单基地MIMO雷达实值ESPRIT非圆信号角度估计方法技术

本发明专利技术属于雷达技术领域，公开了一种单基地MIMO雷达实值ESPRIT非圆信号角度估计方法，将阵元接收数据分别与发射信号进行匹配滤波，得到观测数据矢量；对观测数据进行降维预处理，得到低维空间接收数据矢量；利用信号的非圆特性和Euler公式构造阵列孔径加倍的实值接收数据矢量；构造孔径扩展的虚拟阵列的旋转不变关系；计算扩展接收数据的协方差矩阵，对其进行特征值分解，估计得到实值信号子空间；定义新的实值信号子空间，求解新的实值信号子空间的旋转不变方程；计算得到目标的DOA估计值。本发明专利技术可以在显著提高DOA估计精度的同时大幅度降低ESPRIT算法的计算复杂度，适用于低信噪比和低快拍数场合。

Angle estimation method for real ESPRIT noncircular signals of single base MIMO radar

The invention belongs to the field of radar technology, and discloses an angle estimation method of the real value ESPRIT non circular signal of a single base MIMO radar, which matches the array element receiving data with the transmitting signal to get the observed data vector, and the observation data is preprocessed by reducing the dimension, and the data vectors are received in the low dimension space, and the signal is used. The non circular characteristic and the Euler formula construct the real value of the array aperture doubling to receive the data vector; the rotation invariant relation of the constructed aperture expanded virtual array, the covariance matrix of the extended received data, the eigenvalue decomposition and the estimation of the real value signal subspace; the new real value signal subspace is defined to solve the new reality. The rotation invariant equation of the value signal subspace is calculated, and the DOA estimate of the target is calculated. The invention can significantly improve the accuracy of DOA estimation while greatly reducing the computational complexity of the ESPRIT algorithm, and is suitable for occasions with low SNR and low snapshot.

