冲击噪声环境下目标参数联合估计算法制造技术

本发明专利技术涉及冲击噪声环境下目标参数联合估计算法，属于计算机应用技术领域。本发明专利技术采用最小几何功率准则改进PARAFAC算法中的代价函数，推导了适用于冲激噪声环境下的双基地MIMO雷达目标参数联合估计新算法。在实际应用当中，由于脉冲噪声不存在有限的二阶矩，传统的基于高斯噪声的参数估计算法性能变坏甚至失效；基于分数低阶统计量的算法虽然可以抑制脉冲噪声的干扰，但是分数低阶矩p的取值要满足的条件是分数低阶矩p小于噪声的特征指数α，否则算法的性能就会变差。在实际环境下仿真实验表明，在冲激噪声和高斯噪声环境下，本发明专利技术提出的MGP‑PARAFAC算法均具有很好的参数估计性能，尤其对突变的信号环境体现出更好的适应性。

【技术实现步骤摘要】
冲击噪声环境下目标参数联合估计算法
本专利技术涉及冲击噪声环境下目标参数联合估计算法，属于计算机应用

技术介绍
多输入多输出MIMO(Multiple-InputMultiple-Output)雷达是一种新体制雷达。其中相干MIMO雷达[1-2]，发射阵列和接收阵列的各个阵元间距较小且集中放置，发射阵元发射相互正交信号，同时所有的发射接收天线对具有相同的RCS值，利用接收阵列收到的回波信号间具有的相干特性，并借助匹配滤波器可以实现信号分离。因此受到了广泛的关注。目标参数估计和定位是雷达信号处理的一个重要内容。文献[3-5]研究了MUSIC、ESPRIT、降维Capon、传播算子、基于分数阶傅立叶变换的方法和多项式求根等MIMO雷达参数估计方法，具有较好的估计精度，但是不能实验目标参数的自动配对。文献[6-7]基于PARAFAC的三面阵模型和ESPRIT方法对目标的收发角和多普勒频率进行估计，能够实现自动配对。但这两篇文献都是在假设噪声环境为高斯白噪声的前提下进行参数估计的。特别地，张剑云基于平行因子分析理论[6]，从三线性最小二乘迭代得到的矩阵中完成参数估计。然而该算法仅在本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.冲击噪声环境下目标参数联合估计算法，其特征在于：包括如下步骤：步骤(1)、任选随机矩阵初始化

【技术特征摘要】
1.冲击噪声环境下目标参数联合估计算法，其特征在于：包括如下步骤：步骤(1)、任选随机矩阵初始化和迭代序号为k＝1,2,3,…，其中和分别为矩阵B(θ)和C(fd)的初始矩阵；步骤(2)、将代入式(9)，求其最小几何功率解，获得B(θ)的第k次迭代估计值如式(10)所示，其中和分别为矩阵和C(fd)第k-1次迭代估计值，B(θ)＝[ar(θ1),…,ar(θP)]，J(·)为基于最小几何功率准则的代价函数，表示基于MGP代价函数实现对矩阵B(θ)的第k次迭代估计，得到的估计值为Y1表示Y沿接收方向切片集合，[·]T表示矩阵的转置，[·]#表示求矩阵的伪逆矩阵，步骤(3)、将代入式(11)，求其最小几何功率解，获得的第k次迭代估计值如式(12)所示；其中，为矩阵第k次迭代估计值，表示基于MGP代价函数实现对矩阵的第k次迭代估计，得到的估计值为Y2表示Y沿发射方向上的切片集合来步骤(4)、将代入式(13)，求其最小几何功率解，获得C(fd)的第k次迭代估计值如公式(14)所示，并计算其中Dl[·]表示由矩阵的第...

【专利技术属性】
技术研发人员：李丽，
申请(专利权)人：大连大学，
类型：发明
国别省市：辽宁,21