基于MUSIC算法的双基地MIMO雷达角度估算方法技术

本发明专利技术公开了一种基于MUSIC算法的双基地MIMO雷达角度估算方法，其通过构建接收阵列数据在匹配滤波后的差分协方差矩阵，利用特征值分解的方法对协方差矩阵进行特征分解，获得噪声子空间的估计；并利用谱峰搜索中的极小值即可获得目标角度的估计；最后通过配对计算确定真实DOD值及所估计角度的配对。所述估算方法不仅对协方差矩阵具有厄米特对称Toeplitz类型的色噪声的具有明显的抑制效果，提高了双基地MIMO雷达角度估算的精度；还对MIMO雷达的阵列流形要求低，适用于均匀阵列和非均匀阵列配置；且相对二维MUSIC算法，本发明专利技术所述基于MUSIC算法的双基地MIMO雷达角度估算方法的计算复杂度低。

Angle estimation method of bistatic MIMO radar based on MUSIC algorithm

The invention discloses a method for estimating the bistatic MIMO radar angle based on MUSIC algorithm, the receiving array data by constructing covariance matrix after matched filtering difference, using the eigenvalue decomposition method of eigen decomposition of the sample covariance matrix, to obtain estimates of the noise subspace; and using the minimum search peak value in estimation you can get the target angle; finally by pairing calculation to determine the true DOD value and the estimated angle matching. The estimation method of color noise not only has the Hermitian symmetric Toeplitz type of covariance matrix has obvious inhibition effect, improving the estimation accuracy of bistatic MIMO radar angle; also the array manifold of MIMO radar low requirement for uniform and non-uniform array array configuration; and the relative two-dimensional MUSIC algorithm, the invention the bistatic MIMO radar angle estimation method based on MUSIC algorithm with low computational complexity.

