正交频分复用雷达超分辨距离与角度值联合估计方法技术

本发明专利技术公开一种正交频分复用雷达超分辨距离与角度值联合估计方法。其实现步骤是：(1)正交频分复用雷达的一维等距线阵中的阵元，同时发射正交频分复用波形信号；(2)向量化表示；(3)相位补偿；(4)二维空间平滑取样；(5)计算空间动目标的二维搜索矢量；(6)计算包含空间动目标的距离信息和角度信息的谱强度；(7)联合估计距离值和角度值。本发明专利技术利用回波信号中目标的距离和角度具有无耦合特性，对信号源的距离和角度可进行联合估计，同时在单快拍条件下，利用超分辨方法结合二维空间平滑对信号源的距离和角度进行联合超分辨估计。

【技术实现步骤摘要】
正交频分复用雷达超分辨距离与角度值联合估计方法
本专利技术属于通信
，更进一步涉及雷达阵列信号处理
中的一种正交频分复用(orthogonal-frequency-divisionmultiplexing,OFDM)雷达超分辨距离与角度值联合估计方法。采用本专利技术估计得到的距离值和角度值，可用于正交频分复用雷达对空间动目标进行定位与跟踪。
技术介绍
波达角(directionofarrival，DOA)估计是利用处于空间中不同位置的多个传感器阵列估计信号的空域参数。基于傅立叶波束形成的方法是由一组阵元接收得到信号样本，对样本进行傅立叶变换来估计波达角。然而，由于傅里叶变换方法受到瑞利限的限制，导致其波束有高旁瓣并且分辨率也较低。基于数据二阶统计特性的超分辨方法能够突破阵列孔径的限制，其中，多重信号分类方法在理论上能够得到空间目标渐进无偏的角度估计，在一定的信噪比门限上，该算法的性能接近于最大似然(maximumlikelihood，最大似然方法)的方法。它利用信号子空间与噪声子空间的正交性，构造空间的谱函数，通过搜索与噪声子空间正交的阵列流行矢量估计DOA。西安电子科技大学在其申请的专利“基于实数域广义多重信号分类算法的目标低仰角估计方法”(专利申请号201310296530.0，公开号CN103364772A)中公开了一种基于实数域广义多重信号分类算法的目标低仰角估计方法。该方法的具体步骤是：(1)对雷达接收回波进行采样；(2)利用采样数据计算采样协方差矩阵；(3)对采样协方差矩阵进行空间平滑和酉变换，得到实数域协方差矩阵；(4)对实数域协方差矩阵进行特征值分解，获得噪声投影矩阵；(5)构造实数域导向矢量流行；(6)利用噪声投影矩阵和实数域导向矢量流行构造空间谱，对空间谱二维角度搜索，获得初次角度估计值；(7)利用初次角度估计值估计多径衰减系数，构造二次空间谱，通过二维角度搜索得到角度估计值；(8)比较估计值中两个角度大小，将最大角度作为目标仰角值。该方法降低了运算复杂度，提高了雷达在低信噪比下的角度估计性能。但是，该方法仍然存在的不足之处是，在步骤(1)和步骤(2)中是利用多次快拍的采样数据估计采样协方差矩阵，不利于目标的实时跟踪。西安电子科技大学大学在其申请的专利“基于空间平滑协方差矩阵稀疏表示的波达方向角估计方法”(专利申请号201410280744.3，公开号CN104020439A)中公开了一种基于空间平滑协方差矩阵稀疏表示的波达方向角估计方法。该方法的具体步骤是：(1)采用天线接收机形成均匀线阵；(2)采用空间平滑技术计算阵列输出的空间平滑协方差矩阵；(3)将空间平滑协方差矩阵矢量化，得到稀疏模型向量；(4)将空域网格划分，构造超完备基；(5)根据稀疏模型向量和超完备基的稀疏表示关系，建立约束优化方程；(6)采用凸优化方法求解约束优化方程得到最优估计；(7)根据最优估计值绘制幅度谱图，获得波达方向角度值。该方法提高了无源测向的运算速度及低信噪比下对相干信号源的估计性能。但是，该方法仍然存在的不足之处是，步骤(1)中接收阵列接收到的信号载频均相同，故不能利用信号的频率分集，导致信号的距离信息被忽略。