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基于MIMO雷达虚拟阵列的近场目标定位
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3秒自动关闭窗口稀疏阵列下的空间谱估计算法研究--《重庆大学》2016年博士论文
稀疏阵列下的空间谱估计算法研究
【摘要】：空间谱估计即波达方向(direction of arrival,DOA)估计,是阵列信号处理的核心问题之一。很多传统的DOA估计算法都是以均匀阵列的接收模型为基础而提出的。然而,为了避免角度模糊,均匀阵列的内部阵元间距不能超过入射信号的半个波长,这样就限制了阵列的孔径。与均匀阵列相比,稀疏阵列的内部阵元间距可以不相等,并且能够突破半个波长的限制。因此,在阵元数相等的情况下,相比于均匀阵列,稀疏阵列能更好的扩展阵列孔径从而提高DOA估计的精确度和改善对来波信号的分辨率。也正因为如此,近年来,稀疏阵列受到了越来越多的关注。而本文主要是围绕稀疏阵列在DOA估计中的应用而展开的,其主要内容可以总结如下:第一、研究稀疏阵列在一维DOA估计中的应用。首先,提出了一种基于互素阵列的多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法。此算法的优点是直接利用阵列接收数据的四阶累积量(fourth-order-cumulant,FOC)去构造一个扩展的信号子空间以达到扩展阵列孔径的目的。此算法不需要通过构造高阶的协方差矩阵去扩展孔径,更不需要利用复杂度较高的特征值分解去获取信号子空间,而且还可以通过预估计来减小搜索范围。通过与传统MUSIC算法以及基于四阶累积量的MUSIC(FOC-MUSIC)算法的对比,可以发现此算法可以以较低的计算量来实现高分辨和高精确度的DOA估计。然后,提出了一种在互耦存在条件下基于二级嵌套阵列的盲DOA估计算法。此算法使用二级嵌套阵列来减小互耦的影响。利用部分阵元的接收数据的四阶累积量来构造一个与普通均匀线阵的协方差矩阵等效的四阶累积量矩阵。通过对这个四阶累积量矩阵进行处理,便可获得高精确度和高分辨率的DOA估计结果。仿真实验表明此算法的估计精确度和角分辨率要好过很多已有的基于互耦存在的DOA估计算法。第二、研究平行稀疏阵列在二维DOA估计中的应用。首先,针对非相干信号和相干信号,提出了两种基于平行阵列的阵列流行匹配算法。这两种算法都需要利用一种已有的一维DOA估计算法将仰角估计出来,再利用已估计出来的仰角将方位角快速估计出来,且能实现仰角和方位角的自动配对。然后,提出了两种基于双平行二级嵌套阵列的二维DOA估计算法。这两种算法都需要利用阵列接收数据的四阶累积量构造两个高阶的四阶累积量矩阵。通过对其中一个四阶累积量矩阵进行处理便可将仰角估计出来。再利用已估计出来的仰角便可把方位角快速估计出来。在方位角的估计过程中,两种方法都不需要任何的特征值分解和谱峰搜索,而且方位角可以和仰角自动配对。其估计精确度要超过很多已有的基于双平行线阵的经典二维DOA估计算法。第三,研究L形稀疏阵列在二维DOA估计中的应用。首先,提出了一种基于L形互素阵列的二维DOA估计算法。此算法是将L形互素阵列与四阶累积量相结合,利用阵列接收数据的四阶累积量构造一个与均匀L形阵列的互协方差矩阵等效的四阶累计量矩阵。再结DOA矩阵法,便可获得高性能的DOA估计效果。其估计精确度要优于很多已有的基于L形阵列的经典算法。然后,提出了一种基于L形二级嵌套阵列的子空间扩展技巧和一个基于任意L形阵列的二维参数配对算法。这个子空间扩展技巧的最大优点就是只需很小的计算量就可以获得一个扩展的信号子空间。然后再将一些已有的子空间类算法应用到此扩展的子空间中,便可提高DOA估计的精确度。再结合配对算法便可以得到高精确度的二维DOA估计结果。第四、研究稀疏阵列在非圆信号的DOA估计中的应用。首先,提出两个基于互素阵列的非圆信号的一维DOA估计算法。这两个算法将互素阵列与四阶累积量相结合,构造四个四阶累积量矩阵,再将这四个四阶累积量矩阵组合成一个高阶分块矩阵。