一种基于精确模型的近场极化MIMO雷达参数估计方法技术

本发明专利技术涉及一种基于精确模型的近场极化MIMO雷达参数估计方法，包括：建立双基地MIMO雷达系统，利用极化信息对双基地MIMO雷达系统中的发射角、接收角、发射极化角以及接收极化角进行估计，整个过程不需要进行谱峰搜索，效率高，其估计得到的参数能够自动配对，无相位模糊问题，准确率高，且适用于任意阵元间距和相位不确定性的非均匀线性阵列。相位不确定性的非均匀线性阵列。相位不确定性的非均匀线性阵列。

【技术实现步骤摘要】
一种基于精确模型的近场极化MIMO雷达参数估计方法


[0001]本专利技术涉及雷达信号处理领域，尤其是涉及一种基于精确模型的近场极化MIMO雷达参 数估计方法。

技术介绍

[0002]MIMO雷达参数估计是当前研究的热点与难点。相比于相控阵雷达，MIMO雷达通过利 用相互正交的波形特性可以实现更高的角度分辨率、更大的阵列自由度以及灵活的发射波形 设计。近年来，为了实现双基地MIMO雷达中发射角(DOD)和接收角(DOA)的联合参 数估计，已经有很多优良的算法被提出。尽管目前所提出的各种算法能够实现双基地MIMO 雷达在不同背景下的目标参数精确定位，但是所使用的发射阵列和接收阵列均是标量的均匀 阵列或非均匀阵列，并且目标源大都是远场源。相比于标量阵列，极化阵列不仅能够提供目 标的角度信息，同时能够提供目标的极化信息。因此，极化阵列具有较高的目标分辨率和参 数估计等能力。
[0003]此外，许多现有的近场源定位算法都基于近似模型，并假设目标与传感器间的空间振幅 相应相等，且当目标位于MIMO雷达的辐射近场区时，由于信号波前表达式的非线性，若本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于精确模型的近场极化MIMO雷达参数估计方法，其特征在于：该方法包括下列步骤：S1、建立双基地MIMO雷达系统，其发射端由M个COLD阵元构成非均匀线性发射阵列，接收端是由N个COLD阵元构成非均匀线性接收阵列；S2、在双基地MIMO雷达系统中建立yoz平面直角坐标系，分别取发射阵列和接收阵列的中心阵元作为参考阵元，在yoz平面直角坐标系中设定K个近场目标，获取第k个近场目标与发射阵列中第m个阵元的距离r
m,tk
以及第k个近场目标与接收阵列中第n个阵元的距离r
n,rk
，其中，k＝1,2,
…
,K，m＝
‑
M,
…
,0,
…
,M，n＝
‑
N,
…
,0,
…
,N；S3、由发射端的阵元同时发射M个正交的窄带波，窄带波遇到K个近场目标被反射后由接收阵列中的阵元接收；根据步骤S2得到的r
m,tk
和r
n,rk
，获取第k个近场目标相对于发射阵列中第m个阵元的空间振幅
‑
相位因子a
m,tk
(θ
tk
,r
tk
)，以及获取第k个近场目标相对于接收阵列中第n个阵元的空间振幅
‑
相位因子a
n,rk
(θ
rk
,r
rk
)；S4、设定在同一个发射信号周期内，单个近场目标的横截面闪烁维持恒定，不同目标的横截面闪烁波动互不相关，而且不同目标在不同脉冲时间内的起伏统计也相互独立，根据步骤S3得到的a
m,tk
(θ
tk
,r
tk
)和a
n,rk
(θ
rk
,r
rk
)，获取在t时刻，接收端的匹配滤波器的输出信号；S5、在L次快拍下，根据步骤S4得到的接收端的匹配滤波器的输出信号，获取接收端的匹配滤波器的输出信号矩阵；将所述的接收端的匹配滤波器的输出信号矩阵排列为一个五阶张量，再将五阶张量排列为一个三阶平行因子模型Y；获取三阶平行因子模型Y的模1展开矩阵、模2展开矩阵以及模3展开矩阵；S6、对步骤S5得到的Y的模1展开矩阵、模2展开矩阵以及模3展开矩阵进行PARAFAC分解，并结合总体最小二乘法得到发射阵列导向矢量的估计值以及接收阵列导向矢量的估计值；S7、构造一个发射阵列的变换矩阵C
t
，忽略步骤S6中得到的发射阵列导向矢量的估计值中由于列模糊和尺度模糊造成的误差，将发射阵列的变换矩阵C
t
与忽略误差后的发射阵列导向矢量的估计值进行相乘，得到相乘的结果，取相乘的结果的前(M
‑
1)/2行和后(M
‑
1)/2行分别构成矩阵D
t1
和矩阵D
t2