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服上述已有技术的不足，提出一种正交频分复用雷达超分辨距离与角度值联合估计方法。本专利技术是基于在窄带信号条件下，正交频分复用雷达的回波信号中目标的距离和角度值具有无耦合特性，基于直接数据域方法在距离角度二维域进行二维平滑，实现了单快拍条件下的目标超分辨距离角度值估计。实现本专利技术目的的基本思路是：首先，正交频分复用雷达发射正交频分复用波形信号；其次，正交频分复用雷达接收经空间动目标反射后的回波信号，对回波信号进行向量化表示；然后，利用二维空间平滑方法取样；最后，联合估计空间动目标的距离值和角度值。为实现上述目的，本专利技术具体实现步骤如下：(1)发射正交频分复用波形信号：正交频分复用雷达的一维等距线阵中的阵元，同时发射正交频分复用波形信号，每个正交频分复用波形信号包含相同的子载波个数，每个相邻的子载波频率间隔相同；(2)向量化表示：(2a)正交频分复用雷达的一维等距线阵，接收由正交频分复用波形信号经空间动目标反射后的回波信号；(2b)正交频分复用雷达对回波信号进行一次快拍，得到回波数据；(2c)使用滤波器，滤除回波数据中的载波；(2d)将回波数据中的时间取样离散化后以向量形式表示；(3)相位补偿：使用乘法器，对回波数据中的每一列进行相位补偿，得到含有空间动目标的距离信息和角度信息的回波矩阵；(4)二维空间平滑取样：(4a)提取回波矩阵的第一列数据重新排列成一个矩阵，重新排列后的矩阵的行数为正交频分复用波形信号子载波的个数，列数为正交频分复用雷达的一维等距线阵阵元的个数；(4b)采用二维循环滑窗取样方法，对重新排列后的矩阵进行取样，得到样本子阵；(4c)将样本子阵重新排列为一个矩阵，将该矩阵作为采样样本；(5)按照下式，计算空间动目标的二维搜索矢量：其中，aW(θ,R)表示空间动目标的二维搜索矢量，W表示采样样本的协方差矩阵特征值的个数，且W＝Ns×Ms，Ns表示滑窗所用窗的行数，Ms表示滑窗所用窗的列数，θ表示空间动目标的波达角度，R表示空间动目标与正交频分复用雷达的距离，aMs(θ)表示空间动目标的方向导向矢量，表示做克罗内克相乘操作，aNs(R)表示空间动目标的距离导向矢量；(6)计算包含空间动目标的距离信息和角度信息的谱强度：(6a)按照下式，计算采样样本的协方差矩阵：其中，R表示采样样本的协方差矩阵，N表示正交频分复用波形信号子载波的个数，Ns表示滑窗所用窗的行数，且1＜Ns＜N，M表示正交频分复用雷达的一维等距线阵阵元的个数，Ms表示滑窗所用窗的列数，且1＜Ms＜M，X表示采样样本，H表示矩阵的共轭转置操作；(6b)按照下式，对采样样本的协方差矩阵做特征值分解：RV＝αV其中，R表示采样样本的协方差矩阵，V表示采样样本的协方差矩阵特征向量，α表示采样样本的协方差矩阵特征向量对应的特征值；(6c)对分解后的特征值从大到小进行排序，从排序后的特征值中取出m个小特征值，从采样样本的协方差矩阵特征向量V中取出与m个小特征值对应的特征向量vi，构成噪声子空间，其中，m＝Ns×Ms-P，Ns表示滑窗所用窗的行数，Ms表示滑窗所用窗的列数，P表示空间动目标的个数，vi表示噪声子空间中第i个特征向量，且P+1≤i≤Ns×Ms；(6d)按照下式，计算包含空间动目标的距离信息和角度信息的谱强度：其中，S(θ,R)表示包含空间动目标的距离信息和角度信息的谱强度，θ表示空间动目标的波达角度，R表示空间动目标与正交频分复用雷达的距离，∑表示累加操作，P表示空间动目标的个数，W表示采样样本的协方差矩阵特征值的个数，且W＝Ns×Ms，Ns表示滑窗所用窗的行数，Ms表示滑窗所用窗的列数，aW(θ,R)表示二维搜索矢量，H表示矩阵的共轭转置操作，vi表示噪声子空间中第i个特征向量，且P+1≤i≤Ns×Ms，|·|2表示取模平方操作；(7)联合估计距离值和角度值：