专利名称：色噪声环境下的多输入多输出雷达收发角度快速估计方法
技术领域：
本发明涉及的是一种双基地MIMO雷达多目标收发角度估计方法。
背景技术：
多输入多输出(MMO)雷达是借鉴通信领域的多输入多输出技术而提出一种具有高探测性能的新体制雷达。与传统的相控阵雷达相比，MMO雷达在发射端发射相互正交的波形，在接收端可以通过匹配滤波形成一个很大的虚拟阵列孔径，提高了探测目标的空间分辨率同时也增加了雷达的自由度。目前MIMO雷达主要分为以下两种，一种是共址MIMO雷达，也即单/双基地MIMO雷达，该雷达的发射端和接收端的阵元均为集中式的分布，通过不同发射天线发射正交信号在接收端匹配形成一个很长的虚拟阵列，这些虚拟阵元可以形成一个低旁瓣的窄带波束，提高目标角分辨率和角度估计的精度，获得很好的参数估计性能；同时增加雷达的自由度，可以探测更多的目标。另一种为统计MMO雷达，该MBTO雷达的发射端和接收端的阵元均为宽分布式的排列方式，可以获得空间分集特性抑制目标闪烁的缺点。同时，MIMO雷达在抗干扰、载波抑制和低截获率方面均具有很大的优势。在MIMO雷达系统中，目标相对于发射阵列的波离方向(DOD)和相对于接收阵列的波达方向(DOA)为多目标定位时的重要估计参数。目前对多目标的收发角度估计主要集中于假设背景噪声为白噪声的情况进行研究的:C Duofang等在Electronics Letters期刊的2008年第44卷第12期的770页至771页提出了一种ESPRIT算法，该方法将ESPRIT算法同时应用在双基地MMO雷达的发射端和接收端，利用信号子空间的旋转不变性实现了收发角度的正确配对，但需要进行额外配对。陈金立等在电子与信息学报的2009年第31卷第7期的1664页至1668页提出了一种双基地MMO雷达快速多目标定位方法，该方法利用两次一维ESPRIT算法 之间的关系实现了收发角度的自动配对。但是背景噪声为高斯色噪声时，以上这些算法的角度估计性能会严重下降，有时甚至会发生错误估计。针对色噪声的环境，Jin Ming等在Signal Processing期刊的2009年第89卷第2期的244页至251页提出了一种在发射端利用三天线的ESPRIT算法消除色噪声的影响，刘晓莉等在电子与信息学报的2010年第32卷第9期的2179页至2183页提出了一种在接收端利用双天线的MUSIC-ESPRIT算法消除色噪声的影响。但上述方法分别对发射阵元和接收阵元的数目有特殊要求，不具有实用性。
发明内容
本发明的目的在于提供一种可以有效抑制高斯色噪声的影响，提高目标收发角度的估计性能，降低运算复杂度，同时对发射/接收阵元的数目没有特殊要求，更具有实用性的色噪声环境下的多输入多输出雷达收发角度快速估计方法。本发明的目的是这样实现的:(I)双基地MMO雷达系统由M个发射阵元和N个接收阵元组成。M个发射阵元发射相互正交的波形，在接收端通过Α/D采样模块采集每个接收阵元的回波信号，将每个接收阵元的采集信号通过一个匹配滤波器组，分离出相应的各个发射通道的信号，得到一个阵元数为匪的虚拟阵列的接收数据Yr (t)；(2)对虚拟阵列的接收数据YJt)进行重排，得到一新矩阵Yt (t);具体方法为:将Yr (t) — [y1； y2>...，Υι, Υι+1, Υι+2)...，Y2M)...，y (N-1)M+1> J G-1)M+2)...，YnM^ 进7TT有限次的行对调变换，得到一个与'(t)等价的新矩阵Yt (t)，Yt ( ) [yI Ym+ij...，y(N-1)M+1，又2，Ym+2，...，y(n-ι)m+2J...，Ymj y2Mj...，Ynm-1(丄)= CtSt(t) +Nt(t)其中:yi为接收数据 Yr(t) = CrSr (t)+Nr (t)的第 i 个列矢量(i = 1，2，...，ΝΜ)，(；为收发角度的联合导向矢量矩阵，Sr(t)是P个目标散射回来的信号矩阵，Nr(t)为噪声矩阵；Ct、St(t)和Nt(t)分别为重排后的联合导向矢量矩阵、信号矩阵和噪声矩阵，(.)τ表示向量或矩阵的转置运算。同时矩阵Yr(t)和Yt(t)两者之间的等价关系表示为Yt (t) = JYr (t) =JCrSr (t)+JNr (t)(2)= CtSt(t) +Nt(t)其中J为丽X丽维转换矩阵，对应的有限次对调变换可表示为
权利要求
