MIMO雷達(dá)中參數(shù)估計(jì)研究.pdf

1、多輸入多輸出(Multiple-Input Multip le-Output)雷達(dá)，其利用多個(gè)天線同時(shí)發(fā)射正交信號(hào)，并用多個(gè)天線同時(shí)接收目標(biāo)回波。相比于傳統(tǒng)雷達(dá)，它能靈活地運(yùn)用空間分集技術(shù)，獲得更大的空間自由度，因此可以提高目標(biāo)識(shí)別能力和參數(shù)估計(jì)分辨率。MIMO雷達(dá)可分為兩大類：第一類被稱為分布式MIMO雷達(dá)，其特點(diǎn)是收發(fā)陣列的陣元間距足夠大，保證目標(biāo)回波在空間衰落不同，克服了傳統(tǒng)雷達(dá)系統(tǒng)中目標(biāo)雷達(dá)散射截面(Radar Cross-Se

2、ction,RCS)閃爍帶來的影響，從而獲得空間分集增益，提高閃爍目標(biāo)的檢測(cè)性能。第二類稱為集中式MIMO雷達(dá)，其特點(diǎn)是陣元間距小，發(fā)射端發(fā)射正交波形，接收端采用匹配濾波器分離出各個(gè)發(fā)射通道的信號(hào)，形成大的虛擬孔徑，通過波形分集和多通道相干處理，從而增加系統(tǒng)的自由度，因此有更好的參數(shù)可分辨性。作為MIMO雷達(dá)研究中極其重要的一項(xiàng)，MIMO雷達(dá)中的多參數(shù)聯(lián)合估計(jì)受到諸多學(xué)者和研究機(jī)構(gòu)的關(guān)注。本文將系統(tǒng)研究集中式MIMO雷達(dá)中的多參數(shù)估計(jì)問

3、題，主要研究工作如下：
　　1)研究了MIMO雷達(dá)中的目標(biāo)角度估計(jì)問題。提出了單基地均勻面陣(Uniform Rectangular Array,URA)MIMO雷達(dá)中基于酉(Unitary)降維(Reduced Dimension,RD)-借助旋轉(zhuǎn)不變技術(shù)的參數(shù)估計(jì)(Estimating Signal P arameters via Rotational Invariance Techniques,ESP RIT)的二維接收角(

4、Direction Of Arrival,DOA)聯(lián)合估計(jì)算法，該算法結(jié)合Unitary變換和降維變換，擁有低復(fù)雜度，卻擁有比傳統(tǒng)算法更好的角度估計(jì)性能。提出了雙基地MIMO雷達(dá)中基于改進(jìn)三線性分解的聯(lián)合發(fā)射角(Direction Of Departure,DOD)和DOA估計(jì)方法，該方法對(duì)傳統(tǒng)三線性分解方法進(jìn)行改進(jìn)，在估計(jì)性能和可識(shí)別目標(biāo)數(shù)上均獲得提升。最后還創(chuàng)新性地將四元數(shù)理論應(yīng)用到雙基地MIMO雷達(dá)的角度估計(jì)中，基于四元數(shù)模型提出

5、了四元數(shù)譜峰搜索、四元數(shù)求根(Root)-多重信號(hào)分類(MUltiple SIgnal Classification,MUSIC)以及四元數(shù)ESPRIT三種估計(jì)方法，為四元數(shù)理論與MIMO雷達(dá)參數(shù)估計(jì)的結(jié)合作出了貢獻(xiàn)。
　　2)將角度估計(jì)問題擴(kuò)展，為獲得更多目標(biāo)信息，研究了MIMO雷達(dá)中的角度和多普勒頻率聯(lián)合估計(jì)問題。首先提出了一種基于稀疏表示的估計(jì)方法，該算法擁有高分辨率、少脈沖數(shù)和解相干目標(biāo)的能力，能獲得自動(dòng)配對(duì)的DOD、DO

6、A以及多普勒頻率估計(jì)，算法估計(jì)性能也優(yōu)于ESPRIT-based方法以及平行因子方法。之后提出了一種基于四線性分解的算法，需要在接收端加入延遲器，從而構(gòu)造符合四線性模型的數(shù)據(jù)，之后利用四線性分解的方法獲得角度和多普勒頻率的聯(lián)合估計(jì)。該算法可實(shí)現(xiàn)角度和頻率的自動(dòng)配對(duì)，無需知道反射系數(shù)，算法的角度估計(jì)性能優(yōu)于多維ESPRIT方法和三線性分解方法。
　　3)針對(duì)實(shí)際情況下可能出現(xiàn)的陣列幅相誤差會(huì)影響MIMO雷達(dá)中陣列流形，導(dǎo)致傳統(tǒng)算法性

7、能下降甚至失效，提出了兩種基于輔助陣元的聯(lián)合角度和幅相誤差估計(jì)的有效算法：基于RD-MUSIC和基于三線性分解的方法，均能獲得自動(dòng)配對(duì)的角度估計(jì)，相比于ESP RIT-like算法，二者的角度和幅相誤差估計(jì)性能都大大提升。另外還提出了無需輔助校正陣元的、基于非線性陣列的角度估計(jì)算法以及聯(lián)合角度和多普勒頻率估計(jì)算法，巧妙地利用方向矩陣間的點(diǎn)除來消除幅相誤差的影響，能獲得自動(dòng)配對(duì)的參數(shù)估計(jì)，相比MUSIC-like算法，角度和幅相誤差估計(jì)性

8、能均得到提升，且復(fù)雜度大大降低。
　　4)最后研究了實(shí)際中可能出現(xiàn)的另一種干擾-陣元互耦下的參數(shù)估計(jì)。提出了單基地MIMO雷達(dá)中未知互耦下基于Root-MUSIC的角度估計(jì)算法，通過選取部分輸出來消除互耦影響，并通過降維變換和求根方法來降低復(fù)雜度，相比現(xiàn)有算法，復(fù)雜度降低且性能得到提升。進(jìn)一步地，針對(duì)雙基地MIMO雷達(dá)，提出一種未知互耦情況下基于稀疏表示的估計(jì)方法。算法創(chuàng)新性地對(duì)多普勒頻率進(jìn)行稀疏表示，既獲得了稀疏表示方法的高分辨