[发明专利]基于实值处理CS-PARAFAC算法的双基地MIMO雷达角度估计方法

权利要求书

1.一种基于实值处理CS-PARAFAC算法的双基地MIMO雷达角度估计方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、根据双基地MIMO雷达的接收信号构建复值张量

步骤2、采用前后平滑技术进行实值处理，将所述复值张量转换为实值张量

步骤3、采用压缩矩阵对所述实值张量进行压缩得到压缩张量

步骤4、对所述压缩张量进行PARAFAC分解得载荷估计矩阵载荷估计矩阵

步骤5、根据所述载荷估计矩阵所述载荷估计矩阵进行稀疏表示得到角度估计稀疏矢量，估计所述角度估计稀疏矢量得到自动配对的角度估计值。

2.根据权利要求1所述的基于实值处理CS-PARAFAC算法的双基地MIMO雷达角度估计方法，其特征在于，步骤1中构建的复值张量表示为：

其中，I_K表示一K×K的单位矩阵，K表示雷达目标数目，表示双基地MIMO雷达接收数据中的噪声项，M表示发射阵元数目，N表示接收阵元数目，Q表示相干处理间隔内的脉冲数目，A＝[a(θ₁),a(θ₂),…,a(θ_k)]表示发射导向矩阵，θ_k表示第k个目标的DOD估计值，表示接收导向矩阵，表示第k个目标的DOA估计值，C＝[c₁,c₂,…,c_Q]^T表示反射系数矢量矩阵，c_q＝[α_1,q,α_2,q,…,α_K,q]^T，α_k,q表示第k个目标在第q个脉冲的反射系数。

3.根据权利要求2所述的基于实值处理CS-PARAFAC算法的双基地MIMO雷达角度估计方法，其特征在于，步骤2包括：

步骤2.1、根据所述复值张量构建新的复值张量

步骤2.2、根据所述新的复值张量对所述复值张量进行前后平滑处理得到中心厄米特张量

步骤2.3、对所述中心厄米特张量进行酉变换得到实值张量

4.根据权利要求3所述的基于实值处理CS-PARAFAC算法的双基地MIMO雷达角度估计方法，其特征在于，步骤2.1中构建的新的复值张量表示为：

其中，表示复值张量的共轭，Π_N表示一N×N的反对角矩阵，反对角矩阵的反对角线上的元素为1，其余元素为零。

5.根据权利要求4所述的基于实值处理CS-PARAFAC算法的双基地MIMO雷达角度估计方法，其特征在于，步骤2.2中前后平滑处理得到的中心厄米特张量表示为：

其中，表示张量和张量沿着第n个模式串联为一个新的张量。

6.根据权利要求5所述的基于实值处理CS-PARAFAC算法的双基地MIMO雷达角度估计方法，其特征在于，步骤2.3中酉变换得到的实值张量表示为：

其中，表示中心厄米特张量，U表示酉矩阵，U下标为偶数时U下标为奇数时

7.根据权利要求6所述的基于实值处理CS-PARAFAC算法的双基地MIMO雷达角度估计方法，其特征在于，步骤3中的压缩张量表示为：

其中，表示实值张量，

8.根据权利要求7所述的基于实值处理CS-PARAFAC算法的双基地MIMO雷达角度估计方法，其特征在于，步骤5包括：

步骤5.1、分别构建DOA估计的过完备字典、DOD估计的过完备字典；

步骤5.2、分别根据构建的所述DOA估计的过完备字典、DOD估计的过完备字典对所述载荷估计矩阵所述载荷估计矩阵进行稀疏表示得到DOA角度估计稀疏矢量、DOD角度估计稀疏矢量；

步骤5.3、分别对所述DOA角度估计稀疏矢量、DOD角度估计稀疏矢量进行稀疏估计得到自动配对的DOA角度估计值、DOD角度估计值。