传统算法通常采取舍弃互质阵列的“差联合”阵列形成离散虚拟阵元,只利用其中连续虚拟阵元进行离波方向角(direction of departure,DOD)和波达方向角(direction of arrival,DOA)联合估计,存在自由度提升受限、估计性能不佳等问题。对此,提出基于虚拟阵元内插的互质阵列目标DOD和DOA联合估计算法。首先,将两个互质子阵以零点为中心布列,分别构成双基地多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)雷达的发射阵列和接收阵列,该布阵结构将传统的虚拟阵元由阵列“差联合”结构形式变成“和联合”结构形式,降低了虚拟阵列的冗余度。其次,在形成的虚拟阵元基础上,通过在虚拟阵列孔洞位置内插虚拟阵元使其连续,对于内插的虚拟阵元无实际接收信号问题,基于最小化核范数优化理论,采用协方差矩阵Toeplitz化重建的方式恢复内插虚拟阵元的等价接收信号,利于所有虚拟阵元层面的角度联合估计。最后,针对因角度配对导致的高运算量问题,结合降维多重信号分类(reduced dimension multiple signal classification,RD-MUSIC)算法使角度自动配对,从而减小算法运算复杂度。有效提高了目标分辨力和角度联合估计性能,仿真实验验证了算法的有效性。
针对低空目标仰角估计时,多径信号间的混叠严重影响雷达的测角性能的问题,基于压缩感知理论的波达方向(direction of arrival,DOA)估计算法与多输入多输出(multi-input and multi-output,MIMO)雷达体制结合起来共同进行低空目标DOA估计的研究,提出了一种基于互协方差矩阵稀疏重构的MIMO雷达低空目标DOA估计算法。首先,对MIMO雷达多径接收信号广义匹配滤波后的虚拟矩阵向量化处理,并针对向量化后虚拟孔径扩展带来运算量大的缺点,通过降维处理来减少运算量;然后利用多快拍数互协方差矩阵中的噪声独立不相关的优点,降低噪声影响,提高算法估计性能;最后转化为凸优化问题进行稀疏恢复。仿真结果表明算法在直达信号与多径反射信号相互削弱的情况下,仍能有效估计低空目标的仰角,较L1-SVD和L1-SRACV算法对低空目标具有更好的仰角估计性能。
