基于四元数的MIMO雷达收发角与极化参数联合估计方法研究

【摘要】多输入多输出（MIMO）雷达的相关研究内容一直是国内外学者研究的热点，其弥补了传统雷达体制的不足，在目标检测、识别与定位等方面具有较大优势。雷达目标参数估计是实现雷达目标定位、跟踪与成像的必要环节，研究MIMO雷达目标参数估计具有重要意义。双基地MIMO雷达的发射阵列和接收阵列分置较大距离，通过发射多个独立可区分的信号探测目标，并进行收发角估计可实现目标定位。然而，当存在多个较近目标时，MIMO雷达对目标参数的估计性能将会下降。为此，在接收阵列中引入极化敏感阵列来获取目标的极化信息，利用目标回波信号极化信息的不同区分不同的目标，可实现高分辨力的空间目标参数估计和精确定位。四元数作为实数域与复数域的扩展，已经广泛应用于阵列信号处理中，本文引入四元数理论，建立基于四元数的信号模型，以提高目标参数估计性能。四元数矢量的正交性增加了四元数各分量间的约束关系，基于四元数的方法能提供更精确的目标参数估计结果，具有更高的目标分辨力；而且，基于四元数的算法比传统基于复数的算法具有更高的收敛速度。本论文在传统双基地MIMO雷达对目标的发射角（DOD）与到达角（DOA）联合估计的基础上，引入极化敏感阵列，利用四元数与四元数理论，针对MIMO雷达的收发角与极化参数联合估计问题展开了深入的研究。进而，考虑MIMO雷达向大阵列的发展趋势，研究了基于大维随机矩阵理论的大阵列MIMO雷达参数估计算法。本论文的研究工作得到国家自然科学基金项目“基于极化分集的MIMO雷达参数联合估计与目标定位”（项目编号61071140）与国家自然科学基金项目“基于大维随机矩阵理论的MIMO雷达稳健目标检测与估计”（项目编号61371158）的资助。本文的主要研究工作如下：首先，在传统双基地MIMO雷达信号模型的基础之上，给出了基于极化敏感线阵的双基地MIMO雷达复数域信号模型，利用传统基于子空间的超分辨算法—MUSIC（多重信号分类）算法，提出一种MIMO雷达收发角与极化参数联合估计方法，实现了多目标参数的高分辨估计。在上述复数域MUSIC算法基础上，提出一种基于四元数的MIMO雷达收发角与极化参数联合估计方法。该方法利用四元数与四元数理论，建立基于四元数的MIMO雷达信号模型，通过构造四元数模型的接收信号统计协方差矩阵，进而得到四元数MUSIC（QMUSIC）算法的空间谱函数，提高了算法估计性能及目标分辨力。仿真结果验证了算法的有效性。与复数域MUSIC算法相比较，具有更高的参数估计性能。考虑到MIMO雷达向大阵列发展的趋势，提出了一种基于大维随机矩阵理论的大阵列MIMO雷达目标收发角与极化参数估计算法。在复数模型与四元数模型的基础上，分别构造了基于随机矩阵理论的G-MUSIC与G-QMUSIC空间谱函数。当MIMO雷达发射天线阵列及接收天线阵列阵元数均较大，快拍数无法满足要求时，G-QMUSIC算法可以保证目标参数的有效估计，且与G-MUSIC算法相比，该算法具有高分辨力及较好的目标估计性能。当目标在空间距离较近、传统算法无法较好地分辨时，该算法也可以对空间的多个目标进行精确的区分。实验结果验证了G-QMUSIC算法比G-MUSIC算法具有更好的估计性能。
【作者】李佳；
【导师】魏迎春；姜宏；
【作者基本信息】吉林大学，电子与通信工程，2014，硕士
【关键词】极化MIMO雷达；参数估计；四元数；大维随机矩阵；

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