基于多測量矢量稀疏表示的mimo雷達連續(xù)目標角度估計方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種能夠提高單基地MIMO雷達角度估計性能的基于多測量矢量稀疏表示的MIMO雷達連續(xù)目標角度估計方法。包括以下幾個步驟：獲取單基地MIMO雷達的接收信號；對接收信號進行降維處理；對降維后的接收信號稀疏表示，建立完備字典；對字典矩陣進行劃分，設(shè)計權(quán)矩陣；求得單基地MIMO雷達稀疏化框架下的接收信號，求解稀疏矩陣通過尋找稀疏矩陣中非零行獲得目標的波達角DOA。本發(fā)明具有良好的角度估計性能，同時對于連續(xù)目標同樣有效，在沒有正確估計目標數(shù)目情況下也能夠具有良好估計性能。
【專利說明】基于多測量矢量稀疏表示的MIMO雷達連續(xù)目標角度估計方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于單基地MMO雷達【技術(shù)領(lǐng)域】，特別涉及一種能夠提高單基地MMO雷達角度估計性能的基于多測量矢量稀疏表示的MMO雷達連續(xù)目標角度估計方法。
【背景技術(shù)】
[0002]多輸入多輸出，multiple-1nput multiple-output,簡稱ΜΙΜΟ,雷達在雷達領(lǐng)域引起了很大的關(guān)注，成為目前一個熱門研究課題，MMO雷達相比于傳統(tǒng)相控陣雷達具有很多潛在的優(yōu)勢。根據(jù)發(fā)射陣列和接收陣列的結(jié)構(gòu)可以將MMO雷達分為兩類:一種是統(tǒng)計MMO雷達，它的發(fā)射陣列和接收陣列是廣泛空間分布的，以獲得連續(xù)處理增益進而解決目標閃爍問題(IEEE Signal Processing Magazine, 2008, 25 (I):116-129)。另外一種是相干MMO雷達(IEEE Signal Processing Magazine, 2007, 24 (5):106-114)，包括收發(fā)分置雙基地MMO雷達，還有發(fā)射陣列和接收陣列是緊密空間分布的單基地MMO雷達。相干MMO雷達能夠獲得比真實孔徑大的虛擬孔徑，因此它能夠獲得精確的角度估計。
[0003]在過去幾年，MMO雷達角度估計問題受到人們的廣泛關(guān)注，已經(jīng)提出了一些MMO雷達角度估計算法，包括旋轉(zhuǎn)不變子空間(ESPRIT)算法(ElectronicsLetters:2008,44(12):770-771)和平行因子分解算法(IEEE Tansactions on SignalProcessing:2010:58(11))。為了提高角度估計精度，利用虛擬陣列的特殊結(jié)構(gòu)，提出了 RD-ESPRIT(Electronics Letters:2011,47(4):283-284)和 RD-Capon 算法(IETRadar, Sonar and Navigation:2012,8(8):796-801),角度估計性能得以提升。利用陣列結(jié)構(gòu)的空域分集特性，提出了 DOA估計的發(fā)射波空間能量集中技術(shù)(IEEE Transations onSignal Processing:2011,59(6):2669-2682)，使得每個接收天線的SNR增益獲得最大值，因此角度估計性能明顯提升。然而，上述提到的大多數(shù)方法都是基于子空間技術(shù)，它們在很大程度上依賴一個精確的協(xié)方差矩陣估計以及目標數(shù)的正確判斷，在連續(xù)目標情況下則失效。
[0004]最近，稀疏表示在統(tǒng)計信號分析和參數(shù)估計領(lǐng)域獲得人們很大的關(guān)注，使得應(yīng)用稀疏重構(gòu)的DOA估計方法得到了很大的發(fā)展。相繼提出一些新方法，比如用協(xié)方差進行DOA估計其中包括協(xié)方差矩陣(IEEE Transaction on Aerospace and Electronic Systems,2013,49(3):1710-1724)和協(xié)方差矢量(IEEE Transaction on Signal Processing,2011,59(2):629-638)的稀疏表示。提出關(guān)于信號測量矢量(SMV)問題的加權(quán)I1-范數(shù)最小化迭代算法，大權(quán)值用來處罰那些在接收信號中接近于零的元素，小的權(quán)值用來保護那些大的兀素(Journal of Fourier Analysis and Applications, 2008,14 (5):877-905)。然而，MMO雷達DOA估計通常遇到多測量矢量問題，這時迭代算法就不再適用了 ；另一方面，在MIMO雷達重構(gòu)稀疏矩陣時需要二維字典矩陣，這帶來很大的計算復雜度，甚至可能導致稀疏矩陣無法恢復。
