简介:提出了一种新的单基地MIMO雷达波达方向(DOA)估计算法:降维Power-ESPRIT算法。该算法首先通过降维变换将MIMO雷达数据变换至低维信号空间,然后进行从复数域到实数域的转换,并在实数域上使用采样数据协方差矩阵的幂获得信号子空间的估计,最后构造实值旋转不变性方程估计目标的DOA。仿真结果表明,在低信噪比、低快拍数的环境下,该算法与已有ESPRIT方法相比,具有近似性能,却拥有较低的计算复杂度。该算法的计算复杂度是RD-ESPRIT的25%左右,是RD-UESPRIT的65%左右。
简介:为了提高线性调频连续波(LinearFrequencyModulationContinuousWave,LFMCW)雷达的测距精度,一般采用稳定性能好、计算量小的Quinn算法。但在低信噪比、频率偏差位于量化频谱附近时,Quinn算法的估计误差很大。针对Quinn算法的缺陷,提出了一种改进的Quinn算法,该算法引入频率偏差因子,把频率偏差先平移到量化频率中间,利用Quinn算法在频率偏差位于量化频谱中间获取高精度测距的优点,提高LFMCW雷达的测距精度。仿真结果表明,改进的Quinn算法具有很好的抗噪声性能,频率估计均方根误差接近克拉美罗下限(Cramer-RaoLowBound,CRLB),能够满足LFMCW对测距精度的需求。
简介:一发多收MIMO雷达结合了集中式和分布式MIMO雷达的工作特点,兼有两种模式的性能优势。接收站可以独立测得发射站角度信息,存在信息冗余,通过加权最小二乘融合可得到高精度的定位结果,这将会使目标关联的结果更加精确。基于T/R-R模式一发双收MIMO雷达,分析了MIMO雷达目标关联的性能,建立了概率模型,推算了正确关联概率和错误关联概率,数值计算和蒙特卡洛仿真结果显示了模型的正确性。最后通过与普通相控阵雷达比较,验证了一发多收MIMO雷达目标关联的性能优势。