集中式MIMO雷達(dá)陣列配置與參數(shù)估計研究.pdf

1、多輸入多輸出雷達(dá)（MIMO）能夠運(yùn)用空間分集和波形分集技術(shù)獲得更大的系統(tǒng)自由度，從而提高目標(biāo)探測能力和參數(shù)估計性能，已成為雷達(dá)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。集中式MIMO雷達(dá)作為MIMO雷達(dá)的一種，具有小的陣元間距，發(fā)射端發(fā)射正交波形，接收端利用匹配濾波器分離出相對于各發(fā)射通道的信號，能夠形成大的虛擬陣列孔徑，增加了系統(tǒng)自由度，因此具有更好的參數(shù)估計性能。本文研究了集中式MIMO雷達(dá)中的陣列配置與參數(shù)估計問題，主要研究工作如下：
　?。?）研究

2、了基于非均勻線性陣列（NLA）配置的MIMO雷達(dá)的參數(shù)估計問題。提出了一種利用最小冗余線性陣列（MRLA）對MIMO雷達(dá)進(jìn)行陣列結(jié)構(gòu)設(shè)計與優(yōu)化的方法，與具有相同陣元數(shù)目的均勻線陣相比，該方法能夠增加MIMO雷達(dá)系統(tǒng)的虛擬陣元個數(shù)，擴(kuò)大虛擬陣列孔徑，使MIMO雷達(dá)的參數(shù)估計性能和可識別目標(biāo)數(shù)均獲得提升。針對陣元數(shù)增大時獲得MRLA存在的運(yùn)算量大的問題，給出了一種當(dāng)陣元數(shù)較大時MRLA的設(shè)計方法，該方法無需窮舉搜索，運(yùn)算復(fù)雜度低，獲得的冗余

3、線性陣列具有較低的冗余度。
　?。?）研究了基于壓縮感知（CS）技術(shù)的MIMO雷達(dá)參數(shù)重構(gòu)問題。針對高斯測量矩陣硬件實(shí)現(xiàn)困難和難以在線優(yōu)化的不足，提出了基于混沌隨機(jī)濾波器結(jié)構(gòu)的測量矩陣設(shè)計方法，該方法利用了混沌非線性系統(tǒng)的內(nèi)在確定性和外在隨機(jī)性，用混沌序列設(shè)計濾波器系數(shù)，完成對雷達(dá)回波的壓縮觀測。與高斯測量矩陣相比，該方法易于實(shí)現(xiàn)波達(dá)角（DOA）重構(gòu)性能的在線優(yōu)化。針對一維混沌序列構(gòu)造二維測量矩陣時存在的隨機(jī)性損失問題，提出了基于

4、二維時空混沌的測量矩陣設(shè)計與優(yōu)化算法，該算法利用時空混沌信號生成測量矩陣，能夠進(jìn)一步降低感知矩陣的互相關(guān)性，便于實(shí)現(xiàn)實(shí)時優(yōu)化，提高DOA估計精度。為了進(jìn)一步降低雷達(dá)回波在壓縮空間的互相關(guān)性，給出了一種基于奇異值分解的測量矩陣優(yōu)化算法，該算法收斂速度快，能根據(jù)系統(tǒng)參數(shù)和任務(wù)信息優(yōu)化測量矩陣，減小DOA估計誤差，提升場景恢復(fù)精度。
　　（3）研究了基于稀疏隨機(jī)陣列配置的CS-MIMO雷達(dá)的壓縮觀測與參數(shù)重構(gòu)問題。提出了一種利用陣元位置

5、的隨機(jī)性實(shí)現(xiàn)雷達(dá)回波壓縮觀測的方法，該方法的陣列結(jié)構(gòu)設(shè)計為滿足某種概率分布的稀疏隨機(jī)陣列，陣列的發(fā)射與接收導(dǎo)引矢量的kronecker積能夠起到壓縮觀測的作用。建立了所構(gòu)造的感知矩陣的歸一化互相關(guān)系數(shù)、Gram矩陣以及陣列方向圖之間的內(nèi)在聯(lián)系，并證明了當(dāng)隨機(jī)陣元位置滿足均勻分布時所構(gòu)造的感知矩陣滿足壓縮感知重構(gòu)條件。與滿陣配置的CS-MIMO雷達(dá)相比，利用相同數(shù)量的收發(fā)陣元，所提出的方法具有更大的陣列孔徑和更優(yōu)的參數(shù)重構(gòu)性能。并且，由于

6、減少了所需陣元個數(shù)，且無需另外引入隨機(jī)測量矩陣，算法運(yùn)算量和雷達(dá)系統(tǒng)復(fù)雜度得到降低。
　?。?）研究了圓陣(CA)和L陣兩種平面陣配置方式下MIMO雷達(dá)的多參數(shù)聯(lián)合估計問題。在圓陣MIMO雷達(dá)中，采用多重信號分類法（MUSIC)和Capon算法實(shí)現(xiàn)二維DOA估計，并重點(diǎn)推導(dǎo)了圓陣MIMO雷達(dá)角度估計的克拉美·羅界(CRB)。在L陣MIMO雷達(dá)中，給出了基于多級維納濾波的旋轉(zhuǎn)不變性參數(shù)估計(ESPRIT)算法，該算法能夠?qū)崿F(xiàn)對目標(biāo)二