稀疏陣MIMO雷達目標方位估計算法研究.pdf

1、多輸入多輸出(MIMO,Multiple-Input Multiple-Output)雷達是利用多個發(fā)射天線同步地發(fā)射不同的信號一起照射目標，同時使用多個接收天線系統(tǒng)接收目標回波信號，并集中處理的一種新的雷達體制。它在被提出后，引起了國內(nèi)外眾多學者和研究機構(gòu)的濃厚興趣。
　　本論文針對相參型MIMO雷達稀疏陣角度估計問題進行了研究，首先，對MIMO雷達的稀疏陣列的優(yōu)化設計進行了研究；然后對MIMO雷達稀疏陣的角度估計的相關問題進行

2、了研究。本文的主要工作有以下幾個方面：
　　1.研究了MIMO雷達的稀疏布陣的優(yōu)化設計問題。為了獲得更好的等效收發(fā)方向圖，提出了一種基于改進的離散人工蜂群算法的MIMO雷達的稀疏布陣的優(yōu)化設計方法。人工蜂群算法能夠快速收斂的關鍵性因素是跟隨蜂按照輪盤賭的方式選擇較優(yōu)蜜源并在其附近搜索，但這樣也使之極易陷入局部最優(yōu)。究其根本是由于輪盤賭選擇本身過于貪婪，使種群多樣性降低過快?；诖耍疚奶岢鰧⒃颇Ｐ妥鳛橐环N新的選擇模型來改進人工蜂群

3、算法。云模型是一種非線性數(shù)據(jù)發(fā)生器，具有隨機性和穩(wěn)定傾向性的特點。這樣能夠在保證種群的多樣性的同時盡快收斂，在確保優(yōu)勢個體的同時兼顧劣勢個體的影響。另外，引入了鄰域搜索算法進一步提高搜索精度。實驗仿真分析證明了改進的離散人工蜂群算法具有優(yōu)良的優(yōu)化性能，然后使用改進的離散人工峰群算法對MIMO雷達的稀疏布陣進行優(yōu)化設計，能夠在保證主瓣寬度不變的情況下，得到更低的旁瓣水平。
　　2.研究了MIMO雷達稀疏線陣的角度估計問題。和具有相同

4、數(shù)目的常規(guī)陣列相比，稀疏線性陣列具有更大的陣列孔徑和空間分辨率等優(yōu)點，但是稀疏線陣存在模糊特性問題，會引起較大的角度估計誤差。論文將稀疏線性陣列模型引入到MIMO雷達角度估計中，提高角度估計精度。為了消除MIMO雷達稀疏線陣存在的模糊性問題，本文基于多標度方法，提出了一種基于ESPRIT的估計器來獲得角度估計值，該方法的主要思想是利用兩個估計子的組合來消除陣列模糊性，首先通過ESPRIT方法獲得具有模糊性的精細估計子，然后利用選擇矩陣獲

5、得無模糊性的粗估計子，利用粗估計子來消除精細估計子的模糊特性，從而獲得無模糊的真實角度估計值。但是當陣列數(shù)較大時，選擇矩陣的維數(shù)會急劇的增加，于是進一步提出了ESPRIT-MUSIC算法，該算法通過ESPRIT方法獲得具有模糊性的精細估計子，然后通過精細估計子得到一系列模糊的角度估計值，接著對這一系列模糊的角度估計值進行MUSIC譜峰搜尋，從而消除稀疏線性陣列
　　的模糊特性，得到準確的角度估計值。實驗仿真分析證明基于ESPRIT

6、-MUSIC的角度估計方法能夠大幅度的提高角度估計精度，性能優(yōu)良。但是由于MUSIC方法進行譜峰搜尋時需要進行二維搜索，使得算法復雜度較大。為了降低算法復雜度，本文進一步提出了RD(Reduced-Dimension)-ESPRIT-MUSIC的角度估計方法。該算法對MUSIC譜峰搜尋進行了簡化，從而只需要進行兩次的一維搜索，就可獲得配對的高精度的角度估計值。實驗仿真分析證明該算法在保證角度估計性能的前提下，大大的降低了算法復雜度。

7、r>　　3.研究了MIMO雷達任意稀疏陣的角度估計問題。任意稀疏陣列與稀疏線性陣列一樣，也可以提供更大的陣列孔徑，并且任意稀疏陣列的布陣方式更為隨意，受約束更小，但是其同樣會存在模糊性問題，會產(chǎn)生虛假的角度估計值。因此，為了消除MIMO雷達稀疏陣存在的模糊性問題，提出了基于MUSIC算法的去模糊方法，該算法的核心思想是利用降維的方式將發(fā)射角和接收角分別進行估計，當發(fā)射端存在模糊性時，對比原始發(fā)射陣列與滑動后的發(fā)射陣列的MUSIC譜峰圖，

8、由MUSIC算法的原理可知，譜峰圖中能夠重合的是真實的發(fā)射角估計值，不能重合的為模糊角，通過這樣的方式去除模糊角得到真實的發(fā)射角估計值。再利用真實的發(fā)射角估計值得到真實的接收角估計值。同樣地，當接收端存在模糊性時，對比原始接收陣列與滑動后的接收陣列的MUSIC譜峰圖，譜峰圖中能夠重合的是真實的接收角估計值，不能重合的為模糊角，從而得到真實的接收角估計值。再利用真實的接收角估計值，得到真實的發(fā)射角估計值。并且該算法可以完成發(fā)射角和接收角的