基于极化分集的MIMO雷达参数联合估计与目标定位

针对空间分集MIMO雷达在紧凑结构天线设置、小目标检测、相干处理能力方面的缺陷，以及相干MIMO雷达无法获得分集增益、目标检测能力差等问题，本项目提出基于极化分集的MIMO雷达方案，在收发阵列中引入多极化天线，以空时处理、极化敏感阵列处理、联合谱估计、高阶循环统计量理论为工具，研究（1）MIMO雷达空-时-极联合发送分集的波形设计方法和极化多天线MIMO雷达多通道信号模型；(2) 基于极化分集和自适应波形极化技术的MIMO雷达目标检测方法；（3）MIMO雷达目标发射角、到达角、时延、极化状态、多普勒的联合估计算法和多目标分辨方法；（4）联合极化分集与空间分集的MIMO雷达目标三维定位方法。.MIMO雷达作为一种新体制雷达，在目标定位上具有巨大应用前景，目前研究尚处于初级阶段。上述研究有利于探索提高复杂杂波背景下MIMO雷达目标参数估计与定位性能的新方法，为雷达信号处理提供新的理论平台。

本课题围绕基于极化分集的MIMO雷达多目标参数联合估计与目标定位问题展开深入研究，建立了极化MIMO雷达多通道信号模型，研究了MIMO雷达极化波形设计和极化参数优化方法以及空-时-极化联合发送分集的波形设计方法，实现了自适应波形极化；研究了基于极化分集的MIMO雷达目标检测方法；研究了MIMO雷达目标发射角（DOD）、到达角（DOA）、极化状态和多普勒参数的联合估计方法以及多目标分辨方法；研究了利用极化分集的MIMO雷达二维/三维目标定位方法，并对定位精度进行了分析。所取得的主要成果如下：提出一种基于互信息准则和交替投影优化的MIMO雷达极化波形选择方法；提出一种基于萤火虫优化（GSO）算法的极化MIMO雷达目标检测方法；提出一种基于ESPRIT算法的双基地MIMO雷达DOD、DOA和极化参数联合估计方法；提出一种联合极化和角度信息的双基地MIMO雷达稳健目标定位新方法；提出一种未知相关噪声背景下双基地MIMO雷达目标定位算法；提出一种快速高分辨的双基地MIMO雷达多目标定位算法；提出基于平行因子（PARAFAC）四线性交替最小二乘的双基地MIMO雷达2D-DOD、2D-DOA、极化参数和多普勒频率联合估计算法；提出一种基于四元数模型的DOA、DOD和极化参数联合估计算法；提出适用于单基地MIMO雷达系统的循环统计量DOA估计改进算法。研究成果利用极化分集改善了MIMO雷达对小目标的检测性能，提高了多目标估计的分辨力，对复杂噪声杂波背景下目标精细识别及三维定位的研究具有重要意义。项目共发表和录用研究论文40篇（其中：英文学术刊物论文14篇，中文刊物论文16篇，国际学术会议论文10篇）。发表论著被SCI收录4篇，EI收录15篇，仍有部分成果在评审和修改中。培养出站博士后1名、毕业硕士5名。