对包含空间动目标的距离信息和角度信息的谱强度作三维图，从三维图中搜索谱峰出现时的位置，将谱峰对应的X坐标值作为空间动目标本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种正交频分复用雷达超分辨距离与角度值联合估计方法，包括如下步骤：(1)发射正交频分复用波形信号：正交频分复用雷达的一维等距线阵中的阵元，同时发射正交频分复用波形信号，每个正交频分复用波形信号包含相同的子载波个数，每个相邻的子载波频率间隔相同；(2)向量化表示：(2a)正交频分复用雷达的一维等距线阵，接收由正交频分复用波形信号经空间动目标反射后的回波信号；(2b)正交频分复用雷达对回波信号进行一次快拍，得到回波数据；(2c)使用滤波器，滤除回波数据中的载波；(2d)将回波数据中的时间取样离散化后以向量形式表示；(3)相位补偿：使用乘法器，对回波数据中的每一列进行相位补偿，得到含有空间动目标的距离信息和角度信息的回波矩阵；(4)二维空间平滑取样：(4a)提取回波矩阵的第一列数据重新排列成一个矩阵，重新排列后的矩阵的行数为正交频分复用波形信号子载波的个数，列数为正交频分复用雷达的一维等距线阵阵元的个数；(4b)采用二维循环滑窗取样方法，对重新排列后的矩阵进行取样，得到样本子阵；(4c)将样本子阵重新排列为一个矩阵，将该矩阵作为采样样本；(5)按照下式，计算空间动目标的二维搜索矢量：aW(θ,R)=aMs(θ)⊗aNx(R)]]>其中，aW(θ,R)表示空间动目标的二维搜索矢量，W表示采样样本的协方差矩阵特征值的个数，且W＝Ns×Ms，Ns表示滑窗所用窗的行数，Ms表示滑窗所用窗的列数，θ表示空间动目标的波达角度，R表示空间动目标与正交频分复用雷达的距离，aMs(θ)表示空间动目标的方向导向矢量，表示做克罗内克相乘操作，aNs(R)表示空间动目标的距离导向矢量；(6)计算包含空间动目标的距离信息和角度信息的谱强度：(6a)按照下式，计算采样样本的协方差矩阵：R=1(N-Ns+1)×(M-Ms+1)XXH]]>其中，R表示采样样本的协方差矩阵，N表示正交频分复用波形信号子载波的个数，Ns表示滑窗所用窗的行数，且1＜Ns＜N，M表示正交频分复用雷达的一维等距线阵阵元的个数，Ms表示滑窗所用窗的列数，且1＜Ms＜M，X表示采样样本，H表示矩阵的共轭转置操作；(6b)按照下式，对采样样本的协方差矩阵做特征值分解：RV＝αV其中，R表示采样样本的协方差矩阵，V表示采样样本的协方差矩阵特征向量，α表示采样样本的协方差矩阵特征向量对应的特征值；(6c)对分解后的特征值从大到小进行排序，从排序后的特征值中取出m个小特征值，从采样样本的协方差矩阵特征向量V中取出与m个小特征值对应的特征向量vi，构成噪声子空间，其中，m＝Ns×Ms‑P，Ns表示滑窗所用窗的行数，Ms表示滑窗所用窗的列数，P表示空间动目标的个数，vi表示噪声子空间中第i个特征向量，且P+1≤i≤Ns×Ms；(6d)按照下式，计算包含空间动目标的距离信息和角度信息的谱强度：S(θ,R)=1Σi=P+1W|aWH(θ,R)vi|2]]>其中，S(θ,R)表示包含空间动目标的距离信息和角度信息的谱强度，θ表示空间动目标的波达角度，R表示空间动目标与正交频分复用雷达的距离，Σ表示累加操作，P表示空间动目标的个数，W表示采样样本的协方差矩阵特征值的个数，且W＝Ns×Ms，Ns表示滑窗所用窗的行数，Ms表示滑窗所用窗的列数，aW(θ,R)表示二维搜索矢量，H表示矩阵的共轭转置操作，vi表示噪声子空间中第i个特征向量，且P+1≤i≤Ns×Ms，|·|2表示取模平方操作；(7)联合估计距离值和角度值：对包含空间动目标的距离信息和角度信息的谱强度作三维图，从三维图中搜索谱峰出现时的位置，将谱峰对应的X坐标值作为空间动目标的角度值，谱峰对应的Y坐标值作为空间动目标的距离值。...

