摘要：该文采用矢量传感器配置下的十字型阵列MIMO雷达系统,提出一种新的2维高精度DOA与极化参数联合估计算法。首先根据MIMO雷达虚拟阵列导向矢量的特点,通过降维矩阵的设计及回波数据的降维变换,将高维回波数据转换至低维信号空间;然后基于传播算子获得对应信号子空间的估计,利用收、发阵列阵元间长基线对应的旋转不变性和极化矢量中电场矢量和磁场矢量的叉积进行2维高精度DOA估计和解模糊处理,同时利用与阵列结构无关的极化域旋转不变性进行极化辅角和极化相位差的联合估计。该矢量传感器MIMO雷达阵列可同时获取MIMO雷达的波形分集和矢量传感器的极化分集,无需额外增加阵元和硬件开销,能够有效扩展阵列孔径,提高参数估计性能;同时通过降维变换及传播算子,在获取信噪比增益的同时,能够实现2维高精度DOA和2维极化矢量的联合估计及参数的自动配对,有效降低数据处理维数和参数估计的运算复杂度;最后,仿真结果验证了理论分析的正确性和算法的有效性。

摘要：针对L型阵列多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)雷达二维空间角估计问题,提出一种基于协方差矩阵联合稀疏重构的降维波达方向(direction of arrival,DOA)估计算法。该算法根据L型阵列MIMO雷达联合流型矢量的特点,通过降维矩阵的设计及回波数据的降维变换,最大程度地去除了所有的冗余数据;通过协方差矩阵联合构造稀疏线性模型,将2维角参量空间映射到1维空间,极大降低字典长度和求解复杂度的同时,不牺牲阵列孔径,实现了二维空间角度的有效估计和参数的自动配对。理论分析与实验仿真表明:与RD_MUSIC算法相比,本文降维处理有效提高阵元利用率的同时,最大程度地降低了回波数据的维数;与传统子空间类算法相比,基于协方差矩阵联合构造的稀疏线性模型充分利用了阵列孔径,无需预先估计目标数目,参数估计性能在低信噪比及小快拍数据长度下优势明显。最后,仿真结果验证了本文理论分析的正确性和算法的有效性。

摘要：针对杂波背景下对认知多输入多输出(MIMO)雷达波形设计研究较少的问题,提出了一种基于最大互信息准则的波形设计方法。该方法结合一般认知雷达波形设计模型,以雷达发射功率作为约束条件,以最大化目标与接收回波间的互信息为目标,对认知MIMO雷达的波形设计问题进行建模,并采用卡尔曼滤波一步预测的方法对快速运动扩展目标的冲激响应进行预测,实现对目标的精准估计;同时,基于上述分析采用最大能量分配的方法进行波形设计。仿真实验表明,与传统的线性调频信号(LFM)相比,文中所提方法可以获得更多的信息量。

摘要：该文针对十字型阵列配置下的单基地MIMO雷达2维空间角度估计问题,提出一种新的基于酉变换的高精度估计算法,算法利用收、发阵列中十字型阵列的中心对称性,通过酉矩阵设计及酉变换过程,将发射、接收阵列中对应的长、短基线平移不变关系映射到实数域,并基于双尺度酉ESPRIT算法实现2维参数的无模糊高精度估计。仿真结果表明:该文算法不牺牲阵列孔径,在获得2维空间角度无模糊高精度估计的同时,无需额外的配对算法和谱搜索;与传统酉变换过程相比,该文算法的酉变换过程等效将发射与接收导向矢量分别实数化,有效克服了传统酉变换算法中实数域旋转不变因子无法提取的问题,在实现特征分解与参数求解完全实数化的同时,具有更低的运算复杂度。最后,通过仿真实验验证了该文算法的正确性和算法的有效性。

摘要：针对现有的多天线正交频分复用(multiple-input multiple-output orthogonal frequency division multiplexing,MIMO-OFDM)系统自适应信道估计算法均未充分利用信道状态信息的时频相关性,导致估计性能不够理想的问题,提出一种自适应调整可变步长参数的信道估计算法。该算法以一维的最小均方误差(least mean square,LMS)自适应信道估计算法为基础,通过充分利用当前的信道矩阵的时频信息,自适应调整最优步长参数,解决了实际估计算法中使用时频二维信息进行估计复杂度高的问题,并获得了较为理想的信道估计精度。仿真结果表明,该算法能有效提高信道估计的精度,且对多普勒频移具有很强的鲁棒性。

摘要：随着武器装备信息化建设的发展,装备的现代化管理日益重要。介绍了一种基于GPRS和GPS的远程装备监控管理系统,给出了系统的硬件模块、软件设计以及实验结果。系统较好地解决了现代化装备的监控难题。