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1、双基地MIMO雷达的DOD和DOA联合估计摘要：一种用于双基MIMO雷达DOD和DOA联合估计的基于多发射端的旋转因子的ESPRIT算法被提出。冃标的DOD和DOA可以通过封闭形式和自动配对解决。另外，在发射端利用三天线的此方法可以消除色噪声。仿真结果验证了该算法的性能。1.引言MIMO雷达比传统相控阵雷达有着很多潜在的优点。统计MTMO雷达通过充分利用空间分集,其发射端（或发射端和接受端）天线的间距可以远离对方，从而克服市于FI标闪烁效应造成的性能下降。不同于统计MIMO雷达,相干MIMO雷达（为了简化,我们在下文称之为MIMO雷达）的
2、多个收发阵元到目标射线近似平行，能实现相干处理增益。文献【2】说明MIM0雷达使我们获得的熄拟孔径大于真正孔径，它将导致窄波束变窄和降低旁瓣。参数可识别性也在文献【8】屮进行了讨论，它证明了可以亳不含糊的确定目标最大数量的MTMO雷达也在大幅增加。文献【6】，【7】说明了MIMO在雷达地面运动目标检测中，为了估计FI标的RCS,自适应技术也应用到M1MO雷达屮。文献［9］利用Capon算法进行DOA和DOD联合估计，但是它假设目标的散射因子是一个随机过程，且需要进行二维的角度搜索。ESPRIT是一个高分辨率的参数估计技术。在文献【10】中
3、，DOA矩阵法被用来估计方向角和幅度，一些方法也被提议用于MTMO通信系统的DOAs和DODs佔计°多重信号分类（MUSTC）法被引入用于DOAs和DODs估计，但是它需要多维搜索，苗，等等。文献【11】提出二维一元ESPRIT法估计DOAs和DODso高估计性能可以在高信噪比的条件下实现，但前提是信道矩阵要被准确的估计。而且，该方法可以估计的DOAs和DODs的数量不仅受限于发射端的数量也受限于接收端的数量。在本论文中，我们提出了一个以ESPRIT算法为基础的方法对双基地MTMO雷达的DODs和DOAs进行估计。冃标的DOD和DOA对以
4、通过封闭形式和自动配对解决，对识别的冃标数要比文献【11】提出的算法要多。通过在发射端利用三天线，此方法可以消除色噪声。本文组织如下。双基地MIMO雷达信号模型在Section2提出，Section3为ESPRIT应用于双基MIMO雷达。两天线和三天线的情况都被讨论。角度的闭合形式的解被派生。目标角度的CRB在Section4给出。Section比较了两种系统的估计性能。最后,Section6总结了论文。2.双基MIMO雷达信号模型考虑一个由M个密集发射天线和N个密集接受天线组成的窄带双基MIMO雷达系统，如FIG.1。发射端发射M个正交
5、编码信号。假设该非周期的自相关，互相关信号的旁瓣非常低，即使多普勒变换存在。所发射的基带信号的编码记为几几円eC,xm表示第m个发射信号且smsm=K-在本论文中,利用了文献【13】中的的一类零相关区中的二进制序列。Section4的仿真表明即使高多普勒频率存在，在零相关区的自相关和互相关旁瓣依然很低。多普勒频率对波形的正交性儿乎没有影响，这些波形近似保留了它们在目标的大型多普勒频率的正交性。因此多普勒频率造成的多种脉冲可以被忽略。这儿，我们假设所有目标定位于一个相邻的范围内，既所有的目标都在零相关区，所以不同范围内的目标旁瓣可以被忽略
6、。假设一个目标位于（°，&）,其中甲为冃标期望的发射角（定义为DOD）,&为目标期望的接收角（定义为DOA)o接收到的数据通过目标发射到达接收阵列可以被表示为如下表达式X=m⑹阿3...屮”的*乙/=Sy(1)此处0GC定义为冃标RCS,fd为多普勒频率。ar(0)eCjVxl为接收阵列的导向矢量，q(°)为发射阵列的导向矢量。庁定义为慢时且丨为慢时指数和L为脉冲数。Z=CNXK定义为噪声矩阵且Z的列是独立的且于零均值的圆对称复杂高斯随机向量同分布，Q为一个未知的协方差矩阵。应该指出(1)忽视了由九引起的脉冲相位变化。匹配接收到的数据同信
7、号SmH(smsmH严=(1/尿)S/•我们得到o丫皿=和呃S卩皿2%+左■X0■•=和叽(皿辰2%+际(2)(4)(5)且定义为第m个元素的发射阵列导向矢量。Ntft6CNxl定义为第m个基带传输信号匹配滤波器后的噪声向量，(•)〃为埃尔米特转置。在P目标的情况下，(2)可以被修改为H3+必此处&=匕.(&
8、),..・,％(&/,)]此处(•)表示通过一个向量构造对角矩阵。这里，我们假设不同的li标具有不同的多普勒频率且所有的pli标在相同的范围区间。假设第一个发射天线位于参考來源，D,=1卩,1卩为一个P维的单位矩阵。3.双基MIMO
9、雷达的ESPRIT法在发射端有两个阵元的情况下，通过(4)我们可以得到X=4,Q+N
10、(8)(9)乙和E为第一个和第二个发射端的接收数据。噪声的协方差矩阵如卞:1®IM]vec(Z)ve
