互耦条件下双基地MIMO雷达角度估算方法技术

本发明专利技术公开了一种互耦条件下双基地MIMO雷达角度估算方法，其利用阵列信号的多维结构，将匹配滤波后的雷达数据表述成一个三阶张量模型。考虑到均匀线性阵列互耦矩阵的带状Toeplitz特性，利用部分阵元方向矩阵具有共同的尺度变换特性消除互耦的影响。结合前后平滑技术和酉变换技术，构建去耦后数据的增广输出三线性模型，再将联合DOD与DOA估计与三线性模型相联系。最后，通过最小二乘方法估计目标的DOD与DOA。所述互耦条件下双基地MIMO雷达角度估算方法，其与传统算法相比，能有效应对收发阵列存在互耦的场景，还能够自动匹配所估计的DOD与DOA；且通过采用三线性分解仅涉及实数运算，降低计算复杂度。

Bistatic MIMO radar angle estimation method under mutual coupling condition

The present invention discloses a bistatic MIMO radar angle estimation method under mutual coupling conditions, which uses the multi-dimensional structure of array signals to represent the matched filtered radar data into a three order tensor model. Considering the banded Toeplitz characteristic of mutual coupling matrix of uniform linear array, the influence of mutual coupling is eliminated by using the common scale transformation property of some element direction matrix. Combining the forward and backward smoothing technique and unitary transformation technique, the augmented output three linear model of decoupled data is constructed, and then the joint DOD and DOA estimation are connected with the three linear model. Finally, the least squares method is used to estimate the DOD and DOA of the target. Estimation of the mutual coupling condition of bistatic MIMO radar angle, compared with the traditional algorithm, can effectively deal with the receiving array mutual coupling existing scene, DOD and DOA can automatically match the estimated; and by using three linear decomposition involves only real operations, reduce the computational complexity.

