针对频控阵多输入多输出(frequency diverse array multiple-input multiple-output,FDA-MIMO)雷达在目标定位过程中存在的角度和距离耦合问题,提出两种低复杂度角度-距离超分辨估计算法,即二维求根(two-dimensional rooting,2D-root)...针对频控阵多输入多输出(frequency diverse array multiple-input multiple-output,FDA-MIMO)雷达在目标定位过程中存在的角度和距离耦合问题,提出两种低复杂度角度-距离超分辨估计算法,即二维求根(two-dimensional rooting,2D-root)算法和重构旋转不变子空间(reduced dimensional estimation of signal parameters via rotational invariance techniques,RD-ESPRIT)算法。首先,提出角度-距离二维谱重构方法,将二维参数谱进行一维化等价剥离。区别于传统求根超分辨算法,2D-root算法利用矩阵化子空间求根方法,构造双重求根多项式,分别对角度和距离进行高精度估计及参数自动配对。同时,为了进一步减少求根运算的计算量,RD-ESPRIT算法利用重构后角度谱内在的线性关系,获得信号子空间的旋转不变性,从而实现目标角度的高效求解。计算机仿真实验结果表明,所提两种算法在降低传统搜索类目标定位算法复杂度的基础上,可提高参数估计精度。展开更多
为提高复杂电磁环境下雷达系统的适应性,提出一种针对目标参数不确定性的发射波形与接收滤波器联合优化方法。通过建立以最坏情况接收信杂噪比(signal-to-clutter-plus-noise ratio,SCNR)为准则的鲁棒优化模型,引入波形模量约束与滤波...为提高复杂电磁环境下雷达系统的适应性,提出一种针对目标参数不确定性的发射波形与接收滤波器联合优化方法。通过建立以最坏情况接收信杂噪比(signal-to-clutter-plus-noise ratio,SCNR)为准则的鲁棒优化模型,引入波形模量约束与滤波器能量约束构建非凸二次分式规划问题。设计基于交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM)和极大-极小(majorization-minimization,MM)的混合优化算法,通过交替迭代策略实现发射波形与接收滤波器的联合求解。仿真实验结果表明,与其他算法相比,所提方法在鲁棒探测性能上具有一定的优势,验证了所提算法的收敛性和有效性。展开更多
频控阵-多输入多输出(Frequency Diverse Array-Multiple Input Multiple Output,FDA-MIMO)雷达是一种新体制雷达,其发射频率分集特性带来了额外的距离维信息,然而采样误差同样带来了导向矢量失配的问题,不仅如此,角度误差的存在也会进...频控阵-多输入多输出(Frequency Diverse Array-Multiple Input Multiple Output,FDA-MIMO)雷达是一种新体制雷达,其发射频率分集特性带来了额外的距离维信息,然而采样误差同样带来了导向矢量失配的问题,不仅如此,角度误差的存在也会进一步加重导向矢量的失配,极大地影响检测器的检测性能。此外,目标速度过快也会对FDA-MIMO雷达的目标检测性能产生影响。速度带来的影响具体表现在两个方面:一方面会导致目标的距离走动,从而导致不同慢时间的回波包络不能对齐,无法相干积累;二是频率增量引起的多普勒扩展,使得不同发射通道的多普勒频率不一样,这会进一步影响检测性能。针对上述问题,本文针对运动目标情况下的目标检测问题进行研究,为了解决目标运动带来的距离徙动和多普勒扩展效应,引入Keystone变换进行校正。此外,为了提升阵列失配条件下的目标检测性能,本文引入子空间模型,提出了距离角度失配情况下的子空间构建方法,并基于广义似然比检验(Generalized Likelihood Ratio Test,GLRT)准则推导了FDA-MIMO雷达在距离和角度失配条件下的自适应检测器。仿真结果表明:在高斯白噪声背景下,所提算法可以校正运动目标在速度较快情况下导致的距离徙动和多普勒扩展效应,且在阵列距离和角度失配条件下的检测性能优于传统的GLRT检测器。此外本文所提Keystone-空域处理检测器与Keystone-全空时处理检测器的性能接近,且计算复杂度更低。展开更多
频率分集阵( frequency diverse array, FDA )雷达通过在发射阵元间引入微小的频率步进量,具有额外的距离维可控自由度。通过结合多输入多输出( multiple-input and multiple-output,MIMO )技术,可在接收端分离发射波形,并获得距离角度...频率分集阵( frequency diverse array, FDA )雷达通过在发射阵元间引入微小的频率步进量,具有额外的距离维可控自由度。通过结合多输入多输出( multiple-input and multiple-output,MIMO )技术,可在接收端分离发射波形,并获得距离角度耦合的发射导向矢量,增加了信号处理的灵活性。本文针对主瓣欺骗式干扰抑制问题,在FDA-MIMO 雷达体制中提出了一种基于非自适应波束形成的抗干扰方法,通过选择合适的频率步进量,使欺骗式假目标位于波束形成方向图的零点,从而实现对其的抑制。仿真实验验证了所提方法的有效性。展开更多
