[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

说明书

本发明公开了一种基于实值处理CS‑PARAFAC算法的双基地MIMO雷达角度估计方法，包括：根据双基地MIMO雷达的接收信号构建复值张量x；采用前后平滑技术进行实值处理，将所述复值张量x转换为实值张量采用压缩矩阵对所述实值张量进行压缩产生压缩张量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。本发明将张量进行压缩处理且采用实值处理，有着更低的计算复杂度且更节约存储空间，提升了运算效率和速度。

技术领域

本发明属于雷达信号处理技术领域，具体涉及一种基于实值处理CS-PARAFAC算法的双基地MIMO雷达角度估计方法。

背景技术

多输入多输出(Multiple Input Multiple Output，简称MIMO)雷达与传统相控阵雷达相比，具有多通道，低辐射功率，覆盖范围广等优点，引起了国内外研究人员的高度关注。双基地MIMO雷达结合了MIMO雷达和双基地雷达布阵方式的优点，成为当前MIMO雷达研究的热点方向。

目前，针对双基地MIMO雷达的研究主要集中在参数估计、目标定位跟踪以及波形设计等方面。在这些内容中，国内外相关机构和学者围绕双基地MIMO雷达的多目标角度估计问题展开了深入研究，提出了很多创新性的方法。但传统的双基地MIMO雷达测角算法需要对接收信号的自相关矩阵进行特征分解求得信号子空间或者噪声子空间，该类算法由于需要对子空间进行估计，因此会受到低信噪比或者低快拍的制约而出现较大的性能损失。而且传统算法基于矩阵信号模型，本身并没有利用双基地MIMO雷达接收信号的多维信息，测角精度存在一定的损失。为了解决这个问题，双基地MIMO雷达接收信号的复值张量模型被提出，平行因子(Parallel factor，简称PARAFAC)算法被用于双基地MIMO雷达目标角度估计中。

但是，传统的基于平行因子分解算法的双基地MIMO雷达目标角度估计，算法计算复杂度高，且对存储空间要求较大。

发明内容

为了解决现有技术中存在的上述问题，本发明提供了一种基于实值处理CS-PARAFAC算法的双基地MIMO雷达角度估计方法。

本发明的一个实施例提供了一种基于实值处理CS-PARAFAC算法的双基地MIMO雷达角度估计方法，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，对所述角度估计稀疏矢量进行估计得到自动配对的角度估计值。

在本发明的一个实施例中，步骤1中构建的复值张量表示为：