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双基地MIMO(Multiple Input Multiple Output)雷达作为一种新的雷达系统,具有一系列明显的优点:独有的收发分集技术、灵活机动的布站方式、较高的抗截获性与抗反辐射导弹能力、高信道孔径利用率等,但面对日益严峻的战场形势,常规双基地MIMO雷达存在易受电磁环境干扰的问题。针对常规双基地MIMO雷达在大功率窄带干扰背景下目标估计性能急剧下降的问题,本文研究了一种双基地电磁环境感知MIMO(Electromagnetic Environmental Sensory-Multiple Input Multiple Output,EES-MIMO)雷达,能够实时感知电磁环境中干扰所在频段,主动躲避干扰,同时兼容电磁环境感知技术与常规双基地MIMO雷达的独特优势,克服了常规双基地MIMO雷达面对日益复杂的电磁环境抗干扰能力弱的问题。本文的研究工作从以下几方面展开:双基地EES-MIMO雷达基本原理及系统构成、双基地EES-MIMO雷达四元数模型建立、双基地EES-MIMO雷达电磁环境感知方法、基于四元数的双基地EES-MIMO雷达角度估计算法、色噪声背景下基于四元数的双基地EES-MIMO雷达角度估计、未知非高斯噪声背景下基于差分降维MUSIC的双基地EES-MIMO雷达角度估计算法。第一,首先对双基地MIMO雷达的工作原理及系统构成进行了详细阐述,针对常规双基地MIMO雷达在大功率窄带干扰背景下目标估计性能急剧下降的问题,研究了双基地电磁环境感知的MIMO雷达,并对其工作原理、系统构成及信号模型进行了分析,为后续的研究工作奠定了理论基础。第二,针对典型的点频干扰与扫频干扰信号的电磁环境感知问题展开研究,提出了两种算法:基于互谱RI-MUSIC算法的点频干扰信号频率估计法和基于二次型互谱SVD算法的扫频干扰信号频率估计法,实现对空域点频干扰与扫频干扰频率的估计,确定干扰所在频带。第三,针对高斯白噪声背景下双基地EES-MIMO雷达参数估计问题,提出了五种算法:Q-RMUSIC、QD-RMUSIC、QC-RMUSIC、QCD-RMUSIC、Q-DOA算法,算法将四元数理论引入MUSIC算法与DOA矩阵法中,且对二维MUSIC算法做了降维处理,算法只需一维搜索,算法复杂度降低,角度估计精度较高,并自动配对。其中,Q-DOA算无需谱峰搜索,计算量较小。第四,针对色噪声背景下双基地EES-MIMO雷达参数估计问题,提出了三种算法:基于累积量-四元数MUSIC的双基地EES-MIMO雷达参数估计算法(CQ-MUSIC),基于累积量-四元数导出阵MUSIC的双基地EES-MIMO雷达参数估计算法(CQD-MUSIC),基于累积量-四元数Root MUSIC的双基地EES-MIMO雷达参数估计算法(CQ-RMUSIC)。首先利用四阶累积量对高斯色噪声不敏感特性,首次构建了基于累积量-四元数的双基地EES-MIMO雷达数据模型,克服了色噪声的影响。然后采用累积量切片工具对模型进行数学处理,有效减小了算法计算量。与传统高斯色噪声背景下目标参数估计算法相比,所提算法计算量小且无需配对,拓展了四元数理论在以高斯色噪声为背景的双基地EES-MIMO雷达目标参数估计领域的应用。第五,针对未知非高斯噪声背景下双基地EES-MIMO雷达参数估计问题,提出了两种算法:1)基于协方差差分的降维MUSIC算法(CD-RMUSIC)。该算法利用差分思想将协方差形式未知的未知噪声“消除”,进而消除了背景噪声对目标参数估计的影响,同时克服了传统参数估计算法面临未知非高斯噪声时算法性能失效的缺点。2)针对相干信源的未知非高斯噪声背景下双基地EES-MIMO雷达角度估计问题,提出了空间差分平滑降维MUSIC算法(SDS-RMUSIC),首先对原始四元数协方差矩阵进行前后向空间平滑处理,通过共轭变换求得空间差分平滑矩阵,消除未知非高斯噪声的影响,有效进行秩的恢复,解决了相干信源问题,无需对原始协方差矩阵进行多次估计,有效地降低了特征分解过程计算量。同时,采用降维MUSIC算法,角度估计精度高且可自动配对。