一种基于降维MUSIC的STCA-MIMO雷达无模糊参数估计方法技术

本发明专利技术涉及一种基于降维MUSIC的STCA‑MIMO雷达无模糊参数估计方法，包括：利用STCA‑MIMO雷达信号发射模型获取目标处的回波信号；根据回波信号得到对应的噪声子空间；根据雷达信号发射模型在空间中任意一点处的接收导向矢量得到角度估计矩阵Q1；根据角度估计矩阵Q1构建空间谱函数，对空间谱函数进行一维角度搜索，得到目标所在角度的目标角度估计值；根据目标角度估计值和噪声子空间构建空间谱估计矩阵Qv2；根据空间谱估计矩阵Qv2得到发射端距离导向矢量；对发射端距离导向矢量取相位后得到的距离估计值求平均，得到目标所在的距离估计值。通过上述技术方案，降低了运算量和耗时，并提升了参数估计性能。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及雷达，具体地，涉及一种基于降维music的stca-mimo雷达无模糊参数估计方法。

技术介绍

1、stca(space-time coding array，空时编码阵)作为一种新兴的波形分集雷达体制，通过在发射阵元间引入微小的时移量，可以在发射端获得额外的自由度，从而实现全空域覆盖。mimo(multiple-input mutiple-output，多输入多输出)天线系统雷达通过在发射阵元间发射彼此正交的信号，在接收端进行匹配滤波便可实现对发射端信号的分离，与传统的相控阵雷达相比，mimo雷达具有更高的自由度，更高的参数估计精度、更强的干扰抑制能力以及更低的截获概率，总而言之，mimo雷达具有更强的环境适应能力。由此可见，将stca与mimo雷达二者结合将会有非常大的应用前景。目前stca-mimo雷达在阵元间引入了线性增长的时移量，并采用多信号分类算法(multiple signal classification，简称music)来进行谱峰搜索实现出目标所在角度和距离的估计。music算法是一种高分辨波达方向(direction of 本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于降维MUSIC的STCA-MIMO雷达无模糊参数估计方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于降维MUSIC的STCA-MIMO雷达无模糊参数估计方法，其特征在于，所述根据所述回波信号得到对应的噪声子空间，包括：

3.根据权利要求1所述的基于降维MUSIC的STCA-MIMO雷达无模糊参数估计方法，其特征在于，所述根据所述角度估计矩阵Q1构建空间谱函数，对所述空间谱函数进行一维角度搜索，得到所述目标所在角度的目标角度估计值，包括：

4.根据权利要求1所述的基于降维MUSIC的STCA-MIMO雷达无模糊参数估计方法，其特...

【技术特征摘要】

1.一种基于降维music的stca-mimo雷达无模糊参数估计方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于降维music的stca-mimo雷达无模糊参数估计方法，其特征在于，所述根据所述回波信号得到对应的噪声子空间，包括：

3.根据权利要求1所述的基于降维music的stca-mimo雷达无模糊参数估计方法，其特征在于，所述根据所述角度估计矩阵q1构建空间谱函数，对所述空间谱函数进行一维角度搜索，得到所述目标所在角度的目标角度估计值，包括：

4.根据权利要求1所述的基于降维music的stca-mimo雷达无模糊参数估计方法，其特征在于，所述根据所述目标角度估计值和所述噪声子空间构建空间谱估计矩阵qv2，包括：

5.根据权利要求1所述的基于降维music的stca-mimo雷达无模糊参数估计方法，其特征在于，所述stca-mimo雷达信号发射模型包括发射阵列和接收阵列，其中，所述发射阵列包括m个发射阵元，所述接...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱圣棋，张智豪，李西敏，宋万杰，叶航，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：