【技术实现步骤摘要】
单基地MIMO雷达实值ESPRIT非圆信号角度估计方法
本专利技术属于雷达
，尤其涉及一种单基地MIMO雷达实值ESPRIT非圆信号角度估计方法。
技术介绍
目前，业内常用的现有技术是这样的：多输入多输出(multipleinputmultipleoutput，MIMO)雷达是基于MIMO通信技术发展起来的一种新体制雷达。MIMO雷达利用波形分集的思想，采用多个发射天线同时发射相互正交的波形，同时采用多个接收天线接收目标反射信号。与传统的相控阵雷达相比，MIMO雷达具有更高的角度分辨率和更多的自由度，具有更好的角度估计性能。波达方向(directionofarrival，DOA)估计是MIMO雷达参数估计的一项重要研究内容。旋转不变子空间技术(Estimatesignalparametersviarotationalinvariancetechnique,ESPRIT)是一种经典的子空间类高分辨DOA估计算法。通过分别利用MIMO雷达发射阵列和接收阵列的旋转不变结构，ESPRIT算法可以运用到MIMO雷达目标DOA估计中。研究表明，利用信号的非圆特性，可以显著提高雷达参数估计的精度，改善估计性能。近十年来，众多学者围绕ESPRIT算法展开深入研究，提出了各种适用于MIMO雷达的ESPRIT改进算法。U-ESPRIT算法(ElectronicsLetters,2012,48(3):179-181)在ESPRIT的基础上通过酉变换将接收数据协方差矩阵实值化，降低了算法的运算复杂度，并且改善了低信噪比和低快拍数条件下的角度估计性能。但该方法没有利用发射信号的特点，因此其渐进估计性能与ESPRIT算法相同。C-ESPRIT算法(ElectronicsLetters,2010,46(25):1692-1694)利用了非圆信号的特点构造阵列孔径加倍的虚拟阵列，可以显著提高角度估计精度，但计算复杂度也随着矩阵维度的加倍而显著增加，不利于估计算法的实时实现。RV-ESPRIT算法(JournalofAppliedRemoteSensing,2016,10(2):025003)是一种利用了非圆信号的特点的实值ESPRIT算法，它虽然采用了实值化处理手段，但其计算复杂度随着阵元数的增加呈立方次增长，当MIMO通道数较大时，其计算量仍然非常可观。综上所述，现有技术存在的问题是：(1)现有多数ESPRIT算法没有充分利用发射信号的非圆特性，在低信噪比和低快拍数条件下，由于子空间估计的不准确会导致角度估计精度低甚至失效；(2)为了利用发射信号的非圆特性，现有ESPRIT算法通常直接构造孔径加倍的虚拟阵列来改善目标角度估计精度，这势必导致算法的计算复杂度急剧上升，不利于算法的实时实现。解决上述技术问题的意义：本专利技术充分利用发射信号的非圆特性，可以提高ESPRIT算法的角度估计精度，解决ESPRIT算法在低信噪比和低快拍数条件下性能严重恶化的问题，为其实际应用奠定理论基础。本专利技术可以降低现有非圆信号ESPRIT算法的复杂度，提供高效的MIMO雷达非圆角度估计方法，加快目标方向估计的速度，有利于ESPRIT算法的实时实现，促进DOA估计算法的实际应用。
技术实现思路
针对现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种单基地MIMO雷达实值ESPRIT非圆信号角度估计方法。本专利技术是这样实现的，一种单基地MIMO雷达实值ESPRIT非圆信号角度估计方法，所述单基地MIMO雷达实值ESPRIT非圆信号角度估计方法将阵元接收数据与发射波形进行匹配滤波得到观测数据矢量，对观测数据进行降维预处理，得到低维空间接收数据矢量；利用信号的非圆特性和Euler公式构造阵列孔径加倍的实值接收数据矢量，构造孔径扩展的虚拟阵列的旋转不变关系，计算接收数据的协方差矩阵，进行特征值分解，估计得到信号子空间；定义新的实值信号子空间，求解该实值信号子空间的旋转不变方程，计算得到目标的DOA。进一步，所述单基地MIMO雷达实值ESPRIT非圆信号波达方向方法包括以下步骤：步骤一，将每个接收阵元的接收数据分别与发射波形进行匹配滤波，得到匹配滤波后的观测数据矢量x(t)；步骤二，选择降维变换矩阵U,对观测数据矢量x(t)进行降维，得到降维后的观测数据矢量y(t)＝Ux(t)；步骤三，利用Euler公式，将观测数据矢量y(t)分解为实部yc(t)和虚部ys(t)，利用信号的非圆特性，将观测数据的实部和虚部串联，构造阵列孔径加倍的实值接收数据矢量yr(t)；步骤四，定义两个选择矩阵J1和J2，构造扩展虚拟阵列的旋转不变关系J2Gr＝J1GrΩ；步骤五，计算yr(t)的数据协方差矩阵Ry，对其进行特征值分解，估计得到实值信号子空间Us；步骤六，定义新的信号子空间利用总体最小二乘法求解新的实值信号子空间的旋转不变方程计算得到实值矩阵Ψ；步骤七，对实值矩阵Ψ进行特征值分解，得到P个特征值，进而得到P个目标的波达方向估计。进一步，所述步骤一中观测数据矢量为：x(t)＝As(t)+n(t)；其中，为发射-接收联合导向矢量矩阵，θ1,θ2,…,θP为P个目标的波达方向，为发射阵列导向矢量，M为发射天线个数，为接收阵列导向矢量，N为接收天线个数，为Kronecker积操作符；s(t)＝[s1(t),s2(t),…,sP(t)]T为信号矢量；n(t)∈CMN×1是零均值，协方差矩阵为σ2I的复高斯白噪声向量。在非圆信号条件下，s(t)可以表示为：s(t)＝Λr(t)；其中，r(t)为非圆信号且满足r(t)＝r*(t),表示第P个信号的附加相移。进一步，所述步骤二中降维后的观测数据矢量为：y(t)＝V1/2GΛr(t)+nT(t)；其中，G＝[g(θ1),g(θ2),…,g(θP)]，Ne＝M+N-1为虚拟线阵有效阵元数；nT＝V1/2FHn(t)为降维后的噪声矢量；为对角矩阵，diag(·)表示元素对角矩阵化操作，变换矩阵F定义为：进一步，所述步骤三中构造的孔径加倍的接收数据矢量yr(t)为：其中，yc(t)和ys(t)分别为y(t)的实部和虚部；Gc＝[gc(θ1),...,gc(θP)]，gc(θp)＝[cosβp,...,cos((Ne-1)πsinθp+βp)]T，Gs＝[gs(θ1),...,gs(θP)]，gs(θp)＝[sinβp,...,sin((Ne-1)πsinθp+βp)]T；为扩展噪声矢量，ns(t)＝Im[n(t)]，nc(t)＝Re[n(t)]。进一步，所述步骤四中扩展虚拟阵列导向矢量矩阵的旋转不变方程J2Gr＝J1GrΩ中，选择矩阵J1和J2定义为；其中，T1和T2定义为：所述旋转不变方程J2Gr＝J1GrΩ中，对角矩阵，其对角元素包含目标的DOA信息。进一步，步骤五中扩展的接收数据矢量yr(t)的协方差矩阵为Ry＝E{y(t)ryr(t)H}，其特征值分解为：Ry＝UsΣsUsH+UnΣnUnH；其中，Σs为由Ry的P个大特征值构成的对角矩阵，Us为与其对应的信号子空间；Σn为由剩余(2Ne-1-P)个小特征值构成的对角矩阵，Un为与其对应的噪声子空间。进一步，步骤六中新的实值信号子空间定义为新的实值信号子空间的旋转不变方程为进一步，步骤七中所述P个目标的D本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种单基地MIMO雷达实值ESPRIT非圆信号角度估计方法，其特征在于，所述单基地MIMO雷达实值ESPRIT非圆信号角度估计方法将阵元接收数据与发射波形进行匹配滤波得到观测数据矢量，对观测数据进行降维预处理，得到低维空间接收数据矢量；利用信号的非圆特性和Euler公式构造阵列孔径加倍的实值接收数据矢量，构建孔径扩展的虚拟阵列的旋转不变关系，计算接收数据的协方差矩阵，进行特征值分解，估计得到信号子空间；定义新的实值信号子空间，求解该实值信号子空间的旋转不变方程，计算得到目标的DOA。

