一种双基地MIMO雷达阵列目标角度估计和互耦误差校准方法技术

本发明专利技术公开了一种双基地MIMO雷达阵列目标角度估计和互耦误差校准方法，包括如下步骤：1：双基地MIMO雷达系统在tl时刻接收的数据为x(tl)；2：计算接收到的数据向量x(tl)的协方差矩阵R，并将R的特征值分解，求得信号子空间矩阵Es；3：构造矩阵Er，并提取子矩阵Er1和Er2；4：对矩阵特征值分解，获得其特征值矩阵Φr和特征向量矩阵Q；5：根据矩阵Φr的对角线元素，估计出DOA；6：构造一个常量矩阵Ft和一个变换矩阵B；7：利用常量矩阵Ft和变换矩阵B以及步骤2中的矩阵Es来构造矩阵Et，并提取Et的子矩阵Et1和Et2；8：利用步骤4中的Q和步骤7中的Et1和Et2，构造矩阵Φt；9：根据矩阵Φt的对角线元素，估计出DOD。本发明专利技术无需对角度进行谱峰搜索，估计精度高，即使在低信噪比环境下依然能取得较好的估计性能。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于雷达信号处理领域，涉及双基地多输入多输出（Multi-input Multi-output，ΜΙΜΟ)雷达信号的角度估计和误差校准，具体地说是一种适用于双基地 ΜΠΚ)雷达系统目标角度估计和互耦误差校准的方法。
技术介绍
近几十年来，目标角度估计一直是雷达信号处理领域的一个重要研究内容，利用 双基地多输入多输出（Multi-inputMulti_output，MIMO)雷达系统进行发射角（Direction ofDeparture，D0D)和接收角（DirectionofArrival，D0A)估计时，其分辨率明显优于传 统的相控阵雷达。针对双基地Μ頂0雷达信号的D0D和D0A估计问题，人们提出了大量行之 有效的方法，取得了一些重要进展。但现有方法对双基地ΜΜ0雷达阵列阵元之间的互耦效 应考虑较少。阵元间耦合的现象普遍存在于阵列天线系统中，互耦效应的存在会导致各类 算法的性能严重下降。 人们已尝试提出一些新的目标角度估计方法用于双基地Μ頂0阵列传感器互耦误 差的校准。例如在文献：郭艺夺，张永顺，张林让等，双基地ΜΜ0雷达收发阵列互耦条件 下目标定位方法，西安电子科技大学学报（自然科学版）38(6) (2011)82-88中，提出了一 种未知互耦条件下的双基地Μ頂0雷达D0D和D0A估计方法，该方法能够消除互耦效应带来 的不利影响，提高目标角度的估计性能，但该方法不仅需要进行多次谱峰搜索，还需对角度 进行配对，这使得算法的计算复杂度较高。
技术实现思路
针对现有方法的不足，本专利技术提出了一种基于旋转不变子空间（Estimationof SignalParametersviaRotationalInvarianceTechniques，ESPRIT)算法的双基地 M頂0雷达阵列D0D和D0A估计方法。该方法利用阵列流型矩阵的结构特性和均匀线阵互耦 矩阵的带状Toeplitz特性，能实现在未知互耦条件下D0D和D0A的精确估计和配对。采用 的技术方案如下： -种双基地ΜΜ0雷达阵列目标角度估计和互耦误差校准方法，包括如下步骤： 步骤1:双基地Μ頂0雷达系统在^时刻接收的数据向量为X(t); 步骤2 :计算接收到的数据向量x(tj的协方差矩阵R，并将R的特征值分解，求得 信号子空间矩阵Es; 步骤3:构造矩阵民，并提取子矩阵匕和E^ 步骤4 :对矩阵特征值分解，获得其特征值矩阵Φ，特征向量矩 阵Q; 步骤5 :根据矩阵Φ龙对角线元素，估计出D0A; 步骤6 :构造一个常量矩阵FJP-个变换矩阵B; 步骤7 :利用常量矩阵Ft和变换矩阵B以及步骤2中的矩阵Es来构造矩阵Et，并 提取子矩阵Etl和Et2; 步骤8:利用步骤4中的Q和步骤7中的Etl和Et2，构造矩阵Φ?; 步骤9:根据矩阵Φ,的对角线元素，估计出D0D。 作为优选方案，步骤1中接收的数据X(t)的建模表达式为：x (tD= AsCt^+nCtj)； 其中，1 = 1，2, . . .，L，L表示快拍数；sUD表示、时刻一个P维的发射信号向量， nh)表示t时亥IJ一个MN维的零均值高斯白噪声；A表示MNXP维的阵列流型矩阵，其中Μ 表示发射阵列的阵元个数，Ν表示接收阵列的阵元个数，Ρ表示目标信号个数。 