利用MUSIC算法和旋转不变子空间(estimation of signal parameters via rotational invariance techniques,ESPRIT)算法的原理对这个高阶的分块矩阵进行处理便可以获得高性能的一维DOA估计结果。仿真结果表明,此算法的估计性能要优于一些已有的同类算法。然后,提出了一个基于L形互素阵列的非圆信号的二维DOA估计算法。与非圆信号的一维DOA估计算法类似,此算法也需要构造四个四阶累积量矩阵和一个高阶的分块矩阵。通过对这个高阶矩阵的处理,便可获得自动配对的二维DOA估计值。仿真结果表明,此算法的估计性能要优于一些已有的同类算法。第五、研究阵列流形匹配算法和子空间扩展算法在双基地(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)雷达测向中的应用。首先,利用阵列流形匹配算法提出一种基于双基地MIMO雷达的离开角(direction of departure,DOD)和到达角(direction of arrival,DOA)的联合估计算法。此算法不但能够有效的降低计算复杂度还能实现参数的自动配对。然后,将子空间扩展算法应用到双基地MIMO雷达的测向算法中,提出了一种基于二级嵌套MIMO雷达的DOD和DOA联合估计算法。此算法能在只增加少量计算量的前提下提高子空间类算法的估计精确度。
【学位授予单位】：重庆大学【学位级别】：博士【学位授予年份】：2016【分类号】：TN911.7
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【参考文献】
中国期刊全文数据库
李磊;李国林;路翠华;;[J];电讯技术;2014年12期
彭珍妮;贲德;张弓;;[J];现代雷达;2014年06期
孙中伟;张小飞;吴海浪;李建峰;;[J];应用科学学报;2014年01期
梁国龙;韩博;;[J];电子与信息学报;2014年01期
洪振清;张剑云;梁浩;游志刚;;[J];数据采集与处理;2013年04期
孙心宇;周建江;;[J];数据采集与处理;2013年03期
邵华;苏卫民;顾红;王灿;;[J];电波科学学报;2012年05期
司伟建;朱曈;张梦莹;;[J];系统工程与电子技术;2012年05期
李鹏飞;张旻;钟子发;;[J];电子与信息学报;2011年10期
赵大勇;陈超;刁鸣;;[J];系统工程与电子技术;2011年04期
【共引文献】
中国期刊全文数据库
陈显舟;杨旭;陈周;白琳;方海;;[J];兵工学报;2017年05期
窦慧晶;张少飞;肖登亮;朱子云;;[J];北京工业大学学报;2017年07期
杨守国;李勇;张昆辉;唐维萍;;[J];现代雷达;2017年04期
吕望晗;王华力;牟善祥;刘峰;;[J];通信学报;2017年02期
朱进勇;王立冬;;[J];军械工程学院学报;2017年01期
李双;刘骁;胡顺仁;曹阳;何为;;[J];信号处理;2017年01期
应文威;张学波;刘旭波;李成军;;[J];电讯技术;2016年12期
郑志东;时军学;徐浩彭;;[J];探测与控制学报;2016年06期
冯明月;何明浩;郁春来;曲智国;;[J];系统工程与电子技术;2017年05期
赵春雷;王亚梁;毛兴鹏;于长军;;[J];系统工程与电子技术;2017年04期
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库
李磊;李国林;路翠华;;[J];电讯技术;2014年03期
毛维平;李国林;谢鑫;;[J];系统工程与电子技术;2013年08期
蒋佳佳;段发阶;陈劲;常宗杰;;[J];华中科技大学学报(自然科学版);2013年04期
裴英;肖文书;;[J];现代雷达;2013年03期
王凌;李国林;隋鉴;邓兵;;[J];系统工程与电子技术;2012年07期
王亚莉;何小锋;;[J];现代雷达;2012年05期
李鹏飞;钟子发;张旻;;[J];电子与信息学报;2012年03期
谭俊锋;王建涛;闫晓鹏;;[J];现代雷达;2012年02期
齐子森;郭英;王布宏;王永良;;[J];电波科学学报;2011年04期
和洁;冯大政;李晓明;;[J];数据采集与处理;2011年04期
