一种稳健的大阵列MIMO雷达目标收发角联合估计方法.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CN107167785A(43)申请公布日2017.09.15(21)申请号201710563441.6(22)申请日2017.07.11(71)申请人吉林大学地址130000吉林省长春市前进大街2699号(72)发明人姜宏姚顺优张铭航聂希柱孙晶刘畅庞帅轩李颂董思妍刘美仪(74)专利代理机构吉林长春新纪元专利代理有限责任公司22100代理人魏征骥(51)Int.Cl.G01S7/41(2006.01)权利要求书5页说明书13页附图7页(54)发明名称一种稳健的大阵列MIMO雷达目标收发角联合估计方法(57)摘要本发明提供一种稳健的大阵列MIMO雷达目标收发角联合估计方法，属于多输入多输出雷达目标参数估计领域。该方法基于线性收缩和随机矩阵理论，其实现步骤包括：利用回波信号构造观测数据的随机矩阵模型，在非高斯噪声背景下，通过定点迭代求得其协方差矩阵的极大似然估计，当收发阵元数大于快拍数时，利用线性收缩技术得到稳健的协方差矩阵估计，利用围线积分、Stieltjes变换以及留数定理构造稳健的代价函数，对代价函数进行谱峰搜索求解目标收发角。优点是所提出方法在非高斯噪声背景下具有稳健的估计性能，同时适用于收发阵元数大于快拍数的大阵列系统。CN107167785ACN107167785A权利要求书1/5页1.一种稳健的大阵列MIMO雷达目标收发角联合估计方法，建立双基地MIMO雷达的系统模型，M个发射阵元同时发射窄带信号照射K个远场目标，在接收端采用N个接收阵元，其中发射阵列和接收阵列均采用均匀线阵，阵元间距dt＝dr＝λ/2，发射角度为θ，接收角度为第k个目标的发射角度和接收角度分别为θk和k＝1,…,K，L为快拍数，其特征在于包括下列步骤：步骤一、MIMO雷达接收端N个接收阵元对多次快拍得到的回波数据信号进行收集和处(l)理，第l个快拍期间回波数据可以写成一个N×Lt的矩阵X：其中，表示M行1列的发射方向矢量，t表示发射端，表示N行1列的接收方向矢量，r表示接收端；S表示发射波形矩阵，这里sm(m＝H1,…,M)表示第m个发射阵元所发射的波形，其编码长度为Lt，且S为归一化正交矩阵，SS＝IM；表示在第l个快拍期间第k个目标的散射系数；表示一个N行Lt列的非高斯噪声矩阵，服从Student-T分布；步骤二、首先对N个接收阵元所接收的信号X(l)进行匹配滤波处理，得到：其中，为N行M列的匹配滤波后的信号；步骤三、对匹配滤波后的结果进行矢量化处理，即y(l)＝vec(X(l)SH)，在第l个快拍期间，经过预处理后的观测数据可表示为：其中，为目标散射系数矩阵；是在第l个快拍期间处理后的噪声矢量，维数为MN行1列；是联合导向矢量矩阵，维数为MN行K列at(θk)和分别为发射和接收方向矢量，⊙是Khatri-Rao矩阵积，是Kronecker矩阵积；步骤四、收集L个快拍期间的数据y(l)(l＝1,…,L)，可得到一个观测数据矩阵Y，它是一个维数为MN×L的随机矩阵，即：其中，Y＝[y(1),…,y(L)]，B＝[b(1),…,b(L)]，N＝[n(1),…,n(L)]，这里表示包含收发角度的联合导向矩阵，B是服从均值为0，方差为1的目标散射系数矩阵，N为MN×L维的服从Student-T分布非高斯噪声矩阵，由高斯噪声矩阵的元素乘上服从伽马分布Γ(v,1/v)的因子构成，其中，v＝0.02；步骤五、接收信号的采样协方差矩阵可以表示为求解协方差矩阵的极大似然估计；步骤六、当收发阵元数大于快拍数时，L<MN，上述极大似然估计方法因为秩缺失而导致无解，此时采用线性收缩方法使得定点迭代的过程能持续进行；2CN107167785A权利要求书2/5页步骤七、在获得稳健协方差矩阵估计的基础上，利用2D-MW方法可以得到收发角联合估计的谱峰搜索函数；步骤八、当收发阵元数与快拍数在同一数量级时，即MN→∞，L→∞，MN/L＝c，c为一个常数，Y可以看作一个大维随机矩阵，传统方法性能急剧下降，不能正确估计出收发角度；因此，应用随机矩阵理论中的渐近谱理论和围线积分技术来产生一个稳健的谱峰搜索函数；步骤九、对进行谱峰搜索可以获得发射角θ和接收角2.根据权利要求1所述的一种稳健的大阵列MIMO雷达目标收发角联合估计方法，其特(l)征在于：所述步骤五的具体实现方法是：对接收信号y进行归一化yi的概率密度函数为其中U(MN/2)/2πMN/2为单位圆上的均匀密度分布函数，对p(yi:R)求导并令导数等于零可以得到经过定点迭代可以得到极大似然估计定点迭代的初始矩阵可以是任意正定矩阵，令为单位矩阵。3.根据权利要求1所述的一种稳健的大阵列MIMO雷达目标收发角联合估计方法，其特征在于：所述步骤六的收缩方法如下