一种互耦条件下单基地MIMO雷达目标角度估计方法技术

一种基于加权块稀疏恢复的单基地多输入多输出（Multiple‑input Multiple‑output,MIMO）雷达目标角度估计方法，包括:建立互耦条件下MIMO雷达接收阵列的数据输出模型；构造块结构表示的接收数据模型；降维处理所述块结构表示的接收数据模型；构建过完备字典，将所述降维的接收数据模型在所述过完备字典中进行稀疏化表示；构建加权矩阵；根据所述稀疏化表示的接收数据模型和所述加权矩阵，确定所述目标角度。通过上述方法能够实现高分辨率，高精度的目标方向估计，进行目标侦察测向和定位。

A target angle estimation method for monostatic MIMO radar with mutual coupling

【技术实现步骤摘要】
一种互耦条件下单基地MIMO雷达目标角度估计方法
涉及雷达信号处理
，特别涉及一种未知互耦条件下基于加权块稀疏恢复的单基地MIMO雷达目标角度估计方法、装置及计算机存储介质。
技术介绍
多输入多输出(MIMO)雷达是借鉴通信领域的多输入多输出技术而提出的一种高探测性能和生存能力的新体制雷达。根据发射天线和接收天线的配置距离，MIMO雷达可分为相干MIMO雷达(包括双基地MIMO雷达和单基地MIMO雷达)和统计MIMO雷达。角度估计即波达方向(Direction-of-Arrival,DOA)估计，是指对空间信号的到达方向进行估计，它是信号处理中的重要研究方向之一，主要目的是估计目标位置，进行定位。因此广泛地应用于电子对抗、雷达、无线通信等领域。对于单基地MIMO雷达中的DOA估计问题，最具有代表性的方法就是基于子空间类方法(如MUSIC方法和ESPRIT方法)。由于这些方法大部分需要基于协方差矩阵的特征值或奇异值进行计算，因此在低信噪比或者有限的快拍数下性能会严重下降。近年来随着压缩感知技术的发展，现有技术提出了利用信号稀疏表示方本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于加权块稀疏恢复的单基地MIMO雷达目标角度估计方法，其特征在于，包括：/n建立互耦条件下MIMO雷达接收阵列的数据输出模型；/n构造块结构表示的接收数据模型；/n降维处理所述块结构表示的接收数据模型；/n构建过完备字典，将所述降维的接收数据模型在所述过完备字典中进行稀疏化表示；/n构建加权矩阵；/n根据所述稀疏化表示的接收数据模型和所述加权矩阵，确定所述目标角度。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于加权块稀疏恢复的单基地MIMO雷达目标角度估计方法，其特征在于，包括：
建立互耦条件下MIMO雷达接收阵列的数据输出模型；
构造块结构表示的接收数据模型；
降维处理所述块结构表示的接收数据模型；
构建过完备字典，将所述降维的接收数据模型在所述过完备字典中进行稀疏化表示；
构建加权矩阵；
根据所述稀疏化表示的接收数据模型和所述加权矩阵，确定所述目标角度。


2.根据权利要求1的方法，其中所述构造块结构表示的接收数据模型包括利用参数化互耦发射-接收导向矢量，来构造所述块结构表示的接收数据模型；所述块结构表示的接收数据模型为：，其中表示新的不含有互耦系数的块结构表示发射-接收导向矩阵；表示一个块对角矩阵；将与信号向量结合，形成新的信号向量,其中。


3.根据权利要求1的方法，其中所述降维处理所述块结构表示的接收数据模型包括通过推导消除冗余来降低所述接收数据模型的维度；利用奇异值分解SVD技术来降低所述接收数据模型的维度和去燥。


4.根据权利要求1的方法，其中所述构建过完备字典，将所述降维的接收数据模型在所述过完备字典中进行稀疏化表示包括基于块结构表示的阵列流型矩阵，构建所述过完备字典，将所述降维后的接收数据模型在过完备字典中进行稀疏表示。


5.根据权利要求1的方法，其中所述构建加权矩阵包括利用MUSIC-Like函数中导向矩阵与噪声子空间的正交性来构建所述加权矩阵。


6.根据权利要求1的方法，其中所述确定所述根据所述稀疏化表示的接收数据模型和所述加权矩阵，确定所...

【专利技术属性】
技术研发人员：王咸鹏，孟丹丹，黄梦醒，韩枝光，杨永钦，李亮亮，徐腾贤，
申请(专利权)人：海南大学，
类型：发明
国别省市：海南;46