【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明的目的是提供一種具有高估計性能的基于多測量矢量稀疏表示的MIMO雷達連續(xù)目標角度估計方法。
[0006]本發(fā)明是通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)的:
[0007]基于多測量矢量稀疏表示的MIMO雷達連續(xù)目標角度估計方法，包括以下幾個步驟，
[0008]步驟一:獲取單基地MMO雷達的接收信號；
[0009]步驟二:對接收信號進行降維處理；
[0010]步驟三:對降維后的接收信號稀疏表示，建立完備字典；
[0011]對波達角DOA稀疏采樣
【權(quán)利要求】
1.基于多測量矢量稀疏表示的MIMO雷達連續(xù)目標角度估計方法，其特征在于:包括以下幾個步驟， 步驟一:獲取單基地MMO雷達的接收信號； 步驟二:對接收信號進行降維處理； 步驟三:對降維后的接收信號稀疏表示，建立完備字典； 對波達角DOA稀疏采樣P,, S2,…,4* L >> P, 建立波達角DOA的完備字典為:
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多測量矢量稀疏表示的MIMO雷達連續(xù)目標角度估計方法，其特征在于:所述的單基地MIMO雷達系統(tǒng)具有M個發(fā)射天線和N個接收天線的均勻線陣，單基地MMO雷達的接收信號為:
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于多測量矢量稀疏表示的MIMO雷達連續(xù)目標角度估計方法，其特征在于:所述的對接收信號進行降維處理的過程為: 單基地MIMO雷達的收發(fā)導向矢量為:
Uf(O) Φ?,ΑΟ) = Gb(G) G是降維轉(zhuǎn)換矩陣:-J0-G= Λ! eC 樹—則ι? b ( Θ )是導向矢量:
b ( θ ) = [1，exp (j Ji sin Θ p)，…，exp (j Ji (M + N-2) sin Θ p) ]T，
其中 Jm- [ΟνΧπι，In，Onx (m-111-1)]，m — 0，I，…，M_1， 設(shè)定矩陣f = ghg，得到:F = diag l92f…,Μ?η(Μ，ιτ?η(Μ，N)，"”2，l
^............................-V...........................................J
LΛ/ m flJ 降維后的接收信號為:
Y= WX = r(1/2)FBS+WN = F(1/2)BS+WN
其中 W 為降維矩陣，W = F_帽Gh，B = [b ( Θ J，b ( Θ 2)，…，b ( θ p)]。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于多測量矢量稀疏表示的MIMO雷達連續(xù)目標角度估計方法，其特征在于:所述的劃分字典矩陣乂為兩個部分，表示為Bf ]? Bf由可能目標的導向矢量b(0p)構(gòu)成，P= (1，2，…，P)，Bf由字典矩陣1#中剩下的導向矢量構(gòu)成， 權(quán)矩陣D為:
D = Cliag(W)^ 其中權(quán)向量 亭;1Bl=Oii R U..:.V:R.:Bf]
=[W",，WU,]Rr是接收數(shù)據(jù)Y的協(xié)方差矩陣，代表W(1)每行I2范數(shù)的列向量，胃+f代表W⑵每行I2范數(shù)的列向。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于多測量矢量稀疏表示的MIMO雷達連續(xù)目標角度估計方法，其特征在于:所述的單基地MIMO雷達稀疏化框架下的接收信號為:
Ysv=YVj= F1.H S.其中稀疏矩陣I=S義，nw=mtf氣€C〃為最大的P個特征值對應(yīng)的右奇異特征向量組成的矩陣， 稀疏矩陣^滿足I1-范數(shù)約束最小化問題: min|DSf[ s.1.|Ysv—爲通過二階錐編程求解 稀疏矩陣i|，尋找稀疏矩陣的非零行獲得目標的波達角DOA。
【文檔編號】G01S7/41GK103983958SQ201410206187
【公開日】2014年8月13日 申請日期:2014年5月16日 優(yōu)先權(quán)日:2014年5月16日
【發(fā)明者】王偉, 王咸鵬, 劉婧, 劉琦, 李欣, 黃平, 王慧, 王犇, 陳錚 申請人:哈爾濱工程大學