【技术实现步骤摘要】
基于MUSIC算法的双基地MIMO雷达角度估算方法
本专利技术涉及一种雷达信号处理技术，具体的说涉及一种基于MUSIC算法的双基地MIMO雷达角度估算方法。
技术介绍
多输入多输出(Multiple-inputMultiple-output，MIMO)雷达是未来雷达发展的主流趋势，从其概念被提出之日便引起国内外学者的广泛关注。与现有相控阵雷达系统不同，MIMO雷达在发射端发射多个相互正交的波形，在接收端利用匹配滤波器分离出各个通道的信息，利用分集增益大大改善目标探测性能。相比相控阵雷达系统，MIMO雷达在分辨率、抗衰落性、可辨识性以及抑制噪声等方面具有潜在的优势。角度估计是MIMO雷达目标定位的关键一环，至今已涌现出大量优秀的角度估计算法。典型的算法有Capon算法、多重谱峰分类(MultipleSignalClassification，MUSIC)算法、基于旋转不变技术的参数估计(EstimationMethodofSignalParametersviaRotational，ESPRIT)算法、传播算子(PropagatorMethod，PM)算法、高阶子空间分解(HigherOrderSingularValueDecomposition，HOSVD)算法、平行因子(ParallelFactor，PARAFAC)算法、基于稀疏表示的估计算法等。然而上述算法的优异性能均是在假设接收噪声为均匀高斯白噪声的条件下获得的。由于实际工程中探测背景的复杂性，噪声往往呈现非高斯特性。空域色噪声是阵列MIMO雷达中最常见的一类非高斯噪声，在存在空域色噪声的条件下，信号和噪声(或者信号子空间和噪声子空间)无法有效分离，从而引起角度估计性能的下降。特别是在低信噪比条件下，现有算法可能会至完全失效。MIMO雷达中的色噪声问题已经引起部分学者的注意，目前已经有部分学者提出了一些色噪声抑制算法。按照抑噪机理的不同，可以将现有抑噪算法划分为两大类——空域协方差算法和时域协方差算法。前者主要是利用不同匹配滤波器输出的色噪声不相关的性质，后者主要利用了不同快拍的空域色噪声不相关特性。前者的典型代表有Jin等人的算法(JinM,LiaoG,LiJ.JointDODandDOAestimationforbistaticMIMOradar[J].SignalProcessing,2009,89(2):244-251.)Chen等人的算法(ANewMethodforJointDODandDOAEstimationinbistaticMIMORadar)、Jiang等人的算法(JiangH,ZhangJK,WongKM.JointDODandDOAEstimationforBistaticMIMORadarinUnknownCorrelatedNoise[J].IEEETransactionsonVehicularTechnology,2015,64(11):5113-5125.)、Wang等人的算法(WangX,WangW,LiX,etal.Atensor-basedsubspaceapproachforbistaticMIMOradarinspatialcolorednoise[J].Sensors,2014,14(3):3897-3907.)。其中Jin等人的算法仅适用于三个发射阵元的MIMO雷达，Chen等人的算法是对Jin等人方法的推广，该算法适用于多于三个阵元的MIMO雷达配置。其将发射阵元分为两个子阵，利用两个子阵数据的互协方差抑制色噪声；Jiang等人将收发阵元均分成两个子阵，该算法需要估计四维角度；Wang等人的算法能在抑制色噪声的同时利用阵列数据的多维结构，从而提升角度估计精度。空域协方差算法的最大缺陷是存在阵列虚拟孔径的损失，从而降低了参数估计的精度。时域协方差法能有效的避免该缺陷，这类算法主要有符渭波等人的算法(符渭波,苏涛,赵永波,等.空间色噪声环境下基于时空结构的双基地MIMO雷达角度和多普勒频率联合估计方法[J].电子与信息学报,2011,33(7):1649-1654.)和Wen等人的算法(WenFQ,XiongXD,SuJ,etal.AngleestimationforbistaticMIMORadarinthepresenceofspatialcolorednoise[J].SignalProcessing,2017,134,261-267.)。其中，Wen等人的算法能有效利用阵列数据的多维结构，获得比符渭波等人算法更好的角度数估计的精度。然而，现有算法并不适用于非均匀阵列配置，其适用范围存在一定的限制。此外，现有抑噪算法均忽略了噪声结构的先验信息，因而角度估计的精度有待于进一步提高。
技术实现思路
鉴于以上原因，有必要提供一种能够对协方差矩阵具有厄米特对称Toeplitz类型的色噪声的具有明显的抑制效果，提高双基地MIMO雷达角度估算的精度；且适用于均匀阵列和非均匀阵列配置的基于MUSIC算法的双基地MIMO雷达角度估算方法。本专利技术提供一种基于MUSIC算法的双基地MIMO雷达角度估算方法，所述基于MUSIC算法的双基地MIMO雷达角度估算方法包括如下步骤：S1、构建接收阵列数据在匹配滤波后的差分协方差矩阵；S2、利用特征值分解的方法对协方差矩阵进行特征分解，获得噪声子空间的估计；S3、利用谱峰搜索中的极小值获得目标角度的估计；S4、通过配对计算确定真实DOD值及所估计角度的配对。本专利技术所述基于MUSIC算法的双基地MIMO雷达角度估算方法，其通过构建接收阵列数据在匹配滤波后的差分协方差矩阵，利用特征值分解的方法对协方差矩阵进行特征分解，获得噪声子空间的估计；并利用谱峰搜索中的极小值即可获得目标角度的估计；最后通过配对计算确定真实DOD值及所估计角度的配对。本专利技术所述估算方法不仅对协方差矩阵具有厄米特对称Toeplitz类型的色噪声的具有明显的抑制效果，提高了双基地MIMO雷达角度估算的精度；还对MIMO雷达的阵列流形要求低，适用于均匀阵列和非均匀阵列配置；且相对二维MUSIC算法，本专利技术所述基于MUSIC算法的双基地MIMO雷达角度估算方法的计算复杂度低。附图说明图1是双基地MIMO雷达角度估计示意图；图2是本专利技术所述基于MUSIC算法的双基地MIMO雷达角度估算方法在空域色噪声背景下对DOA进行谱峰搜索的结果；图3是本专利技术所述基于MUSIC算法的双基地MIMO雷达角度估算方法在空域色噪声背景下对DOD进行谱峰搜索的结果；图4是本专利技术所述基于MUSIC算法的双基地MIMO雷达角度估算方法与现有其他算法在空域色噪声背景下的RMSE比较。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明，应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。本专利技术提供一种基于MUSIC算法的双基地MIMO雷达角度估算方法，所述基于MUSIC算法的双基地MIMO雷达角度估算方法包括如下步骤：S1、构建接收阵列数据在匹配滤波后的差分协方差矩阵；S2、利用子特征值分解的方法对协方差矩阵进行特征分解，获得噪声子空间的估计；S3、利用谱峰搜索中的极小本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于MUSIC算法的双基地MIMO雷达角度估算方法，其特征在于，所述基于MUSIC算法的双基地MIMO雷达角度估算方法包括如下步骤：S1、构建接收阵列数据在匹配滤波后的差分协方差矩阵；S2、利用子特征值分解的方法对协方差矩阵进行特征分解，获得噪声子空间的估计；S3、利用谱峰搜索中的极小值获得目标角度的估计；S4、通过配对计算确定真实DOD值及所估计角度的配对。

【技术特征摘要】
1.一种基于MUSIC算法的双基地MIMO雷达角度估算方法，其特征在于，所述基于MUSIC算法的双基地MIMO雷达角度估算方法包括如下步骤：S1、构建接收阵列数据在匹配滤波后的差分协方差矩阵；S2、利用子特征值分解的方法对协方差矩阵进行特征分解，获得噪声子空间的估计；S3、利用谱峰搜索中的极小值获得目标角度的估计；S4、通过配对计算确定真实DOD值及所估计角度的配对。2.根据权利要求1所述基于MUSIC算法的双基地MIMO雷达角度估算方法，其特征在于，所述步骤S1中差分协方差矩阵如下：式中为维数为MN×K的虚拟方向矩阵，其中为按列克罗内克积，为满秩矩阵。3.根据权利要求2所述基于MUSIC算法的双基地MIMO雷达角...

【专利技术属性】
技术研发人员：文方青，王可，盛冠群，李飞涛，
申请(专利权)人：长江大学，
类型：发明
国别省市：湖北,42