MIMO HF雷达低信噪比斥力模型方向跟踪算法研究

"MIMO HF天波雷达中基于低信噪比斥力模型的方向跟踪算法是一种旨在提升在信号与噪声比（SNR）较低条件下，对MIMO（多输入多输出）高频（HF）天波雷达系统中目标信号方向估计准确性的技术。该算法主要应用于抑制不稳定的电离层反射产生的多径干扰。传统的粒子滤波（PF）方法在低SNR环境下不能有效校正方向估计的偏差，因此提出了一种新的基于斥力模型的方向跟踪算法，以提高跟踪精度。首先，利用Toeplitz矩阵构建的音乐（MUSIC）算法进行空间谱估计，获取感兴趣信号和非期望信号的离开方向（DOD）和到达方向（DOA）估计。然后，在粒子滤波框架下，引入斥力模型，模拟信号源之间的相互排斥效应，降低由于噪声引起的定位误差。通过调整斥力强度，可以动态地适应SNR的变化，从而实现更精确的方向跟踪。该方法通过仿真和实际数据验证，表现出优于传统方法的性能，提高了雷达系统的探测和跟踪能力。" 在MIMO HF天波雷达系统中，信号传输和接收通常受到不稳定电离层的影响，导致多径传播和杂乱信号的出现，严重影响了雷达的目标检测和跟踪。针对这一问题，本文提出的斥力模型方向跟踪算法是低信噪比环境下的一个创新解决方案。音乐算法作为预处理步骤，能够在一定程度上分离信号和噪声，提供初步的DOD和DOA估计。然而，这些估计在低SNR情况下往往存在较大偏差，无法通过常规的粒子滤波算法进行校正。 引入斥力模型是为了解决这一挑战。粒子滤波是一种概率滤波方法，通过模拟大量随机粒子来近似表示后验概率分布。在低SNR环境下，粒子滤波的性能会下降，因为噪声粒子会混淆真实信号的轨迹。利用斥力模型，可以使得粒子在更新过程中倾向于远离其他粒子，避免了粒子聚集现象，从而减少了噪声对方向估计的影响。通过适当调整斥力系数，算法可以在不同SNR条件下保持良好的跟踪性能。 实验证明，结合MUSIC算法和斥力模型的粒子滤波方向跟踪方法在跟踪精度和鲁棒性方面都有显著提高，为MIMO HF天波雷达系统在复杂电磁环境下的应用提供了有力的技术支持。这种改进的方法不仅有助于减少多径干扰，还能提高雷达在低信噪比条件下的目标识别和跟踪能力，对于未来远程监测、海洋观测和空间天气预报等领域的应用具有重要价值。