【技术实现步骤摘要】
互耦条件下双基地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，具体的说涉及一种互耦条件下双基地MIMO雷达角度估算方法。
技术介绍
伴随着多输入多输出(multiple-inputmultiple-output,MIMO)技术在移动通信领域的不断成功与发展，MIMO技术在雷达领域应用的研究方兴未艾。利用匹配滤波处理及虚拟通道的思想，MIMO雷达可获得远优于传统相控阵雷达系统的新能。MIMO雷达技术是学术界、工程界的研究热点之一，该研究方向不仅有重大的理论和学术意义，而且应用前景广阔，特别是具有巨大军事应用价值和民用价值，美、英、日等科技强国均把它作为发展未来智能化探测系统的重点突破的技术。为了对敌目标进行有效监测与阻击，需要雷达系统能够快速、精确对敌目标进行定位。联合波离角(direction-of-departure，DOD)和波达角(direction-of-arrival，DOA)估计是MIMO雷达目标定位的基本任务之一，因而引起国内外学者的广泛关注。迄今为止，已涌现大量优秀的角度估计算法。典型的MIMO雷达角度估计算法有谱峰搜索法、求根方法、基于旋转不变技术的估计算法、传播算子法、张量方法、稀疏表示法等。其中，张量类算法由于能够挖掘MIMO雷达数据的结构相关特性，因而是近几年的研究热点。然而，现有算法的优异性能均是在理想的阵列条件下获得的。实际上，由于雷达系统往往在非理想的环境下，因而上述算法在实际工程中难以获得理想的性能。阵列MIMO雷达的非理想环境之一是阵元互耦影响，其主要表现为相邻的几个阵元间数据的相互影响。为克服MIMO雷达阵列的互耦效应，已有部分学者开展这方面的研究，特别是无需校准源的参数估计方法。刘志国等人提出一种基于Capon算法和迭代思想的DOD与DOA及互耦估计算法(刘志国,廖桂生.双基地MIMO雷达互耦校正[J].电波科学学报,2010,25(4):663-667)，Liu等人提出了一种基于降维MUSIC的算法(LiuXL,LiaoGS.DirectionfindingandmutualcouplingestimationforbistaticMIMOradar[J].SignalProcessing,2012,92(2):517-522)。上述两种算法均将角度估计转换为二次优化的问题，虽然可有效降低运算量，但是谱峰搜索过程仍然具有较大的复杂量。此外，由于二次优化求解目标角度过程中，阵列受互耦的影响可能会产生模糊效应，因而角度估计的精度可能会严峻下降。利用互耦矩阵的对称Toeplitz结构，Zheng等人提出了一种基于ESPRIT的双基地MIMO雷达角度估计算法(ZhengZD,ZhangJ,ZhangJY.JointDODandDOAestimationofbistaticMIMOradarinthepresenceofunknownmutualcoupling[J].SignalProcessing,2012,92(12):3039-3048)，通过选择性矩阵可以消去阵列的互耦效应。为利用阵列数据的多维结构，Wang等人提出了一种基于实值高阶子空间分解(Higher-OrderSingularValueDecomposition，HOSVD)算法(WangXP,WangW,LiuJ,etal.Tensor-basedreal-valuedsubspaceapproachforangleestimationinbistaticMIMOradarwithunknownmutualcoupling[J].SignalProcessing,2015,116:152-158)，尽管使用实值计算，但是HOSVD仍然存在计算复杂度大的问题。Wen等人则提出一种基于三线性分解的DOD与DOA估计算法(WenFQ,XiongXD,ZhangZJ.AngleandMutualCouplingEstimationinBistaticMIMORadarBasedonPARAFACDecomposition[J],DigitalSignalProcessing,2017,65,1-10)，其可改善张量分解的精度和计算复杂度。Wang等人则提出一种基于张量压缩和稀疏表示的双基地MIMO雷达角度估计算法(WangXH,ZhangG,WenFQ,etal.AngleestimationforBistaticMIMOradarwithunknownmutualcouplingbasedonthree-waycompressivesensing[J].JournalofSystemsEngineeringandElectronics,2017,28(2):1-9)，该算法适合大规模阵列的参数估计。此外，上述二种算法均是使用复数运算，并不适合实际工程中的雷达系统。考虑到均匀阵列的旋转不变特性和互耦矩阵的Toeplitz对称特性，本专利技术提出一种基于改进三线性分解的双基地MIMO雷达角度估计算法。首先利用选择性矩阵消去阵列互耦效应，然后构建阵列数据的三线性分解模型。考虑到均匀线性阵列(uniformlineararray，ULA)的中心对称特性，利用前后平滑技术对张量数据进行处理，再构造阵列的增广输出的三线性分解模型。利用三线性分解获得相关导引矢量的估计，最后再利用阵列的旋转不变特性恢复目标的DOD与DOA。由于三线性分解使用迭代的方式获得相关导引矢量，因而能获得比HOSVD更高的估计精度。且阵列增广输出为实数，故本算法仅涉及实数运算，相比已有复数算法，本专利技术算法的计算复杂度更低。
技术实现思路
鉴于以上原因，有必要提供一种能够自动配对目标角度，并使用算法处理相干源，而且适用于实际工程中的硬件运算的互耦条件下双基地MIMO雷达角度估算方法。本专利技术提供一种互耦条件下双基地MIMO雷达角度估算方法，其特征在于，所述互耦条件下双基地MIMO雷达角度估算方法包括如下步骤：S1、对接收阵列数据进行匹配滤波处理，并构建一个三阶张量模型；S2、根据互耦矩阵的部分子矩阵的行元素具有循环移位特性构造去耦矩阵，对三阶张量模型进行去耦运算；S3、根据阵列方向矩阵中导引矢量的中心对称特性，构造前后平滑的数据张量，并经过酉变换获得实数张量；S4、对实数张量进行分解，构建去耦后数据的增广输出三线性模型，对三线性模型进行拟合，将联合DOD与DOA估计与三线性模型相联系；S5、通过最小二乘方法估计目标的DOD与DOA。本专利技术所述互耦条件下双基地MIMO雷达角度估算方法，其利用阵列信号的多维结构，将匹配滤波后的雷达数据表述成一个三阶张量模型。考虑到均匀线性阵列互耦矩阵的带状Toeplitz特性，利用部分阵元方向矩阵具有共同的尺度变换特性消除互耦的影响。结合前后平滑技术和酉变换技术，构建去耦后数据的增广输出三线性模型，再将联合DOD与DOA估计与三线性模型相联系。最后，通过最小二乘方法估计目标的DOD与DOA。所述互耦条件下双基地MIMO雷达角度估算方法，其与传统算法相比，能有效应对收发阵列存在互耦的场景，无需额外的校准源、奇异值分解以及谱峰搜索；还能够自动匹配所估计的DOD与DOA；且通过采用三线性分解仅涉及实数运算，降低本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种互耦条件下双基地MIMO雷达角度估算方法，其特征在于，所述互耦条件下双基地MIMO雷达角度估算方法包括如下步骤：S1、对接收阵列数据进行匹配滤波处理，并构建一个三阶张量模型；S2、根据互耦矩阵的部分子矩阵的行元素具有循环移位特性构造去耦矩阵，对三阶张量模型进行去耦运算；S3、根据阵列方向矩阵中导引矢量的中心对称特性，构造前后平滑的数据张量，并经过酉变换获得实数张量；S4、对实数张量进行分解，构建去耦后数据的增广输出三线性模型，对三线性模型进行拟合，将联合DOD与DOA估计与三线性模型相联系；S5、通过最小二乘方法估计目标的DOD与DOA。

