[发明专利]基于MUSIC算法的双基地MIMO雷达角度估算方法

说明书

本发明公开了一种基于MUSIC算法的双基地MIMO雷达角度估算方法，其通过构建接收阵列数据在匹配滤波后的差分协方差矩阵，利用特征值分解的方法对协方差矩阵进行特征分解，获得噪声子空间的估计；并利用谱峰搜索中的极小值即可获得目标角度的估计；最后通过配对计算确定真实DOD值及所估计角度的配对。所述估算方法不仅对协方差矩阵具有厄米特对称Toeplitz类型的色噪声的具有明显的抑制效果，提高了双基地MIMO雷达角度估算的精度；还对MIMO雷达的阵列流形要求低，适用于均匀阵列和非均匀阵列配置；且相对二维MUSIC算法，本发明所述基于MUSIC算法的双基地MIMO雷达角度估算方法的计算复杂度低。

技术领域

本发明涉及一种雷达信号处理技术，具体的说涉及一种基于MUSIC算法的双基地MIMO雷达角度估算方法。

背景技术

多输入多输出(Multiple-input Multiple-output，MIMO)雷达是未来雷达发展的主流趋势，从其概念被提出之日便引起国内外学者的广泛关注。与现有相控阵雷达系统不同，MIMO雷达在发射端发射多个相互正交的波形，在接收端利用匹配滤波器分离出各个通道的信息，利用分集增益大大改善目标探测性能。相比相控阵雷达系统，MIMO雷达在分辨率、抗衰落性、可辨识性以及抑制噪声等方面具有潜在的优势。

角度估计是MIMO雷达目标定位的关键一环，至今已涌现出大量优秀的角度估计算法。典型的算法有Capon算法、多重谱峰分类(Multiple Signal Classification，MUSIC)算法、基于旋转不变技术的参数估计(Estimation Method of Signal Parameters viaRotational，ESPRIT)算法、传播算子(Propagator Method，PM)算法、高阶子空间分解(Higher Order Singular Value Decomposition，HOSVD)算法、平行因子(ParallelFactor，PARAFAC)算法、基于稀疏表示的估计算法等。然而上述算法的优异性能均是在假设接收噪声为均匀高斯白噪声的条件下获得的。由于实际工程中探测背景的复杂性，噪声往往呈现非高斯特性。空域色噪声是阵列MIMO雷达中最常见的一类非高斯噪声，在存在空域色噪声的条件下，信号和噪声(或者信号子空间和噪声子空间)无法有效分离，从而引起角度估计性能的下降。特别是在低信噪比条件下，现有算法可能会至完全失效。MIMO雷达中的色噪声问题已经引起部分学者的注意，目前已经有部分学者提出了一些色噪声抑制算法。按照抑噪机理的不同，可以将现有抑噪算法划分为两大类——空域协方差算法和时域协方差算法。前者主要是利用不同匹配滤波器输出的色噪声不相关的性质，后者主要利用了不同快拍的空域色噪声不相关特性。前者的典型代表有Jin等人的算法(Jin M,Liao G,LiJ.Joint DOD and DOA estimation for bistatic MIMO radar[J].Signal Processing,2009,89(2):244-251.)Chen等人的算法(A New Method for Joint DOD and DOAEstimation in bistatic MIMO Radar)、Jiang等人的算法(Jiang H,Zhang J K,Wong KM.Joint DOD and DOA Estimation for Bistatic MIMO Radar in Unknown CorrelatedNoise[J].IEEE Transactions on Vehicular Technology,2015,64(11):5113-5125.)、Wang等人的算法(Wang X,Wang W,Li X,et al.A tensor-based subspace approach forbistatic MIMO radar in spatial colored noise[J].Sensors,2014,14(3):3897-3907.)。其中Jin等人的算法仅适用于三个发射阵元的MIMO雷达，Chen等人的算法是对Jin等人方法的推广，该算法适用于多于三个阵元的MIMO雷达配置。其将发射阵元分为两个子阵，利用两个子阵数据的互协方差抑制色噪声；Jiang等人将收发阵元均分成两个子阵，该算法需要估计四维角度；Wang等人的算法能在抑制色噪声的同时利用阵列数据的多维结构，从而提升角度估计精度。空域协方差算法的最大缺陷是存在阵列虚拟孔径的损失，从而降低了参数估计的精度。时域协方差法能有效的避免该缺陷，这类算法主要有符渭波等人的算法(符渭波,苏涛,赵永波,等.空间色噪声环境下基于时空结构的双基地MIMO雷达角度和多普勒频率联合估计方法[J].电子与信息学报,2011,33(7):1649-1654.)和Wen等人的算法(Wen F Q,Xiong X D,Su J,et al.Angle estimation for bistatic MIMO Radar inthe presence of spatial colored noise[J].Signal Processing,2017,134,261-267.)。其中，Wen等人的算法能有效利用阵列数据的多维结构，获得比符渭波等人算法更好的角度数估计的精度。然而，现有算法并不适用于非均匀阵列配置，其适用范围存在一定的限制。此外，现有抑噪算法均忽略了噪声结构的先验信息，因而角度估计的精度有待于进一步提高。