基于互质双频的稀疏嵌套MIMO阵列DOA估计方法技术

本发明专利技术公开了一种基于互质双频的稀疏嵌套MIMO阵列DOA估计方法，通过分别工作在两个呈互质关系的频率，获取两个互质频率的目标回波数据矩阵，拼接成一个数据矩阵后计算其相关矩阵，根据互质双频和协同阵中虚拟阵元位置差与相关元素的一一对应关系，从相关矩阵中提取对应连续的虚拟阵元位置差的相关元素形成相关行向量，利用相关矩阵重建解相干的方法，先扩张为下三角的相关矩阵，再形成解相干的重建相关矩阵，据此通过MUSIC算法实现对相干与非相干目标DOA的联合估计。该方法具备阵元互扰小、大收发阵列孔径高分辨等优点，并且进一步提升了最大可分辨目标数目。

【技术实现步骤摘要】
基于互质双频的稀疏嵌套MIMO阵列DOA估计方法
本专利技术涉及一种阵列信号处理中的参数估计领域，尤其涉及一种基于互质双频的稀疏嵌套MIMO阵列DOA估计方法。
技术介绍
波达方向(DOA)估计是阵列信号处理领域的一个重要研究方向，DOA估计使用的传感器阵列分为被动接收阵列和主动收发阵列。对于主动收发阵列，探测对象常为非相干和相干混合目标，一般采用收发分置双基地集中式布局，其中发射阵列和接收阵列最常用的物理阵元布局是半波长等间距均匀密布式布局，此时，典型的子空间类DOA估计算法最多可分辨的混合目标总数受限于接收阵元的数目，其中相干目标的最大可分辨数目受限于发射阵元的数目。突破物理阵元数目对最大可分辨目标数目限制的关键是打破发射阵列和接收阵列中物理阵元分布的均匀密布特性，主要源于该特性造成的和协同阵虚拟阵元冗余的问题，即多个虚拟阵元处于同一位置，造成了最大可分辨目标数目的损失，使其受限于物理阵元数目。因此，物理阵元稀疏分布的收发阵列可有效减少虚拟阵元同位重叠，提升最大可分辨目标数目，突破物理阵元数目的限制。嵌套布局作为一种经典的稀疏阵列布局，已经应用于MIMO阵列相干与非相干混合目标的DOA估计中，嵌套MIMO阵列的发射阵列为均匀密布阵列，接收阵列为均匀稀疏阵列，其和协同阵中虚拟阵元不存在冗余，每个虚拟阵元占据独立的一个位置，相比于均与密布MIMO阵列，能够有效提升最大可分辨目标数目。但嵌套MIMO阵列的发射阵列仍然采用均匀密布布局，相邻发射阵元之间以及两个相邻的收发阵元之间的间距为半波长，易产生阵元间相互干扰，且收发阵列孔径受限，需要大量物理阵元保证目标高分辨。解决上述问题的关键是进一步对发射阵列进行稀疏化处理，既增加了阵元间距减小了互扰，又扩大了阵列孔径保证了目标高分辨，但稀疏发射阵列会导致和协同阵均匀稀疏，从而产生虚假目标。考虑到工作频率与阵元位置转换等效的基本原理，即工作频率按比例转换的结果，可以等效为在原工作频率下阵元位置按相同比例转换的结果，因此，通过采用一个与原工作频率呈互质关系的额外工作频率，即可以打破和协同阵的均匀稀疏特性，从而消除虚假目标，同时，额外增加的和协同阵虚拟阵元进一步提升了最大可分辨目标的数目。
技术实现思路
本专利技术的目的就在于提供一种解决上述问题，阵元之间互扰小、大收发阵列孔径高分辨、且能够进一步提升最大可分辨目标数目的基于互质双频的稀疏嵌套MIMO阵列DOA估计方法。为了实现上述目的，本专利技术采用的技术方案是这样的：一种基于互质双频的稀疏嵌套MIMO阵列DOA估计方法，包括以下步骤：(1)设置一雷达，且雷达探测区域内有未知数量的目标；所述雷达包括构成一个稀疏嵌套MIMO阵列的M个发射阵元和N个接收阵元，其中发射阵元位置为{0,αd,2αd,…,(M-1)αd}，接收阵元位置为{Mαd,2Mαd,3Mαd,…,NMαd}，其中α为大于1的整数，d＝c/2f0，f0为雷达的参考工作频率，c为光速，所述稀疏嵌套MIMO阵列对应有参考和协同阵；(2)M个发射阵元同时辐射频率为f0的电磁波信号，N个接收阵元同时收集