[发明专利]一种基于稀疏贝叶斯学习的频控阵雷达离网目标定位方法

权利要求书

1.一种基于稀疏贝叶斯学习的频控阵雷达离网目标定位方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1.构建由N个发射阵元与M个接收阵元组成的单基地频控阵雷达模型；

步骤2.利用步骤1构建的频控阵雷达，将发射阵元频率偏移量设置为零进行角度域上的目标检测，发射阵元发射信号满足窄带条件，接收阵元接收所有回波信号；

步骤3.将步骤2得到的所有回波信号下变频到基带，并分别进行匹配滤波，分离后的信号按接收阵元进行重新排列，并通过矢量形式进行表示；

步骤4.将步骤3得到的所有基带回波数据进行采样得到角度观测模型；

步骤5.对待观测的角度域空间[-π/2,π/2]进行均匀采样建立角度网格集基于角度网格集重构稀疏信号角度估计模型；

步骤6.基于重构稀疏信号角度模型估计角度信源的均值与协方差，并基于角度信源的均值与协方差更新噪声参数、角度信源参数与目标角度域上的离网参数；

步骤7.判断迭代更新的稀疏角度信源参数是否满足收敛条件或达到最大迭代次数，若均为否，则返回步骤6，反之，结束迭代；

步骤8.利用步骤6中迭代更新完成后的角度离网参数更新稀疏信号角度估计模型以获得目标角度信息；

步骤9.利用步骤1构建的频控阵雷达，将发射阵元频率偏移量设置为非零，在步骤8获得的目标角度基础上分别进行目标距离域上的定位，发射阵元发射信号满足窄带条件，接收阵元接收所有回波信号；

步骤10.重复步骤3，步骤4，得到目标角度上距离观测模型；

步骤11.对目标角度上感兴趣的距离域空间进行均匀采样建立距离网格集基于距离网格集重构稀疏信号距离估计模型；

步骤12.基于重构稀疏信号距离模型估计距离信源的均值与协方差，并基于距离信源的均值与协方差更新噪声参数、距离信源参数与目标距离域上的离网参数；

步骤13.判断迭代更新的信源参数是否满足收敛条件或达到最大迭代次数，若均为否，则返回步骤12，反之，结束迭代；

步骤14.利用步骤12中迭代更新完成后的距离离网参数更新稀疏信号距离估计模型以获得目标距离信息；

步骤15.利用步骤8得到的目标角度信息与步骤14得到的目标距离信息完成目标角度-距离的二维离网目标定位。

2.根据权利要求1所述的基于稀疏贝叶斯学习的频控阵雷达离网目标定位方法，其特征在于：步骤1所构建的频控阵雷达的每一个接收阵元都能接收所有发射阵元发出的信号；

所构建的频控阵雷达的发射阵元的信号频率依次线性增加，第n个阵元发射信号的载频f_n为：

f_n＝f₁+(n-1)Δf n＝1,2,…,N

式中，f₁为频控阵雷达发射阵元的参考载频，Δf为频控阵雷达发射阵元间的频率偏移量，N为频控阵雷达的发射阵元个数。

3.根据权利要求2所述的基于稀疏贝叶斯学习的频控阵雷达离网目标定位方法，其特征在于：步骤2所述构建频控阵雷达，第n个发射阵元发射的窄带信号s_n(t)表示为：

s_n(t)＝a(t)exp{j2πf_nt}，n＝1，2，…，N

式中，a(t)为信号复包络，f_n为第n个发射阵元的信号载频，t为时间变量；

将发射阵元频偏Δf设置为零，第m个接收阵元接收到的回波信号y_m(t)为：

式中，K为角度域目标个数，α_k为第k个目标的反射系数，c为波速，τ＝2Rx/c为公共时延，f₁为参考阵元载频，t为时间变量，R_k为第k个目标相对于参考阵元的距离，θ_k为第k个目标与参考阵元法向的夹角，阵元间距为d，d_t与d_r分别为发射阵元与接收阵元的阵元间距，并且令d_t＝d_r＝d＝c/2f₁，n_m(t)为第m个接收阵元的加性复高斯白噪声。