；S8、对进行特征分解得到其特征值，根据得到的特征值得出发射极化角的估计值；S9、根据得到的发射阵列极化角的估计值，得到发射信号导向矢量的估计值，即得到第k个目标相对于发射阵列中第m个阵元的空间相位因子的估计值，根据这个估计值中每个元素相对于第0个发射阵元的幅度关系，得出发射角的估计值以及发射距离的估计值；S10、构造另一个变换矩阵C
r
，并忽略步骤S6中得到的接收阵列导向矢量的估计值中由于列模糊和尺度模糊造成的误差，然后将接收阵列的变换矩阵C
r
与忽略误差后的接收阵列导向矢量的估计值进行相乘，得到相乘的结果，取相乘的结果的前(N
‑
1)/2行和后(N
‑
1)/2行分别构成矩阵D
r1
和矩阵D
r2
；S11、根据的特征值得出该特征值的估计值利用得到的估计值来得到接收极化角的估计值；
S12、根据步骤S11得到得接收极化角的估计值，得到接收信号导向矢量的估计值，即得到第k个目标相对于接收阵列中第n个阵元的空间相位因子的估计值，根据这个估计值中每个元素相对于第0个接收阵元的幅度关系，得出接收角的估计值以及接收距离的估计值。2.根据权利要求1所述的一种基于精确模型的近场极化MIMO雷达参数估计方法，其特征在于：在步骤S2中，第k个近场目标与发射阵列中第m个阵元的距离r
m,tk
的表达式为：第k个近场目标与接收阵列中第n个阵元的距离r
n,rk
的表达式为：其中，m＝
‑
M,
…
,0,
…
,M，n＝
‑
N,
…
,0,
…
,N，r
0,tk
＝r
tk
，r
0,rk
＝r
rk
，d
m,t
,d
n,r
分别表示发射阵列中第m个阵元的位置和接收阵列中第n个阵元的位置，θ
tk
,θ
rk
分别表示第k个目标的发射角和接受角；在步骤S3中，第k个近场目标相对于发射阵列中第m个阵元的空间振幅
‑
相位因子a
m,tk
(θ
tk
,r
tk
)的表达式为：第k个近场目标相对于接收阵列中第n个阵元的空间振幅
‑
相位因子a
n,rk
(θ
rk
,r
rk
)的表达式为：，其中，ε
m,t
,ε
n,r
分别表示发射阵列中第m个阵元的附加相位因子和接收阵列中第n个阵元的附加相位因子，且ε
m,t
～U(0,2π),ε
n,r
～U(0,2π)；分别表示发射阵列中第m个阵元相对于参考阵元的空间振幅衰减和接收阵列中第n个阵元相对于参考阵元的空间振幅衰减；δ
m,tk
表示发射信号由第m个阵元到第k个目标与发射信号由参考阵元到第k个近场目标的传播时间差引起的空间相位；δ
n,rk
表示接收信号由第k个近场目标到接收阵列中第n个阵元与接收信号由第k个近场目标到参考阵元的传播时间差引起的空间相位。3.根据权利要求2所述的一种基于精确模型的近场极化MIMO雷达参数估计方法，其特征在于：在步骤S4中，接收端的匹配滤波器的输出信号的表达式为：y＝(Q
t
⊙
Q
r
)s(t)+n(t)，其中，s(t)表示发射信号矢量，s(t)＝[s1(t),s2(t),
…
,s
K
(t)]
T
∈C
K
×1，β
k
,f
k
分别表示近场空间中第k个近场目标的幅度和多普勒频率，β1≠β2≠
…
≠β
K
，k＝1,2,
…
,K；噪声矩阵n(t)表示在t时刻与发射信号不相关的独立复加性高斯白噪声，均值为0，方差为σ2；Q
t
＝[q
t1
,q
t2
,
…
,q
tK
]表示发射阵列的导向矢量矩阵，Q
r
＝[q
r1
,q
r2
,
…
,q
rK
]表示接收阵列的导向矢量矩阵，q
tk
表示发射阵列中第k个近场目标的导向矢量，q
rk
表示接收阵列中第k个目标的导向矢量，q
tk
的表达式为：q
rk
的表达式为：a
tk
表示发射信号的第k个导向矢量，a
tk
＝[a
‑
M,tk
,
…
a
0,tk
,
…
,a
M,tk
]
T
，a
rk
表示接收信号的第k个导向矢量，a
rk
＝[a
‑
N,rk
,
…
a
0,rk
,
…
,a
N,rk
]
T
，v
tk
表示发射信号的第k个极化矢量，v
rk
表示接收信号的第k个极化矢量，γ
t
k,γ
rk
分别表示发射极化辅助
角和接收极化辅助角，且0≤γ
tk
,γ
rk
≤π/2，η
tk
,η
rk
分别表示发射极化相位差和接收极化相位差，且
‑
π≤η
tk
,η
rk
≤π。4.根据权利要求3所述的一种基于精确模型的近场极化...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈华，王威龙，王刚，
申请(专利权)人：宁波大学，
类型：发明
国别省市：