参数分辨能力、扩展的阵列孔径以及在杂波和干扰抑制方面更好的潜能等优势。本文我们主要围绕相干MIMO雷达体制展开研究。我们首先对截止到目前的MIMO雷达领域的相关研究进行综述,包括波形设计、发射波束形成(即发射波束域设计)、杂波和干扰抑制、目标检测和参数估计、代表性实验以及其他相关课题等。然后我们对相控阵列雷达、分子阵列且子阵列不重叠或以最大程度重叠的相控MIMO雷达以及传统MIMO雷达体制的空域处理(即非自适应、自适应波束形成技术)的性能进行比较。我们建立了适用于上述所有雷达体制的通用空域信号模型,基于此模型推导出了这些雷达体制下进行波束形成所产生的方向图增益和输出信干噪比(Signal-to-Interference-Plus-NoiseRatio,SINR)性能的表达式,并对它们的性能进行了详细的理论分析和对比。分析表明,除相控阵列雷达外的所有雷达体制的波束形成性能均受到发射波形的相关矩阵的制约,而子阵列以最大程度重叠的相控MIMO雷达有获得更好的波束形成性能的潜力。受相控MIMO雷达体制在空域处理上所展示出的优势的激励,我们对MIMO雷达中的发射波束形成技术,称之为发射波束域设计,开展了充分的研究。MIMO雷达的发射波束域设计被归结为两类设计范畴:基于发射波形相关矩阵(或发射波形本身)的发射波束域设计和基于发射波束域矩阵的设计。我们对于每类发射波束域设计列举(含提出)了数种最具代表性的设计方法,给出了这些方法对应的数学表达形式,并对如何求解这些设计进行了详细讲解和分析。我们还对上述两类发射波束域设计范畴的技术本质和意义进行了揭示。对基于感兴趣空域方向上能量辐射程度的“静态”发射波束域设计方法,我们进行了修正并发现该修正设计能够获得更低的发射方向图副瓣电平水平,该设计还能给其他基于“静态”发射波束域矩阵提出的设计带来类似好处。除此之外,我们还提出了基于模糊函数等因素考虑的发射波束域设计方法。我们将采用发射波束域设计的MIMO雷达命名为基于发射波束域的MIMO雷达体制,其采用比发射阵元数少的初始(近似)正交波形并通过发射波束域处理实现期望的目的。我们定义了适合于该雷达体制的模糊函数,并建立了其与经典的Woodward模糊函数、标准MIMO雷达的模糊函数以及相控阵列雷达的模糊函数的关系。设计合适的发射波束域矩阵并选择恰当的等效发射相位中心,此模糊函数可以被作为通用的模糊函数用于现有的所有雷达体制中。为探索基于发射波束域设计的MIMO雷达的分辨性能,我们对其模糊函数的“清洁区”进行了分析,给出了两种界定情况用于推导其模糊函数的最大可能“清洁区”。基于发射波束域的MIMO雷达的最大可能“清洁区”和阵列几何有关,并且其真实面积介于两种界定情况的“清洁区”之间。我们还将所定义的通用模糊函数与“平方-求和”形式的模糊函数进行了比较,并在仿真中对模糊函数的相对副瓣电平水平进行了对比分析。我们还展开了在基于发射波束域的MIMO雷达和标准MIMO雷达体制下进行干扰抑制(含杂波、干扰同时存在的抑制)的研究。对于标准MIMO雷达体制,我们分别提出了三种基于波束域降维的干扰抑制策略和两种基于鲁棒自适应波束形成的干扰抑制策略。前者的抑制性能被基于MUSIC形式的DO A估计进行验证,而后者的设计采用拉格朗日乘数法推导出了信号、干扰源的功率估计公式。我们利用了 MIMO雷达接收到的干扰与目标信号表达形式上的差异,通过上述设计展示了其在干扰抑制上的潜力。所提出的波束域设计囊括发射波束域设计,且隶属于空域处理技术范畴。对于杂波和干扰同时存在情况下的联合抑制问题,我们提出了在基于发射波束域的MIMO雷达体制下采用空-(快、慢)时三维空-时自适应处理(Space-Time Adaptive processing,STAP)技术对杂波和干扰同时抑制的设计与在基于标准MIMO雷达体制下采用空-(快)时二维STAP处理技术先对干扰进行抑制再进行慢时间杂波自适应处理的设计。在前者的设计中,我们对基于发射波束域的MIMO雷达的杂波和干扰的秩特性进行了分析,并基于此分析设计了能够极大减少STAP求解计算量的算法,而在后者的设计中,我们推导了 MIMO雷达接收端的匹配滤波对多径干扰信号相关性能的影响。我们提出了两种MVDR形式的设计策略,并给出了第一种设计的闭合解表达式。


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