【技术特征摘要】
1.一种单基地MIMO雷达实值ESPRIT非圆信号角度估计方法，其特征在于，所述单基地MIMO雷达实值ESPRIT非圆信号角度估计方法将阵元接收数据与发射波形进行匹配滤波得到观测数据矢量，对观测数据进行降维预处理，得到低维空间接收数据矢量；利用信号的非圆特性和Euler公式构造阵列孔径加倍的实值接收数据矢量，构建孔径扩展的虚拟阵列的旋转不变关系，计算接收数据的协方差矩阵，进行特征值分解，估计得到信号子空间；定义新的实值信号子空间，求解该实值信号子空间的旋转不变方程，计算得到目标的DOA。2.如权利要求1所述的单基地MIMO雷达实值ESPRIT非圆信号角度估计方法，其特征在于，所述单基地MIMO雷达实值ESPRIT非圆信号波达方向估计方法包括以下步骤：步骤一，将每个接收阵元的接收数据分别与发射波形进行匹配滤波，得到匹配滤波后的观测数据矢量x(t)；步骤二，选择降维变换矩阵U,对观测数据矢量x(t)进行降维，得到降维后的观测数据矢量y(t)＝Ux(t)；步骤三，利用Euler公式，将观测数据矢量y(t)分解为实部yc(t)和虚部ys(t)，利用信号的非圆特性，将观测数据的实部和虚部串联，构造阵列孔径加倍的实值接收数据矢量yr(t)；步骤四，定义两个选择矩阵J1和J2，构造扩展虚拟阵列的旋转不变关系J2Gr＝J1GrΩ；步骤五，计算yr(t)的数据协方差矩阵Ry，对其进行特征值分解，估计得到实值信号子空间Us；步骤六，定义新的实值信号子空间利用总体最小二乘法求解新的实值信号子空间的旋转不变方程计算得到实值矩阵Ψ；步骤七，对实值矩阵Ψ进行特征值分解，得到其P个特征值，进而估计出P个目标的波达方向。3.如权利要求2所述的单基地MIMO雷达实值ESPRIT非圆信号角度估计方法，其特征在于，所述步骤一中观测数据矢量为：x(t)＝As(t)+n(t)；其中，为发射-接收联合导向矢量矩阵，θ1,θ2,…,θP为P个目标的波达方向，为发射阵列导向矢量，M为发射天线个数，为接收阵列导向矢量，N为接收天线个数，为Kronecker积操作符；s(t)＝[s1(t),s2(t),…,sP(t)]T为信号矢量；n(t)∈CMN×1是零均值，协方差矩阵为σ2I的复高斯白噪声向量。在非圆信号条件下，s(t)可以表示为：s(t)＝Λr(t)；其中，r(t)为非圆信号且满足表示第P个反射信号的附加相移。4.如权利要求2所述的单基地MIMO雷达实值ES...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐丽琴，武利翻，张丽果，
申请(专利权)人：西安邮电大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61