[发明专利]一种脉冲噪声环境下的雷达目标参数估计方法

说明书

本发明涉及一种脉冲噪声环境下的雷达目标参数估计方法。本发明定义了一个新的宽带模糊函数，即基于Sigmoid变换的宽带模糊函数，可以实现了在脉冲噪声环境下Doppler尺度扩展和时延的联合估计，接下来定义了基于Sigmoid变换的相关函数，进一步提出了基于Sigmoid Correlation的MUSIC算法，实现了DOD和DOA的联合估计。本发明提出一种脉冲噪声环境下的雷达目标参数估计方法，可抵御Alpha稳定分布噪声的影响，并有效的解决了解决宽带信号回波信号中存在的Doppler尺度扩展和时延的问题，提高了对于宽带双基地MIMO雷达系统中运动目标的参数估计及定位的准确性。

技术领域

本发明属于通信与信息系统领域，具体涉及一种脉冲噪声环境下基于Sigmoid变换的宽带双基地MIMO雷达目标参数估计新方法。

背景技术

近年来，多输入多输出(MIMO)雷达吸引了越来越多学者的关注，并涌现出大量关于目标参数估计方面的研究。目前，目标参数估计算法主要应用在窄带MIMO雷达和宽带MIMO雷达系统两个方面。

在宽带雷达系统中，宽带信号的回波信号不仅仅含有Doppler频移，还包含有Doppler频移尺度扩展因子(Doppler Stretch，DS)，使得参数估计的难度增加。在这种情况下，使用窄带信号模型显然是不合适的。目前对此问题的研究包括两种宽带chirp信号的DOA估计方法、基于相干信号子空间的DOA估计方法、利用投影子空间的正交性提出了DOA估计方法等。但是这些方法不能实现Doppler频移尺度扩展因子和时延(Time Delay，TD)的联合估计，然而这两个参数对于宽带双基地MIMO雷达系统中运动目标的参数估计及定位非常关键。目前，关于多普勒频移尺度扩展因子、时延及收发角的联合估计研究还相对较少。

目前，关于阵列信号处理的大部分参数估计方法都是假定噪声是高斯噪声。然而，研究发现，雷达、声纳和无线通信系统的实际噪声中常常含有大量脉冲成分。在这情况下采用高斯噪声的信号模型是不合适的，这类噪声更适合利用Alpha稳定分布模型来描述。然而对于0＜α＜2的稳定分布只存在α阶以下的统计量，其二阶或二阶以上的高阶统计量都不存在。因此在脉冲噪声环境下传统的基于二阶统计量的算法的估计性能将严重退化。

为了减少Alpha稳定分布噪声的干扰，提高算法的性能，学者们提出了许多基于分数低阶统计量理论的参数估计算法。该类方法虽取得了较好的估计效果，但存在一定的局限性：(1)分数低阶矩p必须满足1≤p＜α或0＜p＜α/2；(2)若没有噪声特征指数α的先验知识或不能正确的估计值，阶数的不当取值都会导致算法的性能严重下降甚至失效,因此特征指数α的估计结果和分数低阶矩p取值都会影响算法性能。

发明内容

本发明提出一种脉冲噪声环境下的雷达目标参数估计方法，以减少Alpha稳定分布噪声的干扰，并且解决宽带信号回波信号中存在的Doppler频移尺度扩展因子(DS)和时延(TD)的问题。

本发明为解决其技术问题所采用的技术方案为提供一种脉冲噪声环境下的雷达目标参数估计方法，该方法包括以下步骤：

步骤1：建立信号模型

假设发射阵元和接收阵元数目分别为Q和N，发射阵元和接收阵元间距分别为d_t和d_r，发射阵元间距和接收阵元间距均为等间隔d_t＝d_r＝λ2，设雷达工作在宽带远场条件，发射阵列和接收阵列处于同一相位中心，在相同距离分辨单元上存在L个目标，表示第l个目标所对应的雷达发射角和接收角，则第n个接收阵元接收到的回波信号可表示为：

其中，x_q(t)为第q个发射阵元的发射信号：