【技术特征摘要】
1.一种正交频分复用雷达超分辨距离与角度值联合估计方法，包括如下步骤：(1)发射正交频分复用波形信号：正交频分复用雷达的一维等距线阵中的阵元，同时发射正交频分复用波形信号，每个正交频分复用波形信号包含相同的子载波个数，每个相邻的子载波频率间隔相同；其特征在于，本发明还包括以下步骤：(2)向量化表示：(2a)正交频分复用雷达的一维等距线阵，接收由正交频分复用波形信号经空间动目标反射后的回波信号；(2b)正交频分复用雷达对回波信号进行一次快拍，得到回波数据；(2c)使用滤波器，滤除回波数据中的载波；(2d)将回波数据中的时间取样离散化后以向量形式表示；(3)相位补偿：使用乘法器，对回波数据中的每一列进行相位补偿，得到含有空间动目标的距离信息和角度信息的回波矩阵；(4)二维空间平滑取样：(4a)提取回波矩阵的第一列数据重新排列成一个矩阵，重新排列后的矩阵的行数为正交频分复用波形信号子载波的个数，列数为正交频分复用雷达的一维等距线阵阵元的个数；(4b)采用二维循环滑窗取样方法，对重新排列后的矩阵进行取样，得到样本子阵；(4c)将样本子阵重新排列为一个矩阵，将该矩阵作为采样样本；(5)按照下式，计算空间动目标的二维搜索矢量：其中，aW(θ,R)表示空间动目标的二维搜索矢量，W表示采样样本的协方差矩阵特征值的个数，且W＝Ns×Ms，Ns表示滑窗所用窗的行数，Ms表示滑窗所用窗的列数，θ表示空间动目标的波达角度，R表示空间动目标与正交频分复用雷达的距离，aMs(θ)表示空间动目标的方向导向矢量，表示做克罗内克相乘操作，aNs(R)表示空间动目标的距离导向矢量；(6)计算包含空间动目标的距离信息和角度信息的谱强度：(6a)按照下式，计算采样样本的协方差矩阵：其中，R表示采样样本的协方差矩阵，N表示正交频分复用波形信号子载波的个数，Ns表示滑窗所用窗的行数，且1<Ns<N，M表示正交频分复用雷达的一维等距线阵阵元的个数，Ms表示滑窗所用窗的列数，且1<Ms<M，X表示采样样本，H表示矩阵的共轭转置操作；(6b)按照下式，对采样样本的协方差矩阵做特征值分解：RV＝αV其中，R表示采样样本的协方差矩阵，V表示采样样本的协方差矩阵特征向量，α表示采样样本的协方差矩阵特征向量对应的特征值；(6c)对分解后的特征值从大到小进行排序，从排序后的特征值中...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱圣棋，宋萌萌，廖桂生，许京伟，张俊杰，王震，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61