【摘 要】
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频控阵（Frequency Diverse Array,FDA）雷达和传统相控阵雷达区别在于,频控阵雷达在发射天线端施加不同的载波频率,形成具有角度和距离双重依赖性的波束指向,在目标定位和距离干扰信息抑制领域具有极高的应用价值。将频控阵雷达和多输入多输出（Multiple-input Multiple-output,MIMO）雷达结合,形成新体制的频控阵MIMO雷达。频控阵MIMO雷达不仅具有高自
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频控阵（Frequency Diverse Array,FDA）雷达和传统相控阵雷达区别在于,频控阵雷达在发射天线端施加不同的载波频率,形成具有角度和距离双重依赖性的波束指向,在目标定位和距离干扰信息抑制领域具有极高的应用价值。将频控阵雷达和多输入多输出（Multiple-input Multiple-output,MIMO）雷达结合,形成新体制的频控阵MIMO雷达。频控阵MIMO雷达不仅具有高自由度,而且能够形成距离依赖性的波束指向,为目标角度和距离参数联合定位奠定了基础。本文采用张量代数作为数学基础,基于频控阵MIMO雷达展开目标定位算法研究。本文详细介绍了张量代数的基本知识,推导了频控阵的阵列天线结构及特性,阐明了频控阵方向图具有角度和距离双重依赖性的原因;构建了双基地和单基地频控阵MIMO雷达信号模型;介绍并详细推导了基于子空间的频控阵MIMO雷达目标定位算法。针对传统子空间类算法在低信噪比（Signal to Noise Ratio,SNR）、小样本条件下,性能会明显衰减甚至失效的问题,提出了基于张量平行因子分解的单基地频控阵MIMO雷达目标定位算法。通过张量捕获雷达接收信号的多维结构和雷达阵列天线结构,提高目标定位的准确性和稳定性。采用张量平行因子分解对张量雷达接收信号模型进行处理,实现目标接收角度（Direction Of Arrival,DOA）和距离参数信息的估计。针对现有算法复杂度高、精度低以及稳定性差等问题,提出了基于张量高阶奇异值分解的单基地频控阵MIMO雷达降维多重信号分类（Multiple Signal Classification,MUSIC）目标定位算法。通过张量高阶奇异值分解处理单基地频控阵MIMO雷达的张量接收信号,构建二维空间谱函数。运用拉格朗日乘数法对二维空间谱函数进行降维,降低谱峰搜索的计算复杂度。目前频控阵MIMO雷达领域目标定位算法多数是基于单基地展开的,然而这些算法在双基地情况下,会因为目标发射角度（Direction Of Departure,DOD）和距离的耦合问题而失效。针对双基地频控阵MIMO雷达的目标定位,提出了一种子阵模式下双基地频控阵MIMO雷达目标定位算法。对发射阵列进行子阵划分,用于目标发射角度和距离参数的解耦合。利用不同子阵的差异化载波频率增量,消除发射导向矢量的相位周期模糊问题。并将该算法运用到车联网中,实现对车辆的快速和高精度定位。本文针对所提出的三种目标定位算法进行了大量实验仿真,验证了所提出算法的有效性和稳定性,以及张量分解在目标定位领域的独特优势。
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