[发明专利]单基地MIMO雷达中降维传播算子的方位估计方法

说明书

技术领域

本发明涉及空间信号到达方向(DOA)估计的技术领域，特别涉及单基地MIMO雷达中降维传播算子的方位估计方法。

背景技术

MIMO雷达利用多天线技术，同时发射独立的信号波束来探测目标，并接收相应的目标反射信号，它比较传统的相控阵雷达有很多潜在的优势。MIMO雷达系统比其他只有一个传输天线的系统有更多自由度，这些额外的自由度能克服衰落效应，提高空间分辨率，增强参数的可识别性并提高目标探测性能。

我们已经研究过MIMO雷达的角度估计算法，但这些算法都有不同的缺陷。Capon算法和多重信号分类(MUSIC)算法需要高复杂度的谱峰搜索；借助旋转不变技术估计信号参数(ESPRIT)算法和求根MUSIC算法需要对互相关矩阵进行特征值分解来获得信号子空间或噪声子空间。平行因子分析(PARAFAC)算法和自适应PARAFAC算法是迭代算法，这通常比子空间算法需要更高的复杂度。由于传播算子算法不需要对互相关矩阵进行特征值分解，也不需要对接收的数据进行奇异值分解，因此它的计算量可以显著减小。

发明内容

本发明目的是针对现有算法存在的缺陷，基于传播算子算法和降维变换提出了一种单基地MIMO雷达下的高效波达方向估计算法。该算法比传统传播算子算法的复杂度更低，同时角度估计性能要稍好于传统传播算子算法。这种算法在不进行谱峰搜索时也十分有效。

本发明一种单基地MIMO雷达中基于降维传播算子的波达方向估计方法包括如下几个步骤：

1)对接收信号进行降维变换：

y(t)=W^-1G^Hx(t)

其中：x(t)接收端匹配滤波器的输出信号，

2)然后由降维后接收信号对传播算子进行估计。对降维后的接收信号进行L次采样并定义Y=[y(1)，y(2)，…，y(L)]，它可由Y=[Y₁^T，Y₂^T]^T表示，其中进而我们可以得到P的最小二乘估计，

P^=Y2Y1+]]>

3)由传播算子矩阵构建两个子矩阵。由构建子矩阵和为矩阵的前(M+N-2)行组成矩阵，为矩阵的后(M+N-2)行组成矩阵。

4)传播算子的旋转不变性估计波达方向。计算对进行特征值分解，进而估计波达方向，

θ^k=sin-1(angle(λk)/π)]]>

其中angle(.)表示取元素的相角运算，λ_k为的第k特征值。

本发明的优点在于：①充分利用了单基地MIMO雷达收发天线均匀线阵特性；②该算法角度估计性能好于传统传播算子算法；③该算法比传统传播算子算法的复杂度更低，无需谱峰搜索。

附图说明

图1是几种算法在M=8，N=8，K=3，且L取不同值时的复杂度对比；

图2是本算法在M=8，N=8，L=100和SNR=10dB时对所有三个目标的角度估计结果；

图3是几种算法在M=8，N=8，L=100时的角度估计性能对比；

图4是本算法在M=8，N=8，且L取不同值时的角度估计性能对比；

图5是本算法在N=8，M取不同值时的角度估计性能比较；