针对频率分集多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output with Frequency Diverse Array,FDA-MIMO)雷达在采用常规线性频率间隔的情况下,出现的距离维栅瓣与距离维主瓣宽度的矛盾问题,提出了一种基于子阵的FDA-MIMO雷达去栅瓣方法,...针对频率分集多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output with Frequency Diverse Array,FDA-MIMO)雷达在采用常规线性频率间隔的情况下,出现的距离维栅瓣与距离维主瓣宽度的矛盾问题,提出了一种基于子阵的FDA-MIMO雷达去栅瓣方法,推导出基于子阵的FDA-MIMO雷达闭合方向图表达式,并分析了FDA-MIMO雷达采用子阵去除栅瓣和提高距离维分辨率的原理。仿真结果表明,与通过限定频率间隔选取范围去除距离维栅瓣的常规方法相比,当子阵采用互质大频率间隔时,FDA-MIMO雷达形成的方向图不仅去除了距离维栅瓣,且距离维主瓣宽度更窄,距离维分辨率更高。展开更多
频控阵(Frequency Diversity Array,FDA)雷达于2006年由Antonik和Wicks提出.由于FDA雷达每个相邻的天线之间存在一个频率偏移,因此在发射阵列存在距离角度二维依赖性.而对于双基地频控阵多输入多输出(FDA-Multiple Input Multiple Outpu...频控阵(Frequency Diversity Array,FDA)雷达于2006年由Antonik和Wicks提出.由于FDA雷达每个相邻的天线之间存在一个频率偏移,因此在发射阵列存在距离角度二维依赖性.而对于双基地频控阵多输入多输出(FDA-Multiple Input Multiple Output,FDA-MIMO)雷达而言,在导向矢量中耦合了波离方向、到达方向、距离(Direction Of Departure-Direction Of Arrival-range,DOD-DOA-range)三个信息,如何对三者信息进行解耦便成为研究的重点.本文针对双基地FDA-MIMO雷达的目标参数估计问题,提出了一个张量框架下的降维多重信号分类(Reduced-Dimension MUltiple SIgnal Classification,RD-MUSIC)的参数估计算法.首先,为了将发射阵列中的DOD和距离信息进行解耦,需要对发射阵列进行子阵的划分.紧接着利用高阶奇异值分解(High-Order-Singular Value Decomposition,HOSVD)算法获得信号子空间,并构建二维空间谱函数.其次,通过拉格朗日算法对空间谱进行降维,使其仅与DOA有关,从而得到DOA估计.然后利用子阵之间的频率增量来对DOD和距离信息进行解耦,同时消除相位模糊,最终得到与DOA估计自动匹配的DOD和距离估计.所提算法利用高维数据的多维结构提高了估计精度,同时能够有效地降低运算复杂度.数值实验证明了所提算法性能的优越性.展开更多
文摘针对频控阵多输入多输出(frequency diverse array multiple-input multiple-output,FDA-MIMO)雷达在目标定位过程中存在的角度和距离耦合问题,提出两种低复杂度角度-距离超分辨估计算法,即二维求根(two-dimensional rooting,2D-root)算法和重构旋转不变子空间(reduced dimensional estimation of signal parameters via rotational invariance techniques,RD-ESPRIT)算法。首先,提出角度-距离二维谱重构方法,将二维参数谱进行一维化等价剥离。区别于传统求根超分辨算法,2D-root算法利用矩阵化子空间求根方法,构造双重求根多项式,分别对角度和距离进行高精度估计及参数自动配对。同时,为了进一步减少求根运算的计算量,RD-ESPRIT算法利用重构后角度谱内在的线性关系,获得信号子空间的旋转不变性,从而实现目标角度的高效求解。计算机仿真实验结果表明,所提两种算法在降低传统搜索类目标定位算法复杂度的基础上,可提高参数估计精度。
