L型陣列MIMO雷達(dá)多維角度估計(jì)方法研究.pdf

1、L型陣列MIMO雷達(dá)能夠估計(jì)目標(biāo)的方位角和俯仰角，克服了均勻線陣MIMO雷達(dá)只能估計(jì)目標(biāo)一維角度的缺點(diǎn)，更貼近實(shí)際應(yīng)用。若直接將傳統(tǒng)的一維角度估計(jì)算法應(yīng)用到二維角度估計(jì)中，運(yùn)算量成倍增大，嚴(yán)重影響雷達(dá)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性。所以，本文借鑒傳統(tǒng)角度估計(jì)算法的思想和理論，提出基于L型陣列MIMO雷達(dá)等效虛擬陣列的低復(fù)雜度DOA估計(jì)算法和單快拍下的DOA估計(jì)算法。
　　首先，研究探討收發(fā)分置L型陣列和收發(fā)共置L型陣列兩種L型陣列MIMO雷達(dá)的信號(hào)

2、模型，總結(jié)各自等效虛擬陣列結(jié)構(gòu)特點(diǎn)、自由度、最大可分辨目標(biāo)數(shù)和Cramer-Rao界；然后研究分析陣列信號(hào)處理技術(shù)中典型的DOA估計(jì)算法，并進(jìn)行仿真分析，比較總結(jié)各種DOA估計(jì)算法的適用條件和估計(jì)性能。
　　其次，針對(duì)收發(fā)分置L型陣列MIMO雷達(dá)，首先借鑒MUSIC算法的思想，提出降維MUSIC算法，將二維空間譜搜索降為一維空間譜搜索，降低了算法的運(yùn)算量。在此基礎(chǔ)上提出降維PM-MUSIC算法，避免目標(biāo)回波信號(hào)協(xié)方差矩陣的特征分解

3、，再次降低算法的運(yùn)算量，而且利于實(shí)際工程應(yīng)用。然后借鑒ESPRIT算法和PM算法的思想，提出PM-ESPRIT算法，避免了目標(biāo)回波信號(hào)協(xié)方差矩陣的特征分解，降低了運(yùn)算復(fù)雜度。最后提出基于酉變換的酉 ESPRIT算法，重構(gòu)目標(biāo)回波信號(hào)，使其協(xié)方差矩陣為Centro-Hermitian矩陣，從而通過(guò)酉變換將復(fù)數(shù)域運(yùn)算變換到實(shí)數(shù)域，降低算法運(yùn)算量的同時(shí)提高目標(biāo)角度估計(jì)的精度。
　　再次，針對(duì)收發(fā)共置L型陣列MIMO雷達(dá)，首先設(shè)計(jì)降維矩陣

4、，對(duì)目標(biāo)回波信號(hào)進(jìn)行降維處理，消除目標(biāo)回波信號(hào)中的陣元冗余信息。然后借鑒MUSIC算法的思想，提出降維MUSIC算法，利用二次優(yōu)化將二維空間譜搜索降為一維空間譜搜索，大大的降低了算法的運(yùn)算量。最后借鑒ESPRIT算法的思想，提出降維ESPRIT算法，通過(guò)構(gòu)造的選擇矩陣?yán)眯D(zhuǎn)不變技術(shù)分別估計(jì)目標(biāo)二維角度，避免空間譜搜索，大大降低了算法的運(yùn)算量。
　　最后，針對(duì)單快拍下二維DOA估計(jì)問(wèn)題，基于收發(fā)分置L型陣列MIMO雷達(dá)和收發(fā)共置L