所有目标的散射回波信号，获得M×N个收发通道的回波信号，将每个通道的回波信号经匹配滤波和K个采样后，按照参考和协同阵中虚拟阵元的位置分布，形成在频率f0时的MN行、K列的数据矩阵每一行为一组收发阵元对应的K个采样数据，且每一行对应一个参考虚拟阵元位置，所述参考虚拟阵元位置为该组收发阵元位置之和；(3)构建等效和协同阵虚拟阵元；(31)在额外工作频率fa＝βf0/α下重复步骤(2)，形成在频率fa时的MN行、K列的数据矩阵其中β为大于1的整数，且与α互质；(32)将频率为fa的数据矩阵等效为一频率为f0的等效稀疏嵌套MIMO阵列的数据矩阵所述等效稀疏嵌套阵列对应有等效收发阵元，所述等效收发阵元对应有等效和协同阵；(33)每一行为一组等效收发阵元对应的K个采样数据，且每一行对应一个等效和协同阵中等效虚拟阵元的位置，所述等效虚拟阵元位置为该组等效收发阵元位置之和；(4)将参考工作频率f0时的数据矩阵和额外工作频率fa时的数据矩阵按下式拼接成一个2MN行、K列的数据矩阵X；该数据矩阵对应双频和协同阵，且每一行对应一个双频和协同阵虚拟阵元的位置；(5)根据公式得到一2MN行、2MN列的相关矩阵Rxx，上标H表示转置共轭，所述Rxx中每个元素对应两个虚拟阵元位置，将每个元素的两个虚拟阵元位置求差值，得到以d为增量从0延伸至(P-1)d的P个差值，将相同差值对应的元素分为一类，得到P类元素；从P类中数据中各抽取一个元素，按差值从小到大排列成一个相关行向量r＝[r(0),r(1),r(2),…,r(P-1)]，其中，P＝MNβ+Mβ-2Mα+α-β；(6)将相关行向量r扩张为一个P行、P列的下三角相关矩阵Ra；(7)将下三角相关矩阵Ra与其转置共轭矩阵进行求和平均，得到解相干的重建相关矩阵Rn，即(8)对重建相关矩阵Ra进行特征值分解，根据获得的特征值大小确定目标个数Q，提取P-Q个小特征值对应的特征列向量，组成P行、P-Q列的噪声矩阵Un；(9)设置操纵矢量为其中k0＝2πf0/c，上标T表示转置，根据MUSIC算法，构造空间谱搜索函数为：控制θs在[-90°～90°]的区间内以Δθ等间隔离散取值，分别计算对应的P(θs)，其峰值对应的角度作为目标所在方向角的估计值。作为优选：步骤(2)中，稀疏嵌套MIMO阵列的参考和协同阵中，虚拟阵元的位置为：{mαd+nMαd},0≤m≤M-1；1≤n≤N＝{Mαd,(M+1)αd,(M+2)αd,…,(NM+M-1)αd}因此，该参考和协同阵为一均匀稀疏阵列，虚拟阵元间距为αd。作为优选：步骤(3)中，使用额外工作频率fa，形成的等效稀疏嵌套MIMO阵列中，M个发射阵元的位置为{0,βd,2βd,…,(M-1)βd}，N个接收阵元的位置为{Mβd,2Mβd,3Mβd,…,NMβd}，因此，也对应一个等效的和协同阵，其中虚拟阵元的位置为：{mβd+nMβd},0≤m≤M-1；1≤n≤N＝{Mβd,(M+1)βd,(M+2)βd,…,(NM+M-1)βd}因此，该等效和协同阵也为一均匀稀疏阵列，虚拟阵元间距为βd。作为优选：步骤(4)中，双频和协同阵由参考和协同阵和等效和协同阵组成，虚拟阵元的位置为：{Mαd,(M+1)αd,…,(NM+M-1)αd,Mβd,(M+1)βd,…,(NM+M-1)βd}前半部分为参考和协同阵中虚拟阵元位置，后半部分为等效和协同阵中虚拟阵元位置。