文摘为提高复杂电磁环境下雷达系统的适应性,提出一种针对目标参数不确定性的发射波形与接收滤波器联合优化方法。通过建立以最坏情况接收信杂噪比(signal-to-clutter-plus-noise ratio,SCNR)为准则的鲁棒优化模型,引入波形模量约束与滤波器能量约束构建非凸二次分式规划问题。设计基于交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM)和极大-极小(majorization-minimization,MM)的混合优化算法,通过交替迭代策略实现发射波形与接收滤波器的联合求解。仿真实验结果表明,与其他算法相比,所提方法在鲁棒探测性能上具有一定的优势,验证了所提算法的收敛性和有效性。
文摘频控阵-多输入多输出(Frequency Diverse Array-Multiple Input Multiple Output,FDA-MIMO)雷达是一种新体制雷达,其发射频率分集特性带来了额外的距离维信息,然而采样误差同样带来了导向矢量失配的问题,不仅如此,角度误差的存在也会进一步加重导向矢量的失配,极大地影响检测器的检测性能。此外,目标速度过快也会对FDA-MIMO雷达的目标检测性能产生影响。速度带来的影响具体表现在两个方面:一方面会导致目标的距离走动,从而导致不同慢时间的回波包络不能对齐,无法相干积累;二是频率增量引起的多普勒扩展,使得不同发射通道的多普勒频率不一样,这会进一步影响检测性能。针对上述问题,本文针对运动目标情况下的目标检测问题进行研究,为了解决目标运动带来的距离徙动和多普勒扩展效应,引入Keystone变换进行校正。此外,为了提升阵列失配条件下的目标检测性能,本文引入子空间模型,提出了距离角度失配情况下的子空间构建方法,并基于广义似然比检验(Generalized Likelihood Ratio Test,GLRT)准则推导了FDA-MIMO雷达在距离和角度失配条件下的自适应检测器。仿真结果表明:在高斯白噪声背景下,所提算法可以校正运动目标在速度较快情况下导致的距离徙动和多普勒扩展效应,且在阵列距离和角度失配条件下的检测性能优于传统的GLRT检测器。此外本文所提Keystone-空域处理检测器与Keystone-全空时处理检测器的性能接近,且计算复杂度更低。
文摘频率分集阵( frequency diverse array, FDA )雷达通过在发射阵元间引入微小的频率步进量,具有额外的距离维可控自由度。通过结合多输入多输出( multiple-input and multiple-output,MIMO )技术,可在接收端分离发射波形,并获得距离角度耦合的发射导向矢量,增加了信号处理的灵活性。本文针对主瓣欺骗式干扰抑制问题,在FDA-MIMO 雷达体制中提出了一种基于非自适应波束形成的抗干扰方法,通过选择合适的频率步进量,使欺骗式假目标位于波束形成方向图的零点,从而实现对其的抑制。仿真实验验证了所提方法的有效性。
文摘针对频率分集多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output with Frequency Diverse Array,FDA-MIMO)雷达在采用常规线性频率间隔的情况下,出现的距离维栅瓣与距离维主瓣宽度的矛盾问题,提出了一种基于子阵的FDA-MIMO雷达去栅瓣方法,推导出基于子阵的FDA-MIMO雷达闭合方向图表达式,并分析了FDA-MIMO雷达采用子阵去除栅瓣和提高距离维分辨率的原理。仿真结果表明,与通过限定频率间隔选取范围去除距离维栅瓣的常规方法相比,当子阵采用互质大频率间隔时,FDA-MIMO雷达形成的方向图不仅去除了距离维栅瓣,且距离维主瓣宽度更窄,距离维分辨率更高。
文摘频控阵(Frequency Diversity Array,FDA)雷达于2006年由Antonik和Wicks提出.由于FDA雷达每个相邻的天线之间存在一个频率偏移,因此在发射阵列存在距离角度二维依赖性.而对于双基地频控阵多输入多输出(FDA-Multiple Input Multiple Output,FDA-MIMO)雷达而言,在导向矢量中耦合了波离方向、到达方向、距离(Direction Of Departure-Direction Of Arrival-range,DOD-DOA-range)三个信息,如何对三者信息进行解耦便成为研究的重点.本文针对双基地FDA-MIMO雷达的目标参数估计问题,提出了一个张量框架下的降维多重信号分类(Reduced-Dimension MUltiple SIgnal Classification,RD-MUSIC)的参数估计算法.首先,为了将发射阵列中的DOD和距离信息进行解耦,需要对发射阵列进行子阵的划分.紧接着利用高阶奇异值分解(High-Order-Singular Value Decomposition,HOSVD)算法获得信号子空间,并构建二维空间谱函数.其次,通过拉格朗日算法对空间谱进行降维,使其仅与DOA有关,从而得到DOA估计.然后利用子阵之间的频率增量来对DOD和距离信息进行解耦,同时消除相位模糊,最终得到与DOA估计自动匹配的DOD和距离估计.所提算法利用高维数据的多维结构提高了估计精度,同时能够有效地降低运算复杂度.数值实验证明了所提算法性能的优越性.
