分布式阵列雷达角度估计及解模糊算法研究

发布时间：2018-10-08 20:28

【摘要】：分布式阵列(DSA)雷达作为近年来学术界提出的一种新体制雷达,因具有常规阵列雷达所不具备的优势,受到雷达界的广泛关注。分布式阵列雷达是由多个分散布置的小孔径子阵列雷达组成。与常规阵列雷达相比,分布式阵列雷达能够扩大阵列的物理孔径,提高角度估计性能,并且增强系统的机动性和战场生存能力。但是分布式阵列的子阵间距远大于半波长,不满足空域奈奎斯特采样定理,角度估计时会出现测角模糊。针对上述问题,本文围绕分布式阵列雷达的角度估计及解模糊算法展开研究,主要内容如下：1.介绍了分布式阵列角度估计所涉及的一些基本知识。首先建立了分布式阵列的信号模型,这是本文工作的理论基础。然后根据分布式阵列的结构特点,推导了分布式阵列方向图的数学表达式。以阵列方向图为基础,重点研究了分布式阵列的波束宽度和栅瓣特性,并且通过仿真实验分析了栅瓣对角度估计性能的影响。最后,针对由栅瓣引起的测角模糊问题,介绍了一种普遍应用于分布式阵列角度估计领域的双尺度旋转不变子空间(ESPRIT)算法,并给出了分布式阵列门限效应的基本概念。通过仿真结果比较了分布式阵列与常规阵列在角度估计性能方面的优劣性。2.研究了分布式阵列角度估计性能的分析方法。首先根据分布式阵列的结构特点,推导了其相参和非相参克拉美罗界(CRB)。其次,针对双尺度ESPRIT算法,将均匀线阵ESPRIT算法的角度估计性能分析方法推广至分布式阵列,给出了双尺度ESPRIT算法的角度估计性能分析方法,并通过计算机仿真验证其有效性。为了分析分布式阵列的门限效应,将最大后验概率(MAP)估计分别与上述两种性能分析方法相结合,提出了基于MAP估计的分布式阵列角度估计性能分析方法,并对分布式阵列的信噪比(SNR)门限和基线长度门限进行了近似计算。计算机仿真结果证明了所提方法的有效性。3.研究了分布式阵列雷达的高精度角度估计方法。为了减小SNR门限和基线长度门限对分布式阵列角度估计性能的影响,以双尺度ESPRIT算法为基础,提出了三种分布式阵列高精度角度估计方法。首先从对子阵阵元选取进行优化的角度出发,提出了一种基于最优子阵划分的分布式阵列高精度角度估计方法。该方法通过对分布式阵列的子阵阵元进行最优划分,提高了解模糊时参考估计的精度,减小了门限效应对分布式阵列角度估计性能的影响。然后从调整分布式阵列结构的角度出发,提出了基于辅助子阵的分布式阵列高精度角度估计方法。该方法在阵列的两个子阵间添加了一个与子阵结构完全相同的辅助子阵,利用新阵列子阵间的平移不变关系,并结合多步解模糊方法得到高精度无模糊的角度估计。最后,针对雷达载体平台面积较小时,角度估计性能较差的问题,提出了多基线分布式阵列的高精度角度估计方法。该方法可以在子阵阵元数受载体平台面积的限制时,实现无模糊高精度的角度估计。此外,利用MAP法对上述所提算法的角度估计性能进行了分析,并给出了SNR门限和基线长度门限的近似计算方法。计算机仿真结果证明了所提算法的有效性。4.研究了双基地分布式阵列MIMO雷达的高精度角度估计方法。鉴于双基地MIMO雷达在角度估计方面的优点,研究了分布式阵列在双基地MIMO雷达中的应用,并提出了相应的角度估计方法。首先,提出了一种双基地稀疏阵MIMO雷达的距离信息解模糊方法,该方法在解角度模糊时,创新性地利用了目标的距离信息和双基地雷达的几何关系,可以得到高精度无模糊的角度估计。然后利用这种算法的解模糊思想和自动配对ESPRIT算法原理,对双尺度ESPRIT算法进行了改进,提出了一种基于目标距离信息解模糊的双尺度自动配对ESPRIT算法,并根据所提算法估计误差的概率统计特性进行角度估计性能分析,给出算法基线长度门限的近似计算方法。该算法有效地放宽了发射阵列孔径扩展程度的限制,从而提高了阵列的角度估计精度,且能够实现接收角和发射角估计的自动配对。仿真结果验证了所提算法和性能分析方法的有效性。
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【学位授予单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN958

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