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      基于TR技術(shù)的sin-FDA-MIMO距離角度聯(lián)合估計

      2021-03-21 07:18:32丁梓航謝軍偉
      空軍工程大學(xué)學(xué)報 2021年6期
      關(guān)鍵詞:矢量雷達角度

      丁梓航, 謝軍偉, 齊 鋮

      (空軍工程大學(xué)防空反導(dǎo)學(xué)院, 西安, 710051)

      自頻控陣(frequency diverse array, FDA)這一概念被ANTONIK.P等人[1]于2006年提出,近年來許多學(xué)者對FDA雷達進行了系統(tǒng)的綜述并提出了其發(fā)展方向[2-4]。與相控陣不同的是,F(xiàn)DA雷達在每個陣元處引入一個微小的頻偏,使得其波束方向圖具有角度-距離二維相關(guān)性,但其方向圖存在角度和距離耦合。文獻[5]提出了一種采用非均勻頻偏的解耦方法,文獻[6]提出了一種采用對數(shù)頻偏的解耦方法,文獻[7]提出了一種基于子陣陣列的解耦方法,文獻[8]提出了基于遺傳算法的解耦方法。

      多輸入多輸出(multiple-input multiple-output, MIMO)雷達是一種新體制雷達,文獻[9]將FDA引入MIMO雷達中,產(chǎn)生了FDA-MIMO雷達信號發(fā)射和接收模型;文獻[10]在FDA-MIMO中引入了一種對數(shù)的非線性頻偏,文獻[11]引入了一種正弦頻偏,兩種方法都解決了距離的周期性問題;文獻[12]提出了FDA-MIMO的波束形成算法。相比于MIMO雷達只能對角度進行估計,F(xiàn)DA-MIMO雷達能夠?qū)臻g中目標的角度和距離進行二維估計。如何提高FDA-MIMO雷達對目標角度和距離的估計精度也成為了研究的重點。目前大多數(shù)研究中都建立在直達波模型上的波達方向(direction of arrival,DOA)估計算法,估計的精度受信噪比影響較大。

      時間反轉(zhuǎn)(time reversal, TR)技術(shù)來自于對光學(xué)相位共軛法的研究[13]。近年來很多研究人員將TR技術(shù)與雷達技術(shù)相結(jié)合[14-15],文獻[16]中提出將TR技術(shù)引入了MIMO雷達,建立了TR-MIMO模型。文獻[17-18]將該技術(shù)運用于MIMO雷達目標估計領(lǐng)域,提高了目標估計精度。文獻[19]將TR技術(shù)引入到FDA-MIMO中,但普通FDA-MIMO存在距離的模糊性,在對目標距離估計時易造成距離的多值性。圖1是普通FDA的波束方向圖,可以觀察到其在距離上呈現(xiàn)周期性,造成距離模糊。圖2是sin-FDA的波束方向圖,引入sin函數(shù)的非線性頻偏,消除了波束圖在距離上的模糊,實現(xiàn)了距離的單值性。

      圖1 普通FDA波束圖

      圖2 sin-FDA波束圖

      本文主要研究TR技術(shù)對sin-FDA-MIMO的DOA估計精度的影響。

      1 sin-FDA-MIMO雷達接收信號模型

      為不失一般性,假設(shè)sin-FDA-MIMO雷達發(fā)射部分與接收部分位于同一位置且都為均勻線性陣列。sin-FDA-MIMO雷達發(fā)射陣元個數(shù)為M,接收陣元個數(shù)為N,陣元間距均為d,陣元間的頻率增量為Δf。sin-FDA-MIMO雷達發(fā)射接收模型結(jié)構(gòu)如圖3所示。

      圖3 sin-FDA-MIMO模型

      發(fā)射陣列上第i個陣元發(fā)射的信號為:

      fi(t)=si(t)ej2π[f0+sin (i-1)Δf]t

      (1)

      式中:si(t)為第i個發(fā)射陣元的發(fā)射波形。

      假設(shè)目標符合遠場條件,且有K個遠場目標,則sin-FDA-MIMO第j個接收陣元接收到的信號為:

      (2)

      (3)

      式中:Rk為第k個遠場目標與陣列的距離;θk為第k個遠場目標與陣列的夾角;c為光速。假設(shè)陣元的發(fā)射信號為窄帶信號,則有:

      (4)

      假設(shè)各陣元發(fā)射信號的波形相互正交,滿足:

      (5)

      式中:τ表示在脈沖持續(xù)時間內(nèi)的時移。經(jīng)過接收機內(nèi)部的匹配濾波處理,可以得到接收信號導(dǎo)向矢量信息。對應(yīng)的接收導(dǎo)向矢量和發(fā)射導(dǎo)向矢量的表達式分別為:

      (6)

      (7)

      (8)

      a(θk,rk)=ar(rk)⊙aθ(θk)

      (9)

      式中:⊙表示Hardamard積。對應(yīng)目標信號矢量表達式如下:

      (10)

      式中:?表示Kronecker積;N∈CMN×1,是信號的噪聲空間;b(θk)∈CN×1是信號接收矢量;a(θk,rk)∈CM×1為發(fā)射矢量。

      由此,式(2)可以重新寫為:

      (11)

      式中:接收信號矩陣表達式為r(t)=[r1(t),r2(t),…,rN(t)]T;發(fā)射信號向量表達式為f(t)=[f1(t),f2(t),…,fM(t)]T。

