FDA-MIMOレーダーを使用したスパースベイズ学習に基づくメインビーム欺瞞妨害抑制法

メインビームの欺瞞妨害は、妨害信号を目的信号から区別することが難しいため、レーダー性能を大きく劣化させます。この問題に対処するため、周波数多様体アレイ（FDA）-マルチ入力マルチ出力（MIMO）を使用したスパースベイズ学習に基づくメインビーム欺瞞妨害抑制法が提案されます。角度次元に加えて、FDA-MIMOに導入された距離次元を利用してメインビームの干渉を検出します。距離と角度が結合しているため、最初に距離-角度分離法を示し、オフグリッド問題を考慮に入れたスパース再構成モデルを構築します。その後、到着方向（DOA）とソースの距離をそれぞれ推定するためのスパースベイズ学習に基づく方法が提案されます。過大評価された干渉電力がビームフォーミング性能にあまり影響を与えないことを考慮し、サンプル共分散行列の最大固有値を干渉電力として採用します。最後に、推定されたDOA、範囲、および電力に基づいて、干渉プラスノイズ共分散行列（IPNCM）が再構成され、目的信号ステアリングベクトルを持つ提案されたビームフォーマが実現されます。シミュレーション結果は、提案されたビームフォーマが既存の方法より優れており、メインビームの干渉を著しく抑制できることを示しています。