一种MIMO雷达参数估计方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN109828252A(43)申请公布日2019.05.31(21)申请号201910263813.2(22)申请日2019.04.02(71)申请人河海大学地址210000江苏省南京市鼓楼区西康路1号(72)发明人胡居荣田颖陆龙顾根瑞李旭杰(74)专利代理机构南京纵横知识产权代理有限公司32224代理人董建林(51)Int.Cl.G01S7/41(2006.01)权利要求书4页说明书8页附图2页(54)发明名称一种MIMO雷达参数估计方法(57)摘要本发明公开了一种MIMO雷达参数估计方法，属于雷达工程领域。所述方法包括如下步骤：建立MIMO雷达信号模型，获取目标的信号数据矩阵；对所述信号数据矩阵进行数据重组、数据矩阵扩展，得到协方差矩阵；对所述协方差矩阵做特征值分解，获得信号子空间；通过所述信号子空间获得信号子空间阵列；联合信号子空间阵列矩阵对其分解得到来波方向的俯仰角、方位角和多普勒频率。本发明算法可以提高对目标的多普勒频率、方位角以及俯仰角的估计精度，同时在多个远场目标相距较近的情况下可以获得高精度的参数估计结果，并且该方法在参数估计过程中实现参数自动配对，不需要进行谱峰搜索。CN109828252ACN109828252A权利要求书1/4页1.一种MIMO雷达参数估计方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：建立MIMO雷达非圆信号模型，获取目标的接收信号数据矩阵；对所述接收信号数据矩阵进行扩展、计算得到协方差矩阵；对所述协方差矩阵做特征值分解，获取信号子空间；通过所述信号子空间获取信号子空间矩阵；联合信号子空间矩阵和构造矩阵得到来波方向的俯仰角、方位角和多普勒频率。2.根据权利要求1所述的一种MIMO雷达参数估计方法，其特征在于，所述协方差矩阵获取方法包括：所述MIMO雷达非圆信号模型包括发射阵列和接收阵列；以发射阵列和接收阵列的第一个阵元为参考单元，获得第k个目标的发射信号导向矢量和接收信号导向矢量：dt＝Ndr，K<MN，其中，a(θk)为第k个目标的发射信号导向矢量，为第k个目标的接收信号导向矢量，θk为第k个目标的波离角，为第k个目标的波达角，dt为发射阵列阵元的间距，dr接收阵列阵元的间距，M为发射阵列的阵元数，N为接受阵列的阵元数，K为目标总数，e为欧拉数，j为虚数单位，λ为波长，T表示对矩阵进行转置；通过发射信号导向矢量和接收信号导向矢量获得第n个接收阵元的接收信号Xn为：通过接收阵元的接收信号得到MIMO雷达虚拟收发阵列X为：其中，A(θ)＝[a(θ1)a(θ2)…a(θk)]，S＝ΨS0＝[S(1),S(2),…,S(P)]，TS0＝[s01,s02,…,s0k]，fd＝[fd1…fdk]，其中，A(θ)为发射阵列方向矩阵，为接收阵列方向矩阵，fdk为第k个目标的归一化的多普勒频率，fd为归一化的多普勒频率，η为K个目标的反射幅度，ηk为第k个目标的反射幅度，S为非圆信号数据矩阵，E空间白与时间白的复高斯白噪声，Ψ为非圆信号的相位矩阵，S0表示一个实值矩阵，Ψk为第k个目标信号的非圆相位，s0k表示能通过移相得到最大非圆信号sk的零初相实信号；对虚拟收发阵列X进行滤波处理得到滤波后的接收信号数据矩阵、对滤波后的接收信2CN109828252A权利要求书2/4页号数据矩阵进行时域延迟抽头采样得到：即：Y＝AS+E，其中，A＝[a1,a2…ak]，其中，Y为滤波后的接收信号数据矩阵，A为空-时域方向矩阵，b(fdk)为第k个目标的时域方向矩阵，ak为第k个目标的空-时域方向矩阵，P表示时域延迟抽头采样共有P级延迟，表示克罗内克积；对滤波后的接收信号数据矩阵Y进行扩展，得到：其中，J是反对角线元素全为1，其余位置全为0的MN×MN维交换矩阵，Y*代表矩阵Y的共轭，E′表示重新构造的噪声矩阵，E*为E的共轭，E为噪声数据矢量，Y′为扩展后的接收信号数据矩阵；通过对Y′进行计算获得协方差矩阵：HRzz＝E[Y′Y′]，H其中，RZZ为协方差矩阵，Y′为Y′的共轭转置。3.根据权利要求2所述的一种MIMO雷达参数估计方法，其特征在于，所述信号子空间阵列获取方法如下：对空-时域方向矩阵A进行定义：其中，b1(fdk)、b2(fdk)分别是b(fdk)前P-1个和后P-1个元素，aM1(θk)、aM2(θk)分别是的前M-1个和后M-1个元素，分别是的前N-1个和后N-1个3CN109828252A权利要求书3/4页元素；对上式进行旋转变换得到：AD2＝AD1φD，AM2＝AM1φM，AN2＝AN1φN，其中，AD1为b(fdk)取前P-1个元素所构成的空-时子矩阵，AD2为b(fdk)取后P-1个元素所构成的空-时子矩阵，AM1为a(θk