間平滑外，對各子陣進(jìn)行共軛反向重新構(gòu)成一個子陣列，然后分別對經(jīng)過 前后向空間平滑處理的子陣的協(xié)方差矩陣進(jìn)行求和平均處理，構(gòu)成總的協(xié)方差矩陣，實現(xiàn) 解相干。
[0042] 傳統(tǒng)的空間平滑算法對整個信號協(xié)方差矩陣進(jìn)行平滑，但是當(dāng)利用非圓信號進(jìn)行 測向時，協(xié)方差矩陣的結(jié)構(gòu)發(fā)生變化，因此，將這種方法直接應(yīng)用到非圓信號數(shù)據(jù)的協(xié)方差 矩陣處理中不能得到正確的D0A估計。本發(fā)明將陣列劃分為多個子陣，利用每個子陣的數(shù) 據(jù)分別進(jìn)行擴(kuò)展，計算數(shù)據(jù)協(xié)方差矩陣，進(jìn)行求和平均，然后采用修正的空間平滑處理，在 利用了非圓信號特性的同時，保證了新的協(xié)方差矩陣與原協(xié)方差矩陣相同的結(jié)構(gòu)，從而實 現(xiàn)解相干。
[0043] 下面結(jié)合附圖對本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)描述。
[0044] 如圖1所示，本發(fā)明的方法首先對單基地MM0雷達(dá)接收陣列的接收數(shù)據(jù)矢量進(jìn)行 降維處理，然后利用非圓信號的特性對降維后的數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行修正的空間平滑處理，獲得 數(shù)據(jù)相關(guān)矩陣，對其進(jìn)行特征分解，從而獲得噪聲子空間，最后利用噪聲子空間構(gòu)造求根多 項式，求出多項式的根，獲得相干信源的D0A估計。
[0045] 本發(fā)明基于單基地MM0雷達(dá)，其陣列結(jié)構(gòu)采用均勻線陣，發(fā)射陣列陣元數(shù)為M，接 收陣列陣元數(shù)為N，陣元間距均為半波長。假設(shè)在同一探測范圍內(nèi)有K個窄帶遠(yuǎn)場目標(biāo)，其 入射角分別為0 u 0 2,. . .，0 K，則可構(gòu)造陣列流型矩陣：
[0046]
[0047] 其中，義(武）=[1,442，...,:^]] 7為接收導(dǎo)向矢量，
為發(fā)射導(dǎo)向矢量，符號?表示克羅內(nèi)克（Kronecker)積，zk= exp(-j Jr sin( 0 k))，k = 1，2,. . .，K，0 k表示第k個信源的入射角度。
[0048] KX 1維窄帶非圓信號矢量為
[0049] S(l) = [sjd), s2(l), . . . ,sk(1)]t=〇S〇(1)
[0050] 其4 為第k個信號的復(fù)初始相位，SJ1)為KX1維實 向量。
[0051] 則快拍數(shù)為1時，接受陣列所有匹配濾波器的輸出數(shù)據(jù)矢量為
[0052] X(1)=AS(1)+N(1)
[0053] 其中，X⑴=[Xl⑴，以1)，…，Xmn⑴]T為MNX1維數(shù)據(jù)矢量，N⑴= [化⑴士⑴，...，!％⑴] T為麗XI維加性噪聲矢量，噪聲類型為復(fù)高斯白噪聲，1 = L 〇
[0054] 圖2是在信號完全相干，發(fā)射陣列陣元數(shù)為8,接收陣列陣元數(shù)為6,陣元間距均為 半波長，快拍數(shù)為1280,信源數(shù)為2。
[0055] 圖3是在信號完全相干，發(fā)射陣列陣元數(shù)為8,接收陣列陣元數(shù)為6,陣元間距均為 半波長，快拍數(shù)為1280,信源數(shù)為2。
[0056] 在上述的數(shù)據(jù)矢量中存在較多的冗余信息，且沒有充分利用非圓信號的特征，因 此，若直接利用其進(jìn)行測向不僅會造成不必要的計算負(fù)擔(dān)，而且損失了一部分有用信息。本 發(fā)明首先對上述數(shù)據(jù)矢量進(jìn)行降維處理，獲得降維后的數(shù)據(jù)矢量，然后利用非圓信號的特 性對數(shù)據(jù)進(jìn)行擴(kuò)展和空間平滑，在保證計算效率的同時，充分利用了非圓信號的特性。
