基于多目标crlb的分布式相干mimo雷达

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1、基于多目标CRLB的分布式相干MIMO雷达阵列优化马鹏,张珂,张剑云(电子工程学院305教研室,安徽合肥230037)摘要：根据分布式相干MIMO雷达的工作原理和空间多目标信号模型，在目标位置估计的基础上，推导证明了多目标位置估计的CRLB。在对比单目标条件下阵列优化的前提下，提出了基于多目标空间分集增益和目标互扰模型的优化布阵准则，同时分析论证了多目标条件下优化布阵存在的必然性，给出了均匀非对称水平布型为优化布阵的结论。仿真实验有效地验证了理论分析的正确性。关键词：多目标；分布式相干MIMO雷达；CRLB；阵列布型中

2、图分类号：TN958OptimizingAntennaPlacementinDistributedCoherentMIMORadarbasedonMulti-TargetCramer-RaolowBoundMaPeng,ZhangKe,ZhangJianyun(ElectronicEngineeringInstituteLab305,AnhuiProvinceHefei230037)Abstract:Inthispaper,themodelofmulti-targetbasedonthedistributedmulti

3、ple-inputmultiple-output(MIMO)radarisanalyzed,andtheCRLBofmulti-targetlocalizationestimationinthismodelisalsopresent.TheoptimalruleisimprovedbythethesisofdiversitygainandmutualinterferencebasedontheCRLBbycontrastingtheoptimalantennaplacementwithinthesignaltarget

4、case.Itisshownthattheexistinginevitabilityofoptimalantennaplacementisdemonstrated,andthenon-symmetricalbuthorizontalplacementisoptimal.Theperformanceoftheproposedestimatorisvalidatedbysimulationresults.Keywords:multi-target;distributedcoherentMIMOradar;CRLB;ante

5、nnaplacement81引言作为新体制雷达的一种标志[1]，MIMO雷达目前已成为雷达学界研究的热点问题。与传统相控阵雷达不同的是，MIMO雷达能够在空间形成多个通道，增加系统的自由度[2](DOF:degreesoffreedom)，并改善空间目标的分辨率[3]，有效地克服空间目标的RCS闪烁[4]，增强系统的检测性能。同时由于发射多组正交信号，所带来的波形分集增益也能够提高雷达系统的整体性能。优化布阵问题一直是雷达信号处理研究中的难点内容，对于MIMO雷达而言，目前研究的成果还非常少，且主要集中在波形分集MIM

6、O雷达的布阵问题。现有文献主要是关于优化波束方向图，抑制旁瓣电平和提高波达方向精度为目标的布阵理论研究：文献[5]研究了采用稀布天线时，为了克服栅瓣效应并且降低旁瓣电平，同时为了避免算法进入局部最优，提出了一种与模拟退火算法相结合的多重混合遗传布阵优化方法；文献[6]考虑优化波束方向图情况下的MIMO雷达的布阵问题，在给定的旁瓣峰值电平的约束条件下，采用遗传算法对阵元位置进行优化，得到一组符合要求的收发阵元位置；文献[7]以波达方向估计精度为目标，提出了一种MIMO雷达天线阵列设计方法，并通过抛物线理论得出来收发组合的

7、唯一性和合理性，通过分析各种收发组合，给出了发射阵元的最佳间隔设置。而对于分布式MIMO雷达，由于无法直接利用阵列信号处理的理论，无疑增加了优化布阵的难度。目前的文献仅有基于空间单目标参数估计误差分析的布阵理论，文献[8-9]讨论了非相干模式的速度估计问题，并结合CRLB对布阵理论进行了研究，证明了均匀对称布阵的最优性；文献[10]研究的是相干MIMO雷达在相位同步误差的条件下的布阵方法，提出稀疏阵元间隔优于均匀布阵的理论。从上述文献可以看出，关于MIMO雷达的阵列优化主要存在两个问题：(1)对于分布式MIMO雷达相干

8、模式的布阵理论还没有研究；(2)对于单目标条件下的优化布阵准则是否适用于多目标条件，能否建立更有说服力的判断依据。鉴于此，本文根据分布式MIMO8雷达的工作原理和空间多目标信号模型，在目标位置估计的基础上，推导了多目标位置估计的克拉美罗下界(CRLB:Cramer-Raolowbound)，并给出了一致性证明。此外提出了基于多目标