MIMO雷達(dá)信號參數(shù)估計(jì)算法研究.pdf

1、多輸入多輸出（MIMO）雷達(dá)系統(tǒng)利用發(fā)射波形分集和天線空間分集，獲得了比傳統(tǒng)單基地雷達(dá)更好的探測性能，對被探測目標(biāo)構(gòu)成很大威脅。因此，對MIMO雷達(dá)的電子對抗方法亟待研究。作為其中一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)，對MIMO雷達(dá)信號的電子偵察，受多個(gè)信號分量可能在時(shí)域、頻域或空域重疊等不利因素影響，面臨新的挑戰(zhàn)。為完成對MIMO雷達(dá)信號的電子偵察，除對單通道偵察設(shè)備接收信號的調(diào)制識別、參數(shù)估計(jì)算法進(jìn)行研究外，還應(yīng)分析陣列天線、多站組網(wǎng)等雷達(dá)信號偵察系統(tǒng)對不

2、同類型MIMO雷達(dá)信號的偵收處理方法。首先，由于集中式MIMO雷達(dá)信號在時(shí)域和空域都不可分離，本文研究了對發(fā)射天線陣列為均勻線陣（ULA）的集中式MIMO雷達(dá)信號的整體調(diào)制識別和參數(shù)估計(jì)算法。然后，在陣列天線偵收條件下，提出了對空域?yàn)V波后分布式MIMO雷達(dá)信號的檢測及參數(shù)估計(jì)算法。最后，基于組網(wǎng)式雷達(dá)信號偵察系統(tǒng)，本文對分布式MIMO雷達(dá)信號的偵收處理方法和時(shí)差分選算法進(jìn)行了研究分析。
　　本文的主要工作與貢獻(xiàn)如下：
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3、)在單通道偵收條件下，分別提出了基于信號模糊函數(shù)（AF）和基于高階統(tǒng)計(jì)量的集中式MIMO雷達(dá)信號調(diào)制類型識別算法。前者使用Hough變換（HT）對信號AF的模值（AAF）進(jìn)行特征提取，后者利用各種信號的高階統(tǒng)計(jì)量差異，并使用信噪比(SNR)估計(jì)輔助識別。實(shí)現(xiàn)了對集中式 MIMO雷達(dá)正交頻分復(fù)用單脈沖（OFDM-MP）信號、正交頻分復(fù)用線性調(diào)頻（OFDM-LFM）信號及正交多相編碼（OPPC）信號的識別，以及與單載波雷達(dá)信號的區(qū)分。

4、>　　2)對識別為OFDM-MP、 OFDM-LFM及OPPC調(diào)制的集中式MIMO雷達(dá)信號，分別提出了對應(yīng)的調(diào)制參數(shù)估計(jì)算法。對 OFDM-MP信號提出了多分量聯(lián)合參數(shù)估計(jì)算法，該算法對各分量頻率的估計(jì)精度高，且與極大似然估計(jì)相比，計(jì)算量不隨信號分量數(shù)增多而變大。提出多分量 Wigner-Hough變換（MWHT）對OFDM-LFM信號進(jìn)行起始頻率、調(diào)制斜率及頻率間隔估計(jì)，算法的信號檢測及參數(shù)估計(jì)性能較經(jīng)典 WHT優(yōu)勢明顯，并且使用參數(shù)

5、粗估計(jì)算法能有效地降低計(jì)算量。對 OPPC信號的循環(huán)自相關(guān)函數(shù)和循環(huán)譜密度函數(shù)進(jìn)行推導(dǎo)，以此為基礎(chǔ)，提出了對OPPC信號的載頻和碼速率的參數(shù)估計(jì)算法。
　　3)分析了陣列天線對分布式MIMO雷達(dá)信號的空域分離過程，將空域?yàn)V波后仍未被分離的OFDM信號建模為噪聲背景下個(gè)數(shù)未知、幅度不同的多分量信號，提出了信號檢測和參數(shù)估計(jì)算法。對 OFDM-MP信號進(jìn)行頻域檢測，改進(jìn)了檢測判決變量和門限設(shè)置準(zhǔn)則，提高了信號檢測概率。在調(diào)制斜率粗估計(jì)

6、的基礎(chǔ)上，對OFDM-LFM信號進(jìn)行分?jǐn)?shù)階傅里葉變換（FrFT），完成了多對分量LFM信號的檢測和參數(shù)估計(jì)。
　　4)研究了組網(wǎng)式雷達(dá)信號偵察系統(tǒng)對分布式MIMO雷達(dá)信號的偵收處理。提出了多站協(xié)同的信號處理方法，首先各偵收站對脈沖到達(dá)時(shí)間（TOA）進(jìn)行估計(jì)，上位機(jī)通過脈沖到達(dá)時(shí)差(TDOA)進(jìn)行時(shí)差分選，并根據(jù)分選結(jié)果對各偵收站的信號處理任務(wù)進(jìn)行分配，各偵收分站通過動(dòng)態(tài)濾波器提取特定的分布式MIMO雷達(dá)信號脈沖，對單分量信號進(jìn)行調(diào)