[发明专利]基于迭代最小二乘方法的MIMO雷达DOA估计方法

摘要

一种基于迭代最小二乘方法的MIMO雷达DOA估计方法，用迭代最小二乘方法求解经过降维处理的接收和发射阵列响应矩阵。首先对多个雷达发射脉冲的回波数据矩阵以及接收和发射阵列响应矩阵进行降维处理；然后在最小二乘条件下建立代价函数，并利用基于梯度下降的迭代方法求解代价函数；最后利用已知的收、发阵列流形估计目标方向。与传统的单基地MIMO雷达阵列DOA估计方法相比：本发明直接得到目标的DOA估计，不需要进行谱峰搜索；采用降维处理有效抑制了噪声，提高了低信噪比下的估计精度；避免了高维数据协方差矩阵的估计、求逆及特征值分解运算，克服了传统阵列DOA估计方法应用于单基地MIMO雷达时计算量大、需要样本数大的缺点。

主权项

1.基于迭代最小二乘方法的MIMO雷达DOA估计方法，其特征是：用迭代最小二乘方法求解经过降维处理的接收和发射阵列响应矩阵；首先对多个雷达发射脉冲的回波数据矩阵以及接收和发射阵列响应矩阵进行降维处理，然后在最小二乘条件下建立代价函数，并利用基于梯度下降的迭代方法求解代价函数，最后利用已知的收、发阵列流形估计目标方向；具体实现过程如下： 1）对回波数据矩阵X(k)＝A(θ)Λ(k)B^H(θ)+W(k)进行降维处理，使其成为L×L维方阵Y(k)，用计算式表示为：则N×L维的接收阵列响应矩阵A(θ)和M×L维的发射阵列响应矩阵B(θ)分别降维成L×L维方阵和其中，M为雷达发射通道数，N为雷达接收通道数，L为目标个数，K表示在一个相干处理间隔内各个发射通道发射的脉冲数，k＝1,…,K，U和V分别表示N×L维左降维矩阵和M×L维右降维矩阵，令β(k)＝[β₁(k),…,β_L(k)]^T，β(k)表示目标随机幅度向量，对角矩阵Λ(k)＝diag{β₁(k),…,β_L(k)}，W(k)为匹配滤波器的噪声输出，上标^T和上标^H分别表示对矩阵或向量求转置和求共轭转置；2）寻找接收和发射阵列响应矩阵以及一组对角矩阵在最小二乘条件下建立出代价函数为约束条件为其中，分别表示矩阵的第l列，符号||·||_F和||·||分别表示矩阵或向量的F-范数和2-范数；3）将步骤2）建立的代价函数中的待定参量分为三组：和基于梯度下降原理，运用迭代方法，通过交替估计和搜索代价函数的最小值点，从而得到的估计值4）运用步骤3）所得的的估计值估计目标的方位角θ₁,…,θ_L，即完成了对目标的DOA估计。