Joint 2-D angle and Doppler frequency estimation for bistatic co...

### 关于双基地共素MIMO雷达的二维角度与多普勒频率联合估计的研究 #### 摘要 本文提出了一种针对双基地共素多输入多输出（MIMO）雷达进行二维（2-D）角度与多普勒频率联合估计的新算法。该算法的核心思想在于将传统的快照均匀采样扩展至共素采样，从而获得更多的虚拟快照来提高多普勒频率的估计精度。此外，通过三线性分解（TD）提取的目标参数向量的协方差矩阵被重新排列成范德蒙结构，以便估计参数。考虑到更多的虚拟元素和虚拟快照，与传统方法相比，以及与具有均匀线性阵列（ULA）的传统双基地MIMO雷达相比，本文提出的算法能实现更好的性能。 #### 关键技术点 1. **共素阵列（CPA）与双基地MIMO雷达** - 共素阵列由两个均匀线性子阵列组成，这些子阵列之间的平均间隔不是连续整数倍而是共素对。与均匀线性阵列相比，共素阵列能够使用较少的阵元来实现更大的孔径覆盖，并且具有更高的自由度。 - 双基地MIMO雷达利用了发射机和接收机分离的特点，这为雷达系统提供了额外的灵活性和优势，例如改善目标检测能力、增加分辨率等。 2. **二维角度与多普勒频率联合估计** - 本研究中的联合估计算法旨在同时估计目标的方位角、俯仰角和多普勒频率。这一联合估计对于雷达跟踪和识别多个运动目标尤其重要。 - 算法利用了共素采样的特性，这种采样方式不仅提高了多普勒频率的估计精度，还增加了估计的角度分辨率。具体而言，通过增加虚拟阵元的数量，算法能够获得更准确的角度估计。 3. **三线性分解（TD）与范德蒙结构的应用** - 三线性分解是一种从高维数据中提取有用信息的技术，本文中它被用于提取目标参数向量。通过这种方式，可以从接收信号中有效提取目标的相关信息。 - 范德蒙矩阵在信号处理领域有广泛的应用，尤其是在参数估计问题中。本文中，作者通过对目标参数向量的协方差矩阵进行重新排列形成范德蒙结构，以实现角度和多普勒频率的有效估计。 4. **模拟验证** - 文章通过数值模拟验证了所提出的算法的有效性和优越性。模拟结果表明，在相同条件下，该算法相较于传统方法具有更高的精度和稳定性。 #### 结论 本文介绍了一种针对双基地共素MIMO雷达的二维角度与多普勒频率联合估计的新算法。通过引入共素采样和利用三线性分解技术，该算法显著提高了多普勒频率的估计精度，并且在角度估计方面也表现出色。通过理论分析和模拟验证，证明了该算法的有效性和先进性，为未来的雷达系统设计提供了重要的参考价值。