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极化频率分集MIMO雷达抗主瓣有源干扰若干问题研究

项喆  
【摘要】:随着现代电子技术的迅猛发展,雷达面临的电子战环境越来越复杂,各种新型的电子干扰越来越威胁到雷达的生存和工作性能。主瓣干扰与目标位于同一个波束宽度内,传统阵列雷达采用自适应波束形成方法抑制主瓣干扰会带来目标能量的损失和波束变形的缺陷。而且对于主瓣有源假目标转发式干扰,由于干扰机能在任意距离和多普勒产生多假高逼真目标,此时传统雷达从时域、频域都很难进行鉴别。所以需要开展对新体制雷达与其抗干扰问题的研究。频率分集阵列雷达和极化雷达作为两种新型体制雷达,对抗主瓣干扰具有一定的优势。频率分集阵列雷达在发射阵元间采用了一定的载频差,使得其扩展了距离维的自由度,对抗主瓣距离转发式干扰具有较强的优势。而极化雷达可以利用目标和干扰的极化差异,从极化域对干扰和目标信号加以鉴别和抑制。针对上述问题,本论文围绕极化频率分集MIMO雷达的抗干扰问题展开研究,主要内容概括如下:1.研究频率分集阵列的信号模型与波束方向图。首先对频率分集阵列的信号模型进行介绍。由于频率分集阵列的发射阵元间的工作频率存在一定的频率间隔,所以其发射波束方向图在距离-角度平面上是耦合的,并在距离-角度平面上形成等峰值条带。为了解决距离-角度耦合问题,首先从波束形成的角度提出了频率分集阵列在距离-角度平面上形成单个峰值波束的阵列配置条件,并针对几种特殊的频率分集阵列的发射方向图进行分析。另外,利用参数估计的思想并结合克拉美劳界的推导,提出了发射方向图的距离-角度完全解耦的阵列配置条件。最后介绍了频率分集阵列的接收波束方向图和合成方向图。计算机仿真均证明了理论推导的正确性。2.研究频率分集MIMO雷达的抗主瓣转发式干扰方法。频率分集MIMO雷达具有距离角度耦合的导向矢量,增加了其在距离维处理的能力,对抗距离转发式假目标干扰具有独特的优势。由于假目标干扰机产生的假目标位置与其干扰机的实际位置不匹配,首先提出了双ESPRIT的参数估计方法,对真假目标的角度和距离参数分别进行估计,在此基础上提出一种距离匹配原则的假目标鉴别方法。采用自适应波束形成方法对干扰进行抑制,对抗干扰性能进行分析发现,目标和干扰的导向矢量之间的相关性越强,抗干扰性能越差。为了获得更好的抗干扰性能,提出发射阵列的频率间隔优化方法,使得目标和干扰之间的相关性最小,从而得到最大的输出SINR。通过计算机仿真证明,频率分集MIMO雷达能够对抗距离转发式干扰,当采用最优的发射频率间隔时,尤其是针对多个主瓣干扰的情形,能够获得更大的输出SINR提升。3.研究极化分集MIMO雷达的抗主瓣干扰方法。由于目标的极化信息与其姿态、入射角等特性有关,和干扰的极化信息大都存在差异,可以从极化域对干扰进行抑制。提出了两种极化分集MIMO雷达的方案:[)在发射端采用极化分集,即每个阵元的发射极化都不相同,而在接收端采用水平极化和垂直极化的交叉电偶极子阵列对信号进行矢量接收。假目标的极化方式与阵列发射极化无关,而由于发射极化分集,接收端每个阵元感知的目标极化方式均不相同,利用这一特性提出了真假目标的极化鉴别方法。同时,极化信息在信号模型中可以等效为一个幅相误差矩阵,提出采用阵列幅相自校正的方法估计极化信息。采用自适应波束形成方法对干扰进行抑制,在抗干扰性能分析的基础上,提出对发射极化的优化方法,以降低目标和干扰之间的相关性,获得更好的抗干扰性能。2)在发射端和接收端均采用极化分集,并采用斜投影滤波理论对干扰进行抑制,并对抗干扰的性能进行分析。在该体制下,分别针对发射极化和接收极化进行优化。计算机仿真证明优化发射极化或者接收极化均能取得理想的输出SINR提升。4.研究双极化MIMO阵列的假目标鉴别方法。基于双极化MIMO阵列,提出一种假目标的极化鉴别方法,该方法实现的阵列结构和算法均比较简单,可应用于工程使用。发射阵和接收阵均包含两个阵元,均采用不同的极化方式对目标和干扰的极化信息进行获取。将目标鉴别问题转换成二元检测问题,借鉴传统的目标检测思想,并结合Neyman-Pearson准则设计了鉴别器,分析了鉴别器的性能。另外,提出在发射和接收端进行极化优化搜索,提升雷达的目标鉴别性能。计算机仿真表明鉴别器的有效性,并且采用极化搜索能够提升鉴别性能。5.研究极化频率分集MIMO阵列的干扰对抗性能。由于极化分集实现成本较大,而频率分集MIMO雷达更适用于对抗假目标干扰,在应对假目标干扰和压制干扰同时存在的情况下,结合两者的优势提出极化频率分集MIMO阵列,该阵列发射端采用单极化模式,而在接收端采用水平极化和垂直极化的组成的交叉电偶极子阵列。该雷达具有空域、距离维、极化域三域的自由度,采用斜投影滤波理论对其抗干扰性能进行分析表明,输出SINR与目标和干扰的空域相关性和极化域相关性有关,而空域相关性是角度和距离的函数,降低目标和干扰之间的极化相关性和空域相关性均能提升雷达的抗干扰性能。


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