针对传统的基于阵列天线全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)欺骗干扰检测算法的局限性以及模糊度求解问题的复杂性,提出一种4天线GNSS欺骗干扰测向方法,能够在不受周跳影响下动态求解模糊度,实现欺骗干扰检测与测量。算法利用处于不同平面内的4条天线组成六基线并构建了4个非同一平面三角天线阵,在不同三角天线阵中,通过固定基线以及信号传播空间特性进行信号实际波达方向(Direction of Arrival,DOA)解算。根据信号到达不同三角天线阵理论方向一致性,对模糊度实施动态解算。通过对比信号的实际DOA与接收机根据星历信息计算并输出的理论DOA,根据二者残差平方和(Sum of Squared Errors,SSE)是否超过预设门限来判断信号是否受到欺骗。在实际观测过程中,各个接收机之间存在开机随机钟差,各天线、电缆长度不均以及天线相位中心不稳定问题,导致载波相位单差观测值存在偏差,对这些误差修正方法进行推导,通过实验进行验证,欺骗检测效率可达100%。
电磁矢量传感器多输入多输出(electromagnetic vector sensor multiple-input multiple-output,EMVS-MIMO)雷达是一种新兴技术,可实现二维波达角(2D-DOA)估计。针对单基地稀疏阵列EMVS-MIMO雷达,提出一种基于旋转不变性信号参数估计技术ESPRIT(estimation of signal parameters via rotational invariance techniques)的降复杂度(reduced-complexity,RC)信号参数估计算法,能够实现对目标2D-DOA的快速估计。首先,对接收阵列数据进行RC处理,以消除阵列冗余数据;其次,利用ESPRIT可获得高分辨率的俯仰角估计,由于阵列的稀疏性,该估计值具有模糊性;再次,利用矢量叉积技术获得具有无模糊特性的2D-DOA;最后,利用无模糊的俯仰角估计对有周期模糊的估计进行解模糊,获得具有高分辨率、无模糊特性的俯仰角估计。该算法适用于大规模EMVS-MIMO雷达系统,且相比现有的ESPRIT-Like算法拥有更高的估计精度,通过MATLAB仿真验证了算法的有效性。
针对分布式多输入多输出(multi-input multi-output,MIMO)雷达测向中存在的数据信息提取不充分、运算量偏大等问题,开展了基于广义奇异值分解(generalized singular value decomposition,GSVD)的测向算法研究,以提高低信噪比条件下的角度估计性能。首先,建立了分布式阵列MIMO雷达回波信号的统一化表征模型;其次,将分布式MIMO雷达系统接收阵列数据的多线程GSVD问题转换为一个联合优化问题,运用交替最小二乘(alternating least squares,ALS)技术实现阵列信号流行矩阵的拟合,并引入子空间类算法实现目标角度联合估计;最后,对优化问题增加l1范数约束,避免了每次迭代中进行的奇异值分解运算,降低了算法运算量。仿真实验从角度联合估计、均方误差、运算时间等方面验证了所提算法的有效性。
