双基地MIMO雷达目标参数估计及动态跟踪新算法-论文.pdf

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1、第30卷第2期信号处理Vo1．30No．22014年2月JOuRNAL0FSIGNALPROCESSINGFeb．2014双基地MIMO雷达目标参数估计及动态跟踪新算法李丽邱天爽(1．大连理工大学电子信息与电气工程学部，辽宁大连116024；2．大连大学信息工程学院，辽宁大连116622)摘要：民航地空通信受到无线电干扰会严重危机民航飞机的正常飞行。本文在深入研究地面干扰源定位问题的背景下，提出基于分数阶模糊函数的飞机动态跟踪算法。首先提出一个新的回波信号模型，通过搜索分数阶模糊函数的峰值点，实现了对多普勒频率的瞬时估计，并提出基于分数阶模糊函数的投影近似子空间角度跟踪算法(FAF—PAST)

2、，实现了2维发射角和2维接收角的联合动态递推估计。接下来根据阵列模型图中的几何关系，推导出了飞机的运动速度及三维位置坐标，从而实现飞机目标的动态跟踪，为后续地面干扰源定位打下良好的基础。仿真结果表明了该文提出的模型和算法的正确性和可行性。关键词：干扰源定位；多普勒频率；分数阶模糊函数；投影近似子空间角度跟踪；动态跟踪中图分类号：TN911．7文献标识码：A文章编号：1003—0530(2014)02—0155—08AnovelAlgorithmforTargetParameterEstimationandDynamicTrackinginBistaticMIMORadarsystemLILiQ

3、IUTian．shuang(1．FacultyofElectronicInformationandElectricalEngineering，DalianUniversityofTechnology，Dalian116024，China；2．InformationEngineeringCollege，DalianUniversity，Dalian116622，China)Abstract：Theground—aircommunicationofcivilaviationisinterferedbyradios，whichhasseriouslyendangeredthenormalflight

4、ofcivilairplanes．Thispaperproposesanairplanedynamictrackingalgorithmbasedonthestudyoftheinter—ferencelocalization．Firstly，anovelsignalmodeltoaccuratelyestimateparametersoftheairplaneisproposed．AmethodforinstantaneousDopplerfrequencyestimationbasedonpeaksearchingofthefractionalambiguityfunction(FAF)i

5、sproposed，andamethodofproj‘ectionapproximationsubspacetrackingbasedonthefractionalambiguityfunction(FAF—PAST)ispro—posedtoestimatetheazimuthangleandelevationane．Furthermore，thevelocityandlocationoftheairplaneareestimatedbyemployingarraygeometry．Asaresult，theairplanetrackingisachievedinbistaticradar，

6、layingthefoundationsforin-terferencelocalization．Thecorrectnessandeffectivenessoftheproposedmethodareverifiedwiththecomputersimulation．Keywords：interferencelocalization；Doppler~equencyshift；fractionalambiguityfunction；projectionapproximationsubspacetracking；dynamictracking1引言薹美篙鬈双基地MIMO雷达是将MIMO技术与双基

7、地雷标参数估计和目标成像等方面有明显优势，因而成收稿日期：2013—05—03；修回日期：2013—10—03基金项目：国家自然科学基金资助项目(61172108，61139001，81241059)；国家科技支撑计划项目(2012BAJ8B06)156信号处理第30卷为雷达领域的一个研究热点[1．8]。第n个接收阵元接收的回波信号为近年来，我们无线电台数目不断增加，民用航8n(￡)=∑Xm(￡)