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MIMO雷达波束方向图及其旁瓣抑制方法
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电子科技大学
博士学位论文
MIMO雷达模型与信号处理研究
姓名：夏威
申请学位级别：博士
专业：信号与信息处理
指导教师：何子述
多输入多输出(MIMO，Multiple．InputMultiple．Output)雷达使用多天线发
射多重探测信号照射目标，并利用多天线接收豳标反射的后向散射回波信号。与
传统的相控阵雷达相比，MIMO雷达可以显著改善参数可辨识性，实现更为灵
活的发射方向图设计，改进目标检测和参数估计性能，并可通过采用更灵活的发
射波形设计以提高检测和估计性能。本文研究了MIMO雷达的模型、信号检测、
参数估计以及优化波形设计等方面问题。
本文的主要工作包括以下几方面。
1．本文系统地研究和总结了现有的MIMO雷达信号模型，包括波形分集的
共址MIMO雷达、发射和接收空间全分集的统计MIMO雷达和仅发射分集的统
上，本文在仅发射分集统计MIMO雷达的接收阵列引入了目标的角度扩展，提
出了使用非相干予阵的共址MIMO雷达的等效模型，将MIMO．STAP模型拓展
到多目标情况。
2．在共址MIMO雷达模型中，霞标被建模为点目标，因此发射和接收的信
号都是完全相干的；而在统计MIMO雷达模型中，目标被建模为具有丰富散射
的扩展目标，因此发射和接收的信号分别是完全不相关麴。本文在MIMO雷达
模型中考虑了空间部分相干性，即阵列发射信号通过有限的路径照射到因标的
多个散射点，两目标教射点的后向回波信号也通过有限的路径被阵列接收，因此
目标相对于发射和接收阵列表现为有限的角度扩展。本文提出了MIMO雷达的
参数物理模型来描述这种空阅部分相干性。
3．现有的共址MIMO雷达模型、发射和接收全分集的和仅发射分集的统计
MIMO雷达模型都是建立在实际物理散射过程的描述上。利用这些模型不便于
获得目标散射特性的整体性质，因此在处理诸如优化波形设计等需要番』用目标
散射特性的问题时，需要特定的复杂技术。在MIMO雷达的参数物理模型的基
础上，并借鉴MIMO无线通信理论和阵列信号处理中的波束域理论，本文提出
了MIMO雷达的虚拟表示模型。这种表示方法是通过将各方向的探测信号以及
鼠标在各方向的物理散射分别投影到固定的傅里叶方巍，并利用虚拟的等效信
道矩阵来描述目标的整体散射特性。
4．在MIMO雷达的虚拟表示模型基础上，本文进一步提出了MIMO雷达
的标准模型。该模型将各方向的探测信号以及目标在各方向的物理散射分别投
影到发射和接收特征方向，并利用散射矩阵来描述目标的整体散射特性。该模
型提供了共址MIMO雷达模型、统计MIMO雷达模型，以及具有空间部分相干
的MIMO雷达模型的统一描述，并有助于获得广泛适用的优化波形设计方案。
5．对于具有空闻部分相干性的发射分集统计MIMO雷达，裁用空闻相干矩
换矩阵对轮换矩阵的对角化性质，本文提出了一种具有较低计算量的渐近优化
检测算法。
滑等目标角度估计算法。对于使用非相干子阵的共址MIMO雷达，本文提出了
一种结合发射分集平滑技术和广义MUSIC算法的参数估计算法。该算法不仅具
有高分辨的焦度估计性能，而且可根据需要选择使用某些特定的j挲相干子阵，从
而实现灵活的发射和接收分集。
7．对于仅发射分集统计MIMO雷达，基于准静态衰落的假设下，本文提出
了目标角度和衰落向量参数估计的两种渐近最大似然估计算法、CAPES算法、
以及衰落向量参数估计的稳健的APES算法；基于目标随机快速衰落的假设，本
文提出了子空间算法和协方差匹配技术两种方法；本文也将畜信号处理技术应
用于MIMO雷达的参数估计问题中。仿真实验表明，发射分集可有效改善目标
的角度估计性能。
8．基于MIMO雷达标准模型，本文应用极大化条件互信息量和极小化最小
均方误差两种准则实现了MIMO雷达的优化健计波形懿设计(designsofoptimal
estimation
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