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近年来,由多个小孔径阵列雷达分散布置构成的分布式阵列新体制稀疏雷达具有灵活的机动性、良好的参数估计性能、高稳定性,逐渐成为雷达界广泛关注的焦点。该阵列的子阵列分散布置,能够实现阵列的大口径,进而可以提高角度估计的性能。但是其子阵间距远大于半波长,导致测角模糊而影响角度参数估计。并且该阵列可估计的信源数并未增加。故本文针对分布式阵列雷达的角度估计的相关问题展开研究。具体内容如下:首先,以分布式阵列为研究对象,对分布式阵列的阵列结构及其信号模型进行研究,并结合其结构特点推导了其方向图。对MUSIC和ESPRIT两种经典DOA估计方法进行了研究。通过MATLAB仿真分析验证了栅瓣特性对分布式阵列的DOA等参数估计性能的影响。其次,针对分布式阵列DOA估计的自由度和分辨力的问题进行研究。将嵌套阵列结构引入到现有的分布式阵列雷达子阵列中,提出了一种分布式嵌套阵列的阵列结构。针对其阵列结构特点及信号模型进行研究,提出了基于多尺度ESPRIT的DOA估计方法和基于预处理加权信号子空间MUSIC的DOA估计方法。通过理论分析和MATLAB仿真表明:该两种方法能够在保持分布式阵列原有优点的基础上,有效地提高阵列天线的自由度,扩大阵列孔径,提高DOA估计精度。并且两种方法都利用阵列优势引入了短基线DOA估计,能够通过多层解模糊来提高参考估计的精度,使之最终得到的长基线DOA估计的性能更好。最后,研究了双基地分布式嵌套阵列MIMO雷达的DOD和DOA联合估计方法。结合分布式嵌套阵列的布阵优势与双基地MIMO雷达的优点,提出了一种双基地分布式嵌套阵列MIMO雷达的阵列结构,并提出了基于目标距离信息解模糊的自动配对双尺度ESPRIT的高精度角度估计方法。理论分析和MATLAB仿真表明:该方法能够在不增加硬件复杂度的条件下实现阵列的短长基线的同时虚拟扩展,提高系统的角度估计算法的超分辨能力和测角精度,且各估计值之间无需额外的配对算法,进一步提高算法的测角性能和目标分辨能力。