The embodiment of the invention provides a radar angle estimation and error correction method to target detection technology, the method includes: establishing the radar array model; error matrix for receiver and transmitter; get the target DOA and DOD; get the receiver and the transmitter non linear minimum mean square error optimization model, optimization the model and obtain the corresponding receiver optimization model of mutual coupling and amplitude phase error matrix and transmitter mutual coupling and amplitude phase error matrix; using receiver optimization model of mutual coupling error matrix correction receiver mutual coupling error matrix, the receiving end of the receiving end correction of amplitude and phase errors of amplitude and phase error matrix matrix optimization model. The transmitter optimization model of mutual coupling error matrix correction transmitting mutual coupling error matrix, the transmitter optimization of amplitude and phase error correction matrix model of the transmitter amplitude and phase error matrix. The invention can correct the mutual coupling error and amplitude and phase error of the transceiver array, and accurately calculate the DOA and DOD of the target, and the computation is small.
【技术实现步骤摘要】
雷达角度估计及误差校正方法
本专利技术涉及目标探测
,具体而言,涉及一种雷达角度估计及误差校正方法。
技术介绍
基于阵列参数模型的双基地多输入多输出(MIMO:MultipleInputMultipleOutput)雷达高分辨角度估计算法,以其优良的高分辨性能受到了人们广泛的关注。但高分辨算法庞大的运算量和算法对误差的低鲁棒性一直是限制它们实际工程应用的重要瓶颈。随着高速数字信号处理器的不断更新和发展,以及人们对并行快速算法和次最优算法的深入研究,高分辨算法实时实现的问题得到了根本的缓解。但阵列误差校正和鲁棒的角度估计算法的研究还很不完善。各种高分辨角度估计算法依赖对阵列参数模型准确的先验知识,如典型的多重信号分类(MUSIC:MUltipleSIgnalClassification)算法需要阵列可见区域(FOV:FieldOfView)内阵列流形的精确信息,旋转不变子空间(ESPRIT:EstimationofSignalParametersviaRotationalInvarianceTechniques)算法虽然避免了阵列流形的校正,但它需要两个特性完全相同的子阵结构等。由于人们对阵列模型已有的先验知识往往都有一定的偏差,这些算法在实际应用中大都是无法实现。人们研究发现各种高分辨的空间谱估计算法对误差的鲁棒性能很差,对模型误差往往很敏感,微小的模型扰动往往会带来方位估计性能的急骤恶化。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种雷达角度估计及误差校正方法,其能够校正接收阵列与发射阵列存在的互耦误差及幅相误差,并精确地计算出目标对象的DOA和DOD, ...
【技术保护点】
一种雷达角度估计及误差校正方法,其特征在于,所述方法的步骤包括:建立基于辅助阵元的双基地MIMO雷达阵列模型,其中,所述双基地MIMO雷达阵列模型包括接收阵列和发射阵列;获取接收端误差矩阵和发射端误差矩阵,其中,所述接收端误差矩阵由所述接收阵列的接收端互耦误差矩阵和接收端幅相误差矩阵通过第一矩阵运算获取,所述发射端误差矩阵由所述发射阵列的发射端互耦误差矩阵和发射端幅相误差矩阵通过第一矩阵运算获取;获取目标对象的DOA和DOD;获取接收端非线性最小均方误差优化模型和发射端非线性最小均方误差优化模型,并分别获取对应的接收端优化模型互耦误差矩阵、接收端优化模型幅相误差矩阵和发射端优化模型互耦误差矩阵、发射端优化模型幅相误差矩阵,其中,所述接收端非线性最小均方误差优化模型由所述接收端互耦误差矩阵和所述接收端幅相误差矩阵获取,所述发射端非线性最小均方误差优化模型由所述发射端互藕误差矩阵和所述发射端幅相误差矩阵获取,所述接收端优化模型误差矩阵由所述接收端最小均方误差优化模型获取,所述发射端优化模型误差矩阵由所述发射端最小均方误差优化模型获取;采用所述接收端优化模型互耦误差矩阵校正所述接收端互耦误差 ...
【技术特征摘要】
1.一种雷达角度估计及误差校正方法,其特征在于,所述方法的步骤包括:建立基于辅助阵元的双基地MIMO雷达阵列模型,其中,所述双基地MIMO雷达阵列模型包括接收阵列和发射阵列;获取接收端误差矩阵和发射端误差矩阵,其中,所述接收端误差矩阵由所述接收阵列的接收端互耦误差矩阵和接收端幅相误差矩阵通过第一矩阵运算获取,所述发射端误差矩阵由所述发射阵列的发射端互耦误差矩阵和发射端幅相误差矩阵通过第一矩阵运算获取;获取目标对象的DOA和DOD;获取接收端非线性最小均方误差优化模型和发射端非线性最小均方误差优化模型,并分别获取对应的接收端优化模型互耦误差矩阵、接收端优化模型幅相误差矩阵和发射端优化模型互耦误差矩阵、发射端优化模型幅相误差矩阵,其中,所述接收端非线性最小均方误差优化模型由所述接收端互耦误差矩阵和所述接收端幅相误差矩阵获取,所述发射端非线性最小均方误差优化模型由所述发射端互藕误差矩阵和所述发射端幅相误差矩阵获取,所述接收端优化模型误差矩阵由所述接收端最小均方误差优化模型获取,所述发射端优化模型误差矩阵由所述发射端最小均方误差优化模型获取;采用所述接收端优化模型互耦误差矩阵校正所述接收端互耦误差矩阵,采用所述接收端优化模型幅相误差矩阵校正所述接收端幅相误差矩阵,采用所述发射端优化模型互耦误差矩阵校正所述发射端互耦误差矩阵,采用所述发射端优化模型幅相误差矩阵校正所述发射端幅相误差矩阵。2.如权利要求1所述的雷达角度估计及误差校正方法,其特征在于,所述建立基于辅助阵元的双基地MIMO雷达阵列模型的步骤,包括:在所述接收阵列引入第一预设数量的第一阵元;在所述发射阵列引入第二预设数量的第二阵元;采用匹配过滤器处理所述接收阵列获得第一回波信号;根据所述第一回波信号获取所述接收端互耦误差矩阵、所述接收端幅相误差矩阵、接收端导向矢量以及所述发射端互耦误差矩阵、所述发射端幅相误差矩阵、发射端导向矢量。3.如权利要求2所述的雷达角度估计及误差校正方法,其特征在于,所述第一阵元的阵元间距小于雷达电磁波的半波长;所述第二阵元的阵元间距小于雷达电磁波的半波长。4.如权利要求2所述的雷达角度估计及误差校正方法,其特征在于,所述第一阵元的阵元间距为雷达电磁波的半波长;所述第二阵元的阵元间距为雷达电磁波的半波长。5.如权利要求2所述的雷达角度估计及误差校正方法,其特征在于,所述第一回波信号表示为:其中,表征所述接收端互耦误差矩阵,表征所述接收端幅相误差矩阵,grn和φrn(n=1,2,…,N)分别表征第n个所述第一阵元的幅度误差系数和相位误差系数,表征所述接收端导向矢量,表征所述发射端互耦误差矩阵,表征所述发射端幅相误差矩阵,gtm和φtm(m=1,2,…,M)分别表征第m个所述第二阵元的幅度误差系数和相位误差系数;表征所述发射端导...
【专利技术属性】
技术研发人员:郭艺夺,宫健,冯为可,张永顺,李洪兵,李志汇,王强,
申请(专利权)人:中国人民解放军空军工程大学,
类型:发明
国别省市:陕西,61
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