1.一种色噪声环境下的多输入多输出雷达收发角度快速估计方法，其特征是包括如下过程: (1)M个发射阵元同时发射相互正交的窄带信号，N个接收阵元接收回波信号，并且发射和接收阵列都是半波长均匀线阵，所有阵元都是全向的； (2)通过A/D采样模块采集每个接收阵元的回波信号，将每个接收阵元的采集信号通过一个匹配滤波器组，分离出相应的各个发射通道的信号，得到一个阵元数为匪的虚拟阵列的接收数据乙⑴； (3)将虚拟矩阵的接收数据进行重排，得到一新矩阵Yt(t)； (4)将虚拟阵列的接收数据YJt)和重排后的矩阵Yt(t)分别进行子阵划分，获得发射端和接收端的旋转不变特性； (5)根据四阶累积量的基本定义，构造出两个四阶累积量矩阵对； (6)对四阶累积量矩阵进行特征值分解，分别获得包含发射和接收旋转不变特性的信号子空间； (7)根据信号子空间，利用ESPRIT算法分别估计出目标的收发角度； (8)利用最大似然估计方法,实现收发角度的正确配对。
2.根据权利I所述的色噪声环境下的多输入多输出雷达收发角度快速估计方法，其特征是所述的对虚拟阵列的接收数据YJt)进行重排，得到一新矩阵Yt (t)，按如下方式进行: 将 Yr (t)-1iy1, y2>...，Υι, Yi+1, Yi+2)...，Y2M)...，y (N-1)M+1> y (N-1) M+2)...，YnM^ 进 7TT有限次的行对调变换，得到一个与乙(t)等价的新矩阵Yt (t): Yt(t)_[y"l，Υμ+1)...，y (N-1) M+l) 5^2，yM+2)...，y (N-1) M+2，...，Yd y"2M，...，Ynm] =CtSt (t) +Nt (t) 其中Ji为接收数据Yr (t) =CrSr (t)+Nr (t)的第i个列矢量，1=1, 2,..., NM, Cr为收发角度的联合导向矢量矩阵，SJt)是P个目标散射回来的信号矩阵，Nr(t)为噪声矩阵；Ct、St(t)和Nt(t)分别为重排后的联合导向矢量矩阵、信号矩阵和噪声矩阵，(.)τ表示向量或矩阵的转置运算。
3.根据权利I所述的色噪声环境下的多输入多输出雷达收发角度快速估计方法，其特征是所述的将虚拟阵列的接收数据YJt)和重排后的矩阵Yt (t)分别进行子阵划分，获得发射端和接收端的旋转不变特性，按如下方式进行: 1)分别取乙(t)的前M(N-1)行和后M(N-1)行的输出数据构造成M(N-1)XP维矩阵，记为 Yrl (t)和 Yr2 (t)， 2)分别取Yt(t)的前N(M-1)行和后N(M-1)行的输出数据构造成N(M-1) XP维矩阵，记为Ytl⑴和Yt2⑴:
4.根据权利I所述的色噪声环境下的多输入多输出雷达收发角度快速估计方法，其特征是所述的根据四阶累积量的基本定义，构造出两个四阶累积量矩阵对，按如下方式进行:
5.根据权利I所述的色噪声环境下的多输入多输出雷达收发角度快速估计方法，其特征是所述的对四阶累积量矩阵Rtl和Rri进行特征值分解，分别获得包含发射和接收旋转不变特性的信号子空间，按如下步骤进行: 1)对四阶累积量矩阵Rtl和Rri进行特征值分解，分别得到匪个特征值和匪个特征值所对应的特征矢量； 2)取Rtl分解得到的P个大特征值所对应的特征矢量构成信号子空间Ust;取Rrt分解得到的P个大特征值所对应的特征矢量构成信号子空间U—其中P为目标数。
6.根据权利I所述的色噪声环境下的多输入多输出雷达收发角度快速估计方法，其特征是所述的求解目标的收发角度，按如下步骤进行: 1)利用ESPRIT算法求解旋转发射不变关系矩阵-X: (U
RnUmr1，然后对Ψ 进行特征值分解，由P个特征值可以求解出P个目标的发射角度； 2)利用ESPRIT算法求解接收旋转不变关系矩阵:W1= (U^.Rr2Usl.HU^R,, UJ-1，对进行特征值分解，由P个特征值求解出P个目标的接收角度。
7.根据权利I所述的色噪声环境下的多输入多输出雷达收发角度快速估计方法，其特征是所述的利用最大似然估计方法实现收发角度的正确配对，按如下方式进行: 利用最大似然估计算法对角度进行匹配，其中P个使得代价函数 取值最小值的收发角度组合方式，即为正确的收发角度配对方式；所述代价函数为
全文摘要
本发明提供的是一种色噪声环境下的多输入多输出雷达收发角度快速估计方法。1)将A/D采样模块采集的各接收阵元的回波信号进行匹配滤波，得到虚拟阵列的接收数据；2)将虚拟阵列的接收数据进行重排；3)对接收数据和重排后的矩阵分别进行子阵划分，满足发射端和接收端的旋转不变特性；4)构造出两个四阶累积量矩阵对；5)分别通过特征值分解获得包含发射和接收旋转不变特性的信号子空间；6)利用ESPRIT算法估计出目标的收发角度；7)利用最大似然估计方法实现收发角度的正确配对。本发明可有效抑制高斯色噪声的影响，对发射/接收阵元数无特殊要求，其估计精度高、计算复杂度低，可用于跟踪和制导中对海面或低空目标的定位。
文档编号G01S7/41GK103217671SQ201310122148
公开日2013年7月24日 申请日期2013年4月10日 优先权日2013年4月10日
发明者徐定杰, 李沫璇, 王伟, 王咸鹏, 宋金阳, 王志华, 李强, 马跃华, 王金龙 申请人:哈尔滨工程大学