作为优选：步骤(5)中，将相关行向量r扩张为下三角相关矩阵Ra的具体方法是：设定一P行、P列的全零矩阵Ra，首先，将主对角线的P个元素全部赋值为r(0)，主对角线下方与之平行的斜线，依次定义为第一斜线、第二斜线、直至第P-1斜线，且第一斜线上的P-1个元素全部赋值为r(1)，第二斜线上的P-2个元素全部赋值为r(2)，直到左下角的1个元素赋值为r(P-1)，形成一P行、P列的下三角相关矩阵Ra，如下式所示：本专利技术的整体思路为：利用两个满足互质关系的工作频率，分别使稀疏嵌套MIMO阵列工作于两个互质频率下，基于工作频率与阵元位置转换等效的基本原理，互质双频能够打破单频条件下和本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于互质双频的稀疏嵌套MIMO阵列DOA估计方法，其特征在于：包括以下步骤：(1)设置一雷达，且雷达探测区域内有未知数量的目标；所述雷达包括构成一个稀疏嵌套MIMO阵列的M个发射阵元和N个接收阵元，其中发射阵元位置为{0,αd,2αd,…,(M‑1)αd}，接收阵元位置为{Mαd,2Mαd,3Mαd,…,NMαd}，其中α为大于1的整数，d＝c/2f0，f0为雷达的参考工作频率，c为光速，所述稀疏嵌套MIMO阵列对应有参考和协同阵；(2)M个发射阵元同时辐射频率为f0的电磁波信号，N个接收阵元同时收集所有目标的散射回波信号，获得M×N个收发通道的回波信号，将每个通道的回波信号经匹配滤波和K个采样后，按照参考和协同阵中虚拟阵元的位置分布，形成在频率f0时的MN行、K列的数据矩阵

【技术特征摘要】
1.一种基于互质双频的稀疏嵌套MIMO阵列DOA估计方法，其特征在于：包括以下步骤：(1)设置一雷达，且雷达探测区域内有未知数量的目标；所述雷达包括构成一个稀疏嵌套MIMO阵列的M个发射阵元和N个接收阵元，其中发射阵元位置为{0,αd,2αd,…,(M-1)αd}，接收阵元位置为{Mαd,2Mαd,3Mαd,…,NMαd}，其中α为大于1的整数，d＝c/2f0，f0为雷达的参考工作频率，c为光速，所述稀疏嵌套MIMO阵列对应有参考和协同阵；(2)M个发射阵元同时辐射频率为f0的电磁波信号，N个接收阵元同时收集所有目标的散射回波信号，获得M×N个收发通道的回波信号，将每个通道的回波信号经匹配滤波和K个采样后，按照参考和协同阵中虚拟阵元的位置分布，形成在频率f0时的MN行、K列的数据矩阵每一行为一组收发阵元对应的K个采样数据，且每一行对应一个参考虚拟阵元位置，所述参考虚拟阵元位置为该组收发阵元位置之和；(3)构建等效和协同阵虚拟阵元；(31)在额外工作频率fa＝βf0/α下重复步骤(2)，形成在频率fa时的MN行、K列的数据矩阵其中β为大于1的整数，且与α互质；(32)将频率为fa的数据矩阵等效为一频率为f0的等效稀疏嵌套MIMO阵列的数据矩阵所述等效稀疏嵌套阵列对应有等效收发阵元，所述等效收发阵元对应有等效和协同阵；(33)每一行为一组等效收发阵元对应的K个采样数据，且每一行对应一个等效和协同阵中等效虚拟阵元的位置，所述等效虚拟阵元位置为该组等效收发阵元位置之和；(4)将参考工作频率f0时的数据矩阵和额外工作频率fa时的数据矩阵按下式拼接成一个2MN行、K列的数据矩阵X；该数据矩阵对应双频和协同阵，且每一行对应一个双频和协同阵虚拟阵元的位置；(5)根据公式得到一2MN行、2MN列的相关矩阵Rxx，上标H表示转置共轭，所述Rxx中每个元素对应两个虚拟阵元位置，将每个元素的两个虚拟阵元位置求差值，得到以d为增量从0延伸至(P-1)d的P个差值，将相同差值对应的元素分为一类，得到P类元素；从P类中数据中各抽取一个元素，按差值从小到大排列成一个相关行向量r＝[r(0),r(1),r(2),…,r(P-1)]，其中，P＝MNβ+Mβ-2Mα+α-β；(6)将相关行向量r扩张为一个P行、P列的下三角相关矩阵Ra；(7)将下三角相关矩阵Ra与其转置共轭矩阵进行求和平均，得到解相干的重建相关矩阵Rn，即(8)对重建相关矩...

【专利技术属性】
技术研发人员：贾勇，钟晓玲，郭勇，晏超，李权，
申请(专利权)人：成都理工大学，
类型：发明
国别省市：四川,51