      2 基于TR的接收信號模型

      在sin-FDA-MIMO中,將接收矩陣r(t)經(jīng)過共軛,時間反轉(zhuǎn)后再次發(fā)射,則再次發(fā)射的探測信號可以表示為:

      (12)

      sin-FDA-MIMO再次接收到的信號為:

      aH(θk,rk)f*(-t)+v(t)

      (13)

      式中:w(t)是TR探測時的噪聲;v(t)是探測信號中的噪聲n(t)與w(t)的復(fù)合噪聲。將rr(t)經(jīng)過匹配濾波處理后的目標信號矢量為:

      (14)

      3 基于TR的距離角度聯(lián)合估計

      3.1 Capon算法

      Capon算法原理是在維持期望目標空間位置信號功率不變的基礎(chǔ)上,使得噪聲及期望目標空間位置以外的干擾信號功率最小。Capon算法的空間譜可寫為:

      (15)

      通過式(14)對功率譜譜峰進行搜索可得對應(yīng)的角度和距離。

      對于sin-FDA-MIMO普通接收信號模型,式(14)中的ax=b(θk)?a(θk,rk)。

      R=E[yHy]

      (16)

      對于TR的sin-FDA-MIMO接收信號模型,式(15)中的ax=a*(θk,rk)?a(θk,rk)。

      R=E[yrHyr]

      (17)

      sin-FDA-MIMO雷達的DOA估計實現(xiàn)了目標角度和距離的二維估計,使得對目標在空間中定位變?yōu)榭赡堋?/p>

      TR-Capon算法較常規(guī)Capon算法,顯著提高了目標參數(shù)估計的精度。同時,該算法利用回波信號,使其在目標處具有聚焦特性。這些表明基于TR的DOA估計算法具有良好的效果。

      3.2 MUSIC算法

      陣列協(xié)方差矩陣R經(jīng)過特征值分解可化為信號空間和噪聲空間兩部分。

      (18)

      由噪聲特征矢量與和信號特征矢量正交關(guān)系,得到空間譜表達式:

      (19)

      對于sin-FDA-MIMO接收信號模型,式(19)中的ax=b(θk)?a(θk,rk),陣列協(xié)方差矩陣形如式(15)所示。

      對于TR sin-FDA-MIMO接收信號模型,式(19)中的ax=a*(θk,rk)?a(θk,rk),陣列協(xié)方差矩陣形式如(17)所示。

      4 仿真試驗

      為了對比sin-FDA-MIMO與基于TR技術(shù)的sin-FDA-MIMO雷達距離角度估計特性,分別針對單目標和雙目標進行仿真實驗。設(shè)發(fā)射陣列陣元數(shù)為10,接收陣列陣元數(shù)為10。陣列陣元間距d=λ/2,載頻f0=9 GHz,頻率增量Δf=10 kHz,信噪比為0 dB,快拍數(shù)L=200。

      4.1 單目標

      假設(shè)目標位置位于(30°,50 km),圖4為sin-FDA-MIMO的Capon譜MUSIC譜、TR-Capon譜和TR-MUSIC譜。圖5為4種距離角度估計算法的均方根誤差(RMSE)比較。設(shè)置300次蒙特卡洛試驗,信噪比間隔設(shè)置為2 dB。

      圖4 單目標距離角度估計

      圖5 均方根誤差變化情況

      計算角度RMSE公式如下:

      (20)

      計算距離RMSE公式如下:

      (21)

      從圖4可以看出4種DOA估計方法得到的不同樣式的空間譜,TR-Capon和TR-MUSIC得到的空間譜與常規(guī)接收信號模型下的Capon和MUSIC算法相比,具有更高的空間估計聚集性和更低的旁瓣分布。

      圖5實驗結(jié)果顯示TR-Capon和TR-MUSIC在角度和距離估計的RMSE都較Capon和MUSIC算法有明顯的下降,驗證了TR技術(shù)對提高DOA估計的有效性。

      4.2 空間位置接近的雙目標

      假設(shè)目標位置位于(20°,28 km)和(23°,30 km),圖6為處于相近空間位置的兩個目標的空間譜估計。可以看出普通Capon和MUSIC的空間譜分辨不出空間中的兩個目標,而基于TR技術(shù)的Capon和MUSIC的空間譜則能夠明顯區(qū)分。

      圖6 雙目標距離角度估計

      圖7為4種參數(shù)估計算法在不同信噪比條件下的均方根誤差(RMSE)比較。設(shè)置300次蒙特卡洛試驗,信噪比間隔設(shè)置為2 dB。圖7定量地說明了TR技術(shù)對相近空間位置的兩個目標的空間估計能力有顯著提高。

      圖7 均方根誤差變化情況

      5 結(jié)語

      TR技術(shù)對于sin-FDA-MIMO的距離角度聯(lián)合估計精度有較顯著的提高,且對于空間位置相近的目標有較強的分辨能力。

      本文建立了sin-FDA-MIMO模型,該模型可以實現(xiàn)在距離和角度上進行二維估計。在傳統(tǒng)Capon和MUSIC算法的基礎(chǔ)上,將TR技術(shù)分別融入這2種算法,并對這4種算法進行了距離角度估計精度的比較,通過計算不同信噪比下各算法的RMSE,驗證了TR技術(shù)對提高二維估計精度的有效性,為提高sin-FDA-MIMO雷達在距離和角度估計精度提供了一定的參考。

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