论文部分内容阅读
多输入多输出(Multiple input Multiple output,MIMO)雷达是国际上近几年发展起来的一种新概念雷达体制。由于空间分集、波形分集等技术的应用,与传统相控阵雷达相比,MIMO雷达具有更优的目标检测性能和参数估计性能。本文主要研究MIMO雷达多目标参数估计问题,完成的工作如下。基于双基MIMO雷达信号模型,推导了联合导向矢量,采用多重信号分类(Multiple Signal Classification, MUSIC)方法,构建谱估计器,实现了离波方向(Direction of Departure,DOD)和波达方向(Direction of Arrival,DOA)的联合估计。仿真结果表明,该方法获得了较高的参数估计性能。提出一种基于时空结构的双基MIMO雷达多维参数联合估计方法。同时利用时域相邻两级延迟包含的时间相位差、相邻发射阵元包含的空间相位差以及相邻接收阵元包含的空间相位差,结合旋转不变技术信号参数估计(Estimation of Signal Parameters by Rotational Invariance Techniques, ESPRIT),实现了多普勒(Doppler)频率、DOD和DOA的联合估计。仿真结果表明,该方法角度估计性能比只利用空域信息时有明显改善,而且还可解决角度兼并问题。提出一种MIMO雷达阵列位置误差的自校正方法。针对MIMO雷达接收阵列位置误差,利用自校正的思想,基于遗传算法,结合MUSIC谱估计器,构建个体适应度函数。仿真结果表明,该方法对MIMO雷达进行DOA估计的同时,仍可以实时在线完成阵列位置误差的估计与校正。提出一种MIMO雷达DOA-Doppler稳健估计方法。针对发射端和接收端同时存在阵列幅相误差的情况,利用目标的Doppler信息,构造盲自适应波束形成器。仿真结果表明,该方法能有效抑制强干扰,对阵列误差具有较强的稳健性。