單基地MIMO雷達(dá)的多目標(biāo)角度估計(jì)和跟蹤.pdf

1、多輸入多輸出(Multiple Input Multiple Output，MIMO)雷達(dá)是一種目標(biāo)檢測(cè)和參數(shù)估計(jì)性能都優(yōu)于傳統(tǒng)相控陣?yán)走_(dá)的新體制雷達(dá)。MIMO雷達(dá)在發(fā)射端使用多個(gè)天線發(fā)射相互正交的探測(cè)信號(hào)照射空間目標(biāo)，在接收端利用多個(gè)接收天線接收目標(biāo)反射的回波信號(hào)并進(jìn)行相干處理。波達(dá)方向(Direction Of Arrival，DOA)估計(jì)不僅是陣列信號(hào)處理中的主要研究課題，更是MIMO雷達(dá)中的一個(gè)重要的研究方向。在實(shí)際的MIMO雷

2、達(dá)系統(tǒng)中，被估計(jì)的目標(biāo)往往是處于運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，其角度是隨著時(shí)間變化的，因此研究單基地MIMO雷達(dá)中多目標(biāo)的DOA估計(jì)和跟蹤算法具有理論意義和應(yīng)用價(jià)值。本文的工作如下:
　　(1)提出了L型陣列/十字型陣列MIMO雷達(dá)中低復(fù)雜度的二維DOA估計(jì)算法。該算法通過傳播算子估計(jì)二維DOA，避免了復(fù)雜度高的譜峰搜索和協(xié)方差矩陣的特征值分解，計(jì)算復(fù)雜度低;方位角和仰角自動(dòng)配對(duì)，而且在高信噪比時(shí)的角度估計(jì)性能逼近于借助旋轉(zhuǎn)不變信號(hào)參數(shù)估計(jì)(Esti

3、mation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques, ESPRIT)算法;
　　(2)研究了單基地MIMO雷達(dá)中基于自適應(yīng)平行因子遞歸最小二乘跟蹤(PARAllel FACtorRecursive Least Squares Tracking，PARAFAC-RLST)的DOA跟蹤算法，該算法將PARAFAC的DOA估計(jì)問題推廣到MIMO雷達(dá)DOA跟蹤中

4、，算法復(fù)雜度低，適合于在線工作;
　　(3)研究了基于緊縮投影近似子空間跟蹤(Projection Approximation Subspace Tracking withdeflation，PASTd)的雙平行陣MIMO雷達(dá)二維DOA跟蹤算法，該算法可實(shí)現(xiàn)二維DOA的自動(dòng)配對(duì)和跟蹤，而且復(fù)雜度低;
　　(4)提出了基于Kalman濾波和正交壓縮近似投影子空間跟蹤(Orthonormal ProjectionApproxim

5、ation and Subspace Tracking of deflation, OPASTd)的單基地MIMO雷達(dá)的角度跟蹤算法，利用Kalman濾波技術(shù)可在估計(jì)角度的同時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，并且采用Gram-Schmidt正交法來確保信號(hào)子空間的正交性，避免了因壓縮而產(chǎn)生的迭代誤差累積，從而使得該算法的DOA跟蹤性能好于PASTd算法;
　　(5)提出了基于協(xié)方差矩陣元素的單基地MIMO雷達(dá)多目標(biāo)DOA跟蹤算法。該算法通過更新協(xié)方