【摘 要】
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多输入多输出（Multiple-input Multiple-output,MIMO）雷达广泛应用于目标跟踪和目标定位等领域。其中多基地MIMO雷达在目标定位时具有更高的目标定位精度。基于耦合张量的方法因其在多数据集融合方面特有的优势比传统方法更适用于多基地MIMO雷达的目标定位。本文将耦合张量分解算法应用于多基地MIMO雷达的目标定位,旨在更有效地利用多个接收信号间的耦合关系,从而更准确地计算出
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多输入多输出（Multiple-input Multiple-output,MIMO）雷达广泛应用于目标跟踪和目标定位等领域。其中多基地MIMO雷达在目标定位时具有更高的目标定位精度。基于耦合张量的方法因其在多数据集融合方面特有的优势比传统方法更适用于多基地MIMO雷达的目标定位。本文将耦合张量分解算法应用于多基地MIMO雷达的目标定位,旨在更有效地利用多个接收信号间的耦合关系,从而更准确地计算出目标位置。本文研究了基于耦合典范多因子分解（Coupled Canonical Polyadic Decomposition,C-CPD）的多基地MIMO雷达多目标定位方法。考虑了单个发射阵列和多个接收阵列组成的多基地MIMO雷达,并假设发射阵列在多个连续脉冲周期内周期性地发射信号。将该系统简称为单发射多接收多脉冲（Single-Transmit Multiple-Receive Multiple-Pulse,ST-MR-MP）MIMO雷达系统。文中将ST-MR-MP MIMO雷达的目标定位问题分为以下三种场景:正定场景:至少满足发射阵列规模较大,各接收阵列规模较大和目标移动速度较慢中的两个条件。即发射阵列的天线数、各接收阵列的天线数和发射信号的脉冲周期数中至少有两个不小于目标数;欠定场景Ⅰ:发射阵列规模较大,各接收阵列规模较小,并且目标移动速度较快。即发射天线数不小于目标数,接收天线数和发射信号的脉冲周期数小于目标数;欠定场景Ⅱ:发射阵列规模较小,同时各接收阵列规模较小或目标移动速度较快。即发射天线数小于目标数,接收天线数和脉冲周期数中有且只有一个小于目标数。分别研究了三种场景中基于C-CPD的MIMO雷达多目标定位方法的辨识性条件和目标定位算法。本文所述的方法应用于MIMO雷达目标定位时具备诸多优点,例如:发射信号之间无需相互正交;只需求解波达方向（Direction of Arrival,DOA）,即可估计目标的位置;并且在欠定场景中也能够准确地估计出目标位置。仿真实验证明了基于C-CPD算法的方法在ST-MR-MP MIMO雷达目标定位精度上的优势。在欠定情况和极度欠定情况下,与其他算法相比,C-CPD算法的优势更为明显。其中,以代数类C-CPD的分解结果为初始值的优化类C-CPD算法的目标位置估计精度更高。
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