基于因子矩阵先验的阵元失效MIMO雷达角度估计方法技术

本发明专利技术公开了一种基于因子矩阵先验的阵元失效MIMO雷达角度估计方法，步骤如下：对存在阵元失效的双基地MIMO雷达接收信号进行匹配滤波，得到虚拟阵列的输出信号并计算获得虚拟阵列协方差矩阵构造四阶协方差张量并将其表示成张量CANDECOMP/PARAFAC分解模型；建立具有因子矩阵先验约束的张量填充模型；将张量填充模型转换无约束的增广拉格朗日函数形式；利用ADMM算法迭代求解增广拉格朗日函数，迭代结束时获得因子矩阵U

【技术实现步骤摘要】
基于因子矩阵先验的阵元失效MIMO雷达角度估计方法


[0001]本专利技术涉及MIMO雷达角度估计，特别是一种基于因子矩阵先验的阵元失效 MIMO雷达角度估计方法。

技术介绍

[0002]与传统相控阵雷达的机制不同，多输入多输出(Multiple Input Multiple Output， MIMO)雷达利用多个发射天线同时发射多路正交信号波形，多个接收天线接收 目标回波信号并通过匹配滤波器分离各通道目标信息，从而提高最大可识别目标 数、抗干扰能力以及参数估计精度。
[0003]目标方位角估计是阵列信号处理中的一个主要研究方向。双基地MIMO雷达 采用收发分置的阵列配置，可以在接收端同时估计出目标的发射角(direction ofdeparture，DOD)和接收角(direction of arrival，DOA)。目前，针对双基地MIMO 雷达目标角度估计问题，学者们提出了利用虚拟阵列协方差矩阵进行目标角度估 计的MUSIC、Capon、ESPRIT等算法，其中ESPRIT算法因避免二维谱峰搜索， 大幅减少了运算量而得到广泛关注。本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于因子矩阵先验的阵元失效MIMO雷达角度估计方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)对存在阵元失效的双基地MIMO雷达接收信号进行匹配滤波，得到虚拟阵列的输出信号并计算获得虚拟阵列协方差矩阵(2)利用虚拟阵列协方差矩阵构造四阶协方差张量将协方差张量表示成张量CANDECOMP/PARAFAC分解模型；(3)利用因子矩阵的范德蒙德结构特点、因子矩阵之间的相互关系以及张量的低CP秩，建立具有因子矩阵先验约束的张量填充模型；(4)为求解具有约束的张量填充模型，将步骤(3)中的张量填充模型转换无约束的增广拉格朗日函数形式；(5)利用ADMM算法迭代求解步骤(4)中的增广拉格朗日函数，迭代结束时获得因子矩阵U
(1)
,U
(2)
和对角矩阵Δ
(3)
,Δ
(4)
；(6)根据因子矩阵U
(1)
,U
(2)
和对角矩阵Δ
(3)
,Δ
(4)
，利用Tucker运算构造出完整协方差张量再通过对称厄米特展开还原为完整的协方差矩阵R，最后采用ESPRIT算法进行目标角度估计。2.根据权利要求1所述的一种基于因子矩阵先验的阵元失效MIMO雷达角度估计方法，其特征在于，所述步骤(1)具体为：(1.1)双基地MIMO雷达的发射阵列和接收阵列皆为均匀线性阵列，分别由M个发射阵元和N个接收阵元组成；对阵元失效下双基地MIMO雷达所采集到的回波信号进行匹配滤波，经过脉冲积累后，获得MN个虚拟阵元输出的回波信号矩阵为：其中，为在Q个快拍下虚拟阵列回波信号矩阵；和分别为存在失效阵元时的发射阵列和接收阵列流形矩阵；为高斯白噪声矩阵；S∈
P
×
Q
为目标系数矩阵，其中P为相互独立的远场目标；
⊙
表示Khatri
‑
Rao积；(1.2)Ω
T
和Ω
R
分别为失效发射阵元和失效接收阵元的位置集合，当发射阵列中第p
t
∈Ω
T
个阵元出现故障时，其流形矩阵中的第p
t
行全为零；当接收阵列中第p
r
∈Ω
R
个阵元出现故障时，流形矩阵中的第p
r
行全为零；虚拟阵列协方差矩阵在Q脉冲周期下的最大似然估计为：其中，(
·
)
H
表示共轭转置，R
s
＝SS
H
/Q＝diag(ρ)表示信号协方差矩阵，diag(ρ)表示由向量ρ生成的对角矩阵，ρ＝[ρ1,ρ2，
…
,ρ
P
]，ρ
p
,p＝1,2,
…
,P，表示第p个目标的反射系数，表示噪声协方差矩阵。3.根据权利要求1所述的一种基于因子矩阵先验的阵元失效MIMO雷达角度估计方法，其特征在于，所述步骤(2)具体为：(2.1)双基地MIMO雷达虚拟阵列协方差矩阵能够重新排列成一个四阶协方差张量其中，(
·
)
*
表示共轭；表示共轭；表示Tucker运算；(2.2)重新调整因子矩阵使得g中的元素都为1，此时将g消除得到协方差张
量的简化表达式(2.3)由于CP分解的置换和缩放效应的扰动，协方差张量的因子矩阵表示为和其中和表示四个因子矩阵；表示置换矩阵；Λ1、Λ2、Λ3和Λ4为P
×
P的实值对角矩阵，对角元素对应着缩放系数；N1、N2、N3和N4表示拟合误差；(2.4)由于MIMO雷达的发射和接收导向矩阵A
t
、A
r
均为范德蒙德结构，而因子矩阵和的每一个列向量是用不同的常数对A
t
和A
r
的对应列向量分别缩放得到的，因此当忽略拟合误差项影响时，矩阵和也具有范德蒙德结构，即因子矩阵U
(n)
,n＝1,
…
,4，具有范德蒙德结构；(2.5)忽略拟合误差项的影响，得到因子矩阵之间的关系为和其中对角矩阵对角矩阵4.根据权利要求1所述的一种基于因子矩阵先验的阵元失效MIMO雷达角度估计方法，其特征在于，所述步骤(3)具体为：为有效恢复出失效阵元的缺失数据，利用因子矩阵的范德蒙德结构特点、因子矩阵之间的相互关系以及张量的低CP秩，建立用于...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈金立，蒋志军，陈宣，李家强，
申请(专利权)人：南京信息工程大学，
类型：发明
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