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MIMO雷达参数估计与抗干扰方法研究

张秦  
【摘要】:多输入多输出(MIMO)雷达是近年来新体制雷达领域的研究热点。从概念上,现有的相控阵雷达、网络化雷达、合成孔径雷达(SAR)等均可纳入其体系框架内,由于能够充分利用分集体制带来的优势,借助丰富的信号处理算法,MIMO雷达在提升目标探测分辨率、抑制干扰等方面有着巨大的潜力。本文主要研究了MIMO雷达的参数估计算法,并对其在抗目标多径效应及抗干扰等方面的应用进行了研究。论文主要取得以下研究成果:1.针对双基地MIMO雷达发射角(DOD)和接收角(DOA)的联合测量中估计精度与计算复杂度的矛盾,以及DOD和DOA自动配对问题,提出了一种半实值域的多重信号分类(MUSIC)处理方法。借助实值处理能够降低高自由度MIMO雷达角度估计计算量的优势,将常规阵列实值处理的MUSIC超分辨率算法推广至任意阵列的双基地MIMO雷达DOD和DOA联合估计中。首先根据MIMO雷达的导向矢量共轭与镜像的对称性,提取接收信号协方差矩阵的实部,并采用特征分解求得“目标加倍”的信号子空间及其对应的噪声子空间;然后利用Kronecker积的特性对其进行降维处理,得到搜索区域缩减一半的一维半实值域MUSIC谱,提取目标DOD真值与其镜像值,代入降维Capon算法来剔除虚假峰值,得到DOD估计的真值;最后利用特征矢量得到模糊DOA估计值,用方向余弦差最小范数方法得到目标的DOA无模糊估计值。理论分析和仿真结果表明,该算法的估计性能与一维搜索复数域MUSIC算法相当,计算量降低约50%,且能够实现DOD和DOA的自动配对。2.利用极化MIMO雷达同时具备极化分集和波形分集的特点,提出单基地极化MIMO雷达的两种波达方向和极化参数联合估计算法。第一种算法针对分离式极化MIMO雷达,用块—正交匹配追踪算法(BOMP)实现对极化参数的估计,利用极化参数和波达方向之间的关系,构造了只包含波达方向的一维稀疏字典矩阵,该矩阵为块稀疏矩阵,然后利用快速的BOMP算法估计出其支撑位置,由支撑位置得到波达方向,并利用对支撑位置的幅度估计计算出极化参数;第二种算法针对接收端由电磁矢量传感器组成的共点式极化MIMO雷达,提出利用旋转不变信号参数估计算法(ESPRIT)和矢量叉积算法来联合估计两维波达方向和极化参数的方法,将滤波后的矢量阵列划分为6个标量子阵,利用极化-空域联合信息构造旋转不变方程,计算入射信号的电磁场矢量,最后用矢量叉积算法估计波达方向。通过对以上两种算法的仿真,证明了其有效性。3.针对MIMO雷达低空/超低空目标的估计问题,提出了一种基于子空间差分重构的DOA估计方法,该方法通过构建新的空间差分矩阵并进行最优化迭代,能够较好地实现对多径环境下低空目标的DOA估计,仿真结果表明其在有效抑制多径干扰、提高估计精度等方面具有优势。4.对MIMO雷达的抗干扰性能、MIMO框架下的雷达网络结构进行了研究,分析MIMO雷达抗欺骗式干扰的能力与途径,研究了一种收发共置的雷达网络对抗虚假航迹干扰的方法。从虚假航迹形成原理出发,对网内节点真假航迹测量序列的相关性差异进行了分析,利用电子战飞机(ECAV)编队实施航迹欺骗干扰时,网内节点得到的虚假航迹测量序列相关度低于真实航迹相关度的性质,提出了一种基于灰色系统理论的雷达网航迹欺骗鉴别方法,通过计算节点间测量序列的灰色相关度,实现对虚假航迹的有效鉴别,仿真结果验证了该方法的有效性。


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