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分布式陣列雷達角度估計及解模糊算法研究

發(fā)布時間:2018-10-08 20:28
【摘要】:分布式陣列(DSA)雷達作為近年來學(xué)術(shù)界提出的一種新體制雷達,因具有常規(guī)陣列雷達所不具備的優(yōu)勢,受到雷達界的廣泛關(guān)注。分布式陣列雷達是由多個分散布置的小孔徑子陣列雷達組成。與常規(guī)陣列雷達相比,分布式陣列雷達能夠擴大陣列的物理孔徑,提高角度估計性能,并且增強系統(tǒng)的機動性和戰(zhàn)場生存能力。但是分布式陣列的子陣間距遠大于半波長,不滿足空域奈奎斯特采樣定理,角度估計時會出現(xiàn)測角模糊。針對上述問題,本文圍繞分布式陣列雷達的角度估計及解模糊算法展開研究,主要內(nèi)容如下:1.介紹了分布式陣列角度估計所涉及的一些基本知識。首先建立了分布式陣列的信號模型,這是本文工作的理論基礎(chǔ)。然后根據(jù)分布式陣列的結(jié)構(gòu)特點,推導(dǎo)了分布式陣列方向圖的數(shù)學(xué)表達式。以陣列方向圖為基礎(chǔ),重點研究了分布式陣列的波束寬度和柵瓣特性,并且通過仿真實驗分析了柵瓣對角度估計性能的影響。最后,針對由柵瓣引起的測角模糊問題,介紹了一種普遍應(yīng)用于分布式陣列角度估計領(lǐng)域的雙尺度旋轉(zhuǎn)不變子空間(ESPRIT)算法,并給出了分布式陣列門限效應(yīng)的基本概念。通過仿真結(jié)果比較了分布式陣列與常規(guī)陣列在角度估計性能方面的優(yōu)劣性。2.研究了分布式陣列角度估計性能的分析方法。首先根據(jù)分布式陣列的結(jié)構(gòu)特點,推導(dǎo)了其相參和非相參克拉美羅界(CRB)。其次,針對雙尺度ESPRIT算法,將均勻線陣ESPRIT算法的角度估計性能分析方法推廣至分布式陣列,給出了雙尺度ESPRIT算法的角度估計性能分析方法,并通過計算機仿真驗證其有效性。為了分析分布式陣列的門限效應(yīng),將最大后驗概率(MAP)估計分別與上述兩種性能分析方法相結(jié)合,提出了基于MAP估計的分布式陣列角度估計性能分析方法,并對分布式陣列的信噪比(SNR)門限和基線長度門限進行了近似計算。計算機仿真結(jié)果證明了所提方法的有效性。3.研究了分布式陣列雷達的高精度角度估計方法。為了減小SNR門限和基線長度門限對分布式陣列角度估計性能的影響,以雙尺度ESPRIT算法為基礎(chǔ),提出了三種分布式陣列高精度角度估計方法。首先從對子陣陣元選取進行優(yōu)化的角度出發(fā),提出了一種基于最優(yōu)子陣劃分的分布式陣列高精度角度估計方法。該方法通過對分布式陣列的子陣陣元進行最優(yōu)劃分,提高了解模糊時參考估計的精度,減小了門限效應(yīng)對分布式陣列角度估計性能的影響。然后從調(diào)整分布式陣列結(jié)構(gòu)的角度出發(fā),提出了基于輔助子陣的分布式陣列高精度角度估計方法。該方法在陣列的兩個子陣間添加了一個與子陣結(jié)構(gòu)完全相同的輔助子陣,利用新陣列子陣間的平移不變關(guān)系,并結(jié)合多步解模糊方法得到高精度無模糊的角度估計。最后,針對雷達載體平臺面積較小時,角度估計性能較差的問題,提出了多基線分布式陣列的高精度角度估計方法。該方法可以在子陣陣元數(shù)受載體平臺面積的限制時,實現(xiàn)無模糊高精度的角度估計。此外,利用MAP法對上述所提算法的角度估計性能進行了分析,并給出了SNR門限和基線長度門限的近似計算方法。計算機仿真結(jié)果證明了所提算法的有效性。4.研究了雙基地分布式陣列MIMO雷達的高精度角度估計方法。鑒于雙基地MIMO雷達在角度估計方面的優(yōu)點,研究了分布式陣列在雙基地MIMO雷達中的應(yīng)用,并提出了相應(yīng)的角度估計方法。首先,提出了一種雙基地稀疏陣MIMO雷達的距離信息解模糊方法,該方法在解角度模糊時,創(chuàng)新性地利用了目標的距離信息和雙基地雷達的幾何關(guān)系,可以得到高精度無模糊的角度估計。然后利用這種算法的解模糊思想和自動配對ESPRIT算法原理,對雙尺度ESPRIT算法進行了改進,提出了一種基于目標距離信息解模糊的雙尺度自動配對ESPRIT算法,并根據(jù)所提算法估計誤差的概率統(tǒng)計特性進行角度估計性能分析,給出算法基線長度門限的近似計算方法。該算法有效地放寬了發(fā)射陣列孔徑擴展程度的限制,從而提高了陣列的角度估計精度,且能夠?qū)崿F(xiàn)接收角和發(fā)射角估計的自動配對。仿真結(jié)果驗證了所提算法和性能分析方法的有效性。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】:西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】:博士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號】:TN958

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本文編號:2258157

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