作为优选方案，步骤3中的矩阵EJ勾造的步骤包括： 步骤3. 1:构造一个常量矩阵Fr; 步骤3. 2 :将常量矩阵Fr左乘E s，即得到矩阵Er= F Λ。作为优选方案，步骤6中的吊里矩阵Ft- ，，g = 1，2,· · ·，N，h = 1，2,· · ·，Μ，Κ 表示互耦系数的个数。作为优选方案，步骤8中所述的?t=((E tlQ)HEtlQ) 和现有技术相比，本专利技术的有益效果： 本专利技术充分利用阵列流型矩阵的结构特性和均匀线阵互耦矩阵的带状Toeplitz 特性，能实现未知互耦效应情况下D0D和D0A的精确估计。与现有方法相比，本专利技术的方法 无需对角度进行谱峰搜索，计算量小，对目标角度的估计精度高，特别是在低信噪比环境下 依然能取得较好的估计性能。【附图说明】 图1是本专利技术实施流程图； 图2是在信噪比为10,快拍数为200次的情况下，本专利技术估计的D0D和D0A值； 图3是200次蒙特卡洛实验条件下，快拍数为200,信噪比由-10到10变化时，本 专利技术与传统ESPRIT方法估计D0A的均方根误差比较； 图4是200次蒙特卡洛实验条件下，快拍数为200,信噪比由-10到10变化时，本 专利技术与传统ESPRIT方法估计D0D的均方根误差比较。【具体实施方式】 下面结合附图和具体实施例对本专利技术作进一步说明。 如图1所示，为本专利技术实施流程图，本专利技术提出的一种双基地ΜΜ0雷达阵列目标 角度估计和互耦误差校准方法包括如下步骤： 步骤1，双基地Μ頂0雷达系统在、时刻接收的数据向量为： X(tj) =As(tj)+n(tj) (1) 式⑴中，1 = 1，2,…，L，L表不快拍数；s(ti)表不、时刻一个P维的发射信号 向量，nh)表示、时刻一个丽维的零均值高斯白噪声；A表示丽XP维的阵列流型矩阵， 其中Μ表示发射阵列的阵元个数，N表示接收阵列的阵元个数，P表示目标信号个数；并且A 的关系式为：A= (2) 进一步， 式（3)中，％表示第p组相配对的真实D0A，θp表示第p组相配对的真实DOD，Ct 和(；分别表示发射阵列和接收阵列的互耦矩阵，?表示Kronecker积，p= 1，2,. . .，P。 进一步， 式⑷和式（5)中，（·）τ表示?的转置； 式（6)中，ctk和c均表示互耦系数，k= 1，2, . . .，Κ，Κ表示互耦系数的个数。 步骤2,利用步骤1中接收到的数据向量xh)，求得阵列数据的协方差矩阵： 进一步，将R的特征值分解得： 式（7)和式⑶中，（·）H表示?的共辄转置，Λs表示协方差矩阵的前P个最大 特征值构成的对角矩阵，Es表不与Λs对应的特征向量矩阵（也称为信号子空间矩阵），ΛN 当前第1页1 2 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种双基地MIMO雷达阵列目标角度估计和互耦误差校准方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：双基地MIMO雷达系统在tl时刻接收的数据向量为x(tl)；步骤2：计算接收到的数据向量x(tl)的协方差矩阵R，并将R的特征值分解，求得信号子空间矩阵Es；步骤3：构造矩阵Er，并提取子矩阵Er1和Er2；步骤4：对矩阵特征值分解，获得其特征值矩阵Φr和特征向量矩阵Q；步骤5：根据特征值矩阵Φr的对角线元素，估计出DOA；步骤6：构造一个常量矩阵Ft和一个变换矩阵B；步骤7：利用常量矩阵Ft和变换矩阵B以及步骤2中的矩阵Es来构造矩阵Et，并提取Et的子矩阵Et1和Et2；步骤8：利用步骤4中的Q和步骤7中的Et1和Et2，构造矩阵Φt；步骤9：根据矩阵Φt的对角线元素，估计出DOD。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：戴继生，汪洋，李琳，邹航，鲍煦，
申请(专利权)人：江苏大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32