一种基于压缩感知的灵活MIMO雷达混合目标DOA估计方法技术

本发明专利技术公开了一种基于压缩感知(Compressed Sensing,CS)的灵活多输入多输出(Multi‑Input and Multi‑Output,MIMO)雷达混合目标波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计方法，涉及阵列信号处理技术领域，本发明专利技术针对稀疏阵列MIMO雷达结构设计和混合目标DOA估计着重解决以下两个问题：(1)设计一种灵活MIMO雷达结构，并定义为灵活阵元间距稀疏阵(Sparse Array with Flexible Inter‑element Spacing,SA‑FIS)。(2)提出一种降复杂度两步CS算法以充分利用总虚拟阵元。通过修正和移除目标协方差矩阵中的非对角元素，改进的CS算法可以仅识别其中的对角元素。由于传统CS算法需要估计所有的非零元素，本发明专利技术能够通过估计较少的元素个数提高估计性能并降低复杂度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于压缩感知的灵活MIMO雷达混合目标DOA估计方法
本专利技术涉及阵列信号处理
，特别涉及一种基于压缩感知的灵活MIMO雷达混合目标DOA估计方法。
技术介绍
为提高给定物理阵元数条件下的自由度上限，从“联合阵列”角度进行稀疏阵列MIMO雷达虚拟阵元扩展研究逐步引起了学界重视并取得了较大进展。嵌套MIMO雷达能够利用O(M)个阵元获得O(M2)或O(M3)的自由度，但密布子阵使其互耦率相对较大。互质MIMO雷达较大的阵元间距进一步降低互耦率，能够利用O(M+N)个阵元获得O(MN)的自由度。但并未开展系统的稀疏阵列MIMO雷达结构设计研究。近年来，混合目标(包含非相干目标和相干目标)DOA估计算法研究已引起广泛关注。一般情况下，由于信源协方差矩阵出现不满秩现象，传统子空间类算法估计性能急剧下降。许多解相干算法相继提出并取得重大进展，如空间平滑算法、Toeplitz矩阵重构方法、最大似然算法、CS算法等。为提高目标检测数量，通过建立目标信息分离矩阵分别对非相干目标和相干目标进行两步角度估计，如空间差分方法首先采用传统子空间类算法估计非相干信源，随后采用空间差分技术减去非相干本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于压缩感知的灵活MIMO雷达混合目标DOA估计方法，其特征在于，包括：步骤一、建立灵活MIMO雷达回波信号模型：首先通过对灵活MIMO雷达的发射阵列和接收阵列进行匹配滤波，得到阵列回波信号矢量模型，然后根据阵列回波信号矢量模型x(t)得到阵列回波信号的协方差矩阵R和向量化协方差矩阵r；步骤二、对灵活MIMO雷达回波信号模型进行结构优化：因为向量化协方差矩阵r中的阵列流型矩阵B符合“和差联合阵列”特征，因此，通过分析阵列流型矩阵B的“联合阵列”结构，选择合适的扩展因子，从而得到灵活MIMO雷达更多的虚拟阵元数；步骤三、针对结构优化后的灵活MIMO雷达回波信号模型，采用降复杂度两步CS算...

【技术特征摘要】
1.一种基于压缩感知的灵活MIMO雷达混合目标DOA估计方法，其特征在于，包括：步骤一、建立灵活MIMO雷达回波信号模型：首先通过对灵活MIMO雷达的发射阵列和接收阵列进行匹配滤波，得到阵列回波信号矢量模型，然后根据阵列回波信号矢量模型x(t)得到阵列回波信号的协方差矩阵R和向量化协方差矩阵r；步骤二、对灵活MIMO雷达回波信号模型进行结构优化：因为向量化协方差矩阵r中的阵列流型矩阵B符合“和差联合阵列”特征，因此，通过分析阵列流型矩阵B的“联合阵列”结构，选择合适的扩展因子，从而得到灵活MIMO雷达更多的虚拟阵元数；步骤三、针对结构优化后的灵活MIMO雷达回波信号模型，采用降复杂度两步CS算法进行混合目标DOA估计：通过估计和修正多余项建立降复杂度两步CS算法模型，结合总虚拟阵元排列顺序移除向量化协方差矩阵r中的重复行，即可得新的信号模型。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤一的具体步骤为：灵活MIMO雷达的发射阵列和接收阵列由稀疏均匀线阵组成，因此，总的物理阵元数为T＝M+N；其中，发射阵列有M个阵元，阵元间距为αd；接收阵列有N个阵元，阵元间距为βd；α和β为互质扩展因子，d为单位阵元间距，通常设为λ/2，λ为信号波长；发射阵列和接收阵列的阵元位置集合和为：其中，m,n为整数；设有K个远场不相干和相干混合目标，信源方向集为θ＝{θk,k＝1,2,…,K}，其中，非相干目标个数和相干目标个数分别为Ku和Kc，即K＝Ku+Kc；假设Kc个目标满足全相干条件；则匹配滤波后的阵列回波信号矢量模型为：其中：其中，是快拍数为t时第k个目标的反射系数；为第k0个目标的衰减系数，为便于表述，假设[·]T为矩阵转置运算，diag(·)为对角运算，和分别表示Khatri-Rao积和Kronecker积；n(t)为独立同分布的附加高斯白噪声矢量，满足CN(0,σ2)；且At＝[at(θ1),at(θ2),…,at(θK)](5)Ar＝[ar(θ1),at(θ2),…,ar(θK)](6)at(θk)和ar(θk)分别为发射阵列和接收阵列的第k个目标的方向矢量，具体为：根据式(2)回波信号模型可得阵列回波信号的协方差矩阵为：R＝E[x(t)xH(t)]＝ARsAH+σ2IMN(9)其中：Rs＝E[s(t)sH(t)](10)为目标协方差矩阵，AH为矩阵A复共轭转置运算，IMN为MN×MN维单位矩阵；当快拍数为L，t＝1,…,L时，其样本协方差矩阵通常近似为：向量化协方差矩阵R得：r＝vec(R)＝Bvec(Rs)+σ2vec(IMN)(12)其中，A*表示矩阵复共轭运算，vec(·)表示矩阵向量化运算。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤二的具体步骤为：利用式(1)发射阵列和接收阵列的阵元位置集合和得：SA-FIS的“和差联合阵列”集合为：其中，m0,n0为整数，为进一步分析集合的自由度，可得SA-FIS的虚拟阵元分布情况如下：通过向量化协...

【专利技术属性】
技术研发人员：师俊朋，胡国平，周豪，张秦，冯子昂，刘梦波，
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