【技术特征摘要】
1.一种互耦条件下双基地MIMO雷达角度估算方法，其特征在于，所述互耦条件下双基地MIMO雷达角度估算方法包括如下步骤：S1、对接收阵列数据进行匹配滤波处理，并构建一个三阶张量模型；S2、根据互耦矩阵的部分子矩阵的行元素具有循环移位特性构造去耦矩阵，对三阶张量模型进行去耦运算；S3、根据阵列方向矩阵中导引矢量的中心对称特性，构造前后平滑的数据张量，并经过酉变换获得实数张量；S4、对实数张量进行分解，构建去耦后数据的增广输出三线性模型，对三线性模型进行拟合，将联合DOD与DOA估计与三线性模型相联系；S5、通过最小二乘方法估计目标的DOD与DOA。2.根据权利要求1所述互耦条件下双基地MIMO雷达角度估算方法，其特征在于，所述步骤S1中，利用Tucker张量模型构建一个三阶张量模型。3.根据权利要求2所述互耦条件下双基地MIMO雷达角度估算方法，其特征在于，所述步骤S4中，采用TALS算法对三线性模型进行拟合。4.根据权利要求3所述互耦条件下双基地MIMO雷达角度估算方法，其特征在于，所述步骤S1中三阶张量模型如下：式中，IK表述维数为K×K的单位张量，表述噪声张量，B＝[b1,b2,…,bL]T为目标特性矩阵，与分别表示受互耦影响的方向矩阵。5.根据权利要求4所述互耦条件下双基地MIMO雷达角度估算方法，其特征在于，所述步骤S2中的去耦矩阵如下：式中0表示元素全为0的矩阵，I表示单位矩阵，下标均表示矩阵的维数；6.根据权利要求5所述互耦条件下双基地MIMO雷达角度估算方法，其特征在于，所述步骤S2中的，对三阶张量模型进行去耦运算的表述如下：式中D＝diag(dt)·diag(dr)，7.根据权利要求6所述互耦条件下双基地MIMO雷达角度估算方法，其特征在于，所述步骤S3中，构造前后平滑的数...

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