频率分集阵列雷达中角度及距离估计研究

来源 :南昌大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:XUE19880204
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频率分集阵列(Frequency Diverse Array,FDA)雷达是一种新体制雷达,对比传统相控阵雷达,FDA雷达阵列方向图具有距离维度信息的优势。但是FDA雷达在方向图形成和目标角度及距离估计会存在一些问题。例如,FDA雷达方向图会存在角度和距离周期性耦合的问题。FDA雷达角度及距离估计会面临目标角度及距离参数耦合的问题。此外,FDA雷达结合多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)技术组成单基地FDA-MIMO雷达可以避免目标角度及距离参数估计耦合的问题出现。但是单基地FDA-MIMO雷达会存在距离模糊的问题,该问题限制了单基地FDA-MIMO雷达最大无模糊探测距离。针对以上提及的FDA雷达所面临的问题并结合角度及距离参数估计算法,本文的主要的工作以及贡献点总结如下:1)本文推导了FDA雷达基本模型并针对FDA雷达方向图耦合问题做了一系列总结性工作。基于FDA雷达模型特点,本文推导了FDA雷达方向图形式,从而得出了方向图存在角度和距离耦合的问题并分析了该耦合问题的原因以及特点。此外,本文针对FDA雷达方向图解耦合方法做了一系列总结性工作,并总结了现有的非线性频增方法和子阵列方法解决FDA雷达方向图耦合的问题。2)本文针对单基地FDA-MIMO雷达角度及距离估计中存在的目标距离信息模糊的问题,做了一系列创新性工作。首先,本文深入地分析了距离模糊问题的原因;其次,为了解决该问题,本文创新性提出在雷达发射端进行划分子阵列的方法来扩大单基地FDA-MIMO雷达的最大无模糊探测距离,并通过数学分析和仿真进行了验证,对比现有双脉冲方法,本文方法具有无模糊探测距离更大且雷达系统时间代价更小的优点;然后,本文结合距离估计的克拉美罗下界(Cramér-Rao Lower Bound,CRLB)分析,得出了所提子阵列方法不仅仅可以扩大无模糊探测距离,还拥有更低的距离估计CRLB的优势;最后,针对所提子阵列单基地FDA-MIMO雷达角度及距离估计的问题,本文创新性提出角度及距离最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation,MLE)算法,并利用交替投影(Alternating Projection,AP)算法进行降维,达到降低计算量的目的,通过将本文所提AP-MLE算法和其他的角度及距离估计算法的角度和距离估计均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)对比CRLB,得出了所提AP-MLE算法具有高精度和超分辨估计的优势。3)本文针对FDA雷达中角度及距离估计耦合的问题,本文做了一系列总结和创新性的工作。首先,本文全面且系统地阐述了FDA雷达中角度及距离估计耦合问题的原因;其次,本文总结了现有FDA雷达角度及距离解耦合估计方法,发现现有方法都需要对FDA雷达阵列结构进行特殊的设计,来构造出差异化阵列相位因子,这会增加FDA雷达系统复杂度,其中双脉冲解耦合估计方法还会导致雷达系统时间代价增大;接下来,针对现有方法存在的缺点,本文首创性地提出利用多径反射波信号来解决FDA雷达角度及距离估计耦合的问题,且该方法不需要对阵列进行特殊的设计,直接利用环境中多径反射波形信号来实现角度及距离解耦合估计,简单有效且没有额外的代价;然后,考虑FDA雷达多径信号模型中直达波信号和多径反射波信号相干性的问题,本文推导了角度及距离广义多信号分类(General Multiple Signal Classification,G-MUSIC)解相干估计算法,同时给出了角度及距离解相干MLE算法,为了降低计算代价,本文利用AP算法对上述两个算法降维,通过将算法估计的角度和距离RMSE对比角度和距离估计CRLB,验证了算法的正确性和有效性;最后,本文所给出的FDA雷达多径信号模型,还是FDA雷达第一次被应用于目标低仰角估计领域,对比传统相控阵雷达和相控阵MIMO雷达低仰角估计需要目标距离先验信息的缺点,FDA则不需要目标距离信息先验,可以直接实现目标低仰角和距离联合估计。
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