[0057] 構(gòu)造降維轉(zhuǎn)換矩陣：
[0060] 其中，611=[011"02]￡1^_-1)，11=1，2，...，10 1和02為維數(shù)是1^(11-1)和 MX (N-n)的零矩陣，IM為M維單位矩陣。[0061] 則降維后的數(shù)據(jù)矢量為[0062] X^d) =ff_1GHX(l) = BS(1)+W_1GhN(1)[0063] 其中，B = [b(0i)，b(02)，? ? ?，b(0 K)] = rGHA，&的―）=[1，4,4，...,2廣'-2]1為降
[0058]
[0059] 維轉(zhuǎn)換后的導(dǎo)向矢量。
[0064] 經(jīng)過降維處理，原數(shù)據(jù)矢量由MNX 1維轉(zhuǎn)換為（M+N-l) X 1維，去除了大量的冗余 信息。利用非圓信號特性對降維后的數(shù)據(jù)矢量進(jìn)行修正的空間平滑處理：
[0065]
[0066] 其中，XKDp為由X m的第p行到第p+M+N-1-P行元素組成的虛擬子陣數(shù)據(jù)，計算Y p 的相關(guān)矩陣& ，并對所有的P個相關(guān)矩陣進(jìn)行求和平均得到前向平滑的協(xié)方 差矩陣
p，則得到平滑處理后的協(xié)方差矩陣：
[0067]
[0068] 其中，J為
2X (M+N-P)維的交換矩陣，其副對角線上的元素為1，其他位置上的元 素均為0。
[0069] 對經(jīng)平滑處理后的信號協(xié)方差矩陣進(jìn)行特征值分解，則可得到由 2 X (M+N-P) -2 X K個較小特征值對應(yīng)的2 X (M+N-P) -2 X K個特征向量所組成的噪聲子空間 U，利用U的前M+N-P和后M+N-P行構(gòu)成兩個子矩陣仏和U 2:
[0070] U = L^2J
[0071] 利用％和1構(gòu)造算子DnDpDy
[0072]
[0073]
[0074] ,
[0075]其中，b(z) = [1，z，z2, ? ? ?，zM價2]T，z = exp(_j Jr sin( 9 )) 〇
[0076]利用D,、％和D冰根多項式：
[0077]
[0078] 求出多項式的根，選取其中K對最接近單位圓的根z，對z進(jìn)行計算，
，angle( ?)表示取復(fù)數(shù)的相位，即得到對應(yīng)目標(biāo)的D0A估計。
[0079] 與現(xiàn)有的D0A估計方法相比，采用本發(fā)明單基地MM0雷達(dá)非圓信號相干源波達(dá)方 向估計方法，能夠降低單基地MIM0雷達(dá)測向的計算量。采用本發(fā)明將前后向空間平滑方 法根據(jù)非圓信號數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣的結(jié)構(gòu)進(jìn)行修正，結(jié)合了前后向空間平滑與非圓信號測 向，有效的降低了接收信號之間的相關(guān)性，實現(xiàn)對相干信源到達(dá)角的有效估計。綜上所述， 本發(fā)明基于單基地MIM0雷達(dá)，能夠利用非圓信號有效地估計相干信源的波達(dá)方向。
【主權(quán)項】
1. 一種單基地MIMO雷達(dá)非圓信號相干源波達(dá)方向估計方法，其特征在于： (1) 獲取信號采樣數(shù)據(jù)： X(l) =AS⑴+N(1)，其中，X(l)=[以1)，&(1)，...4"^1)]1為快拍數(shù)為1時的 麗XI維接收數(shù)據(jù)矢量，M和N分別為發(fā)射陣列和接收陣列陣元數(shù)，A為陣列流型矩陣， S(l)為KX1維窄帶信號矢量，信號類型為非圓信號，N(l)為MNX1維加性噪聲矢量，噪聲 類型為復(fù)高斯白噪聲，1 = 1，...，L，， ?成）=[1，心盡...，彳-^為接收導(dǎo)向矢量，以幻^:^^…^-叩為發(fā)射導(dǎo)向矢量， 符號?表示克羅內(nèi)克積，9k表示第k個信源的入射角度，zk=exp(_jJrsin( 0k))，k= 1，2，...，1(，步=力喂(網(wǎng)，朽，"_，外），灼為第1^個信號的復(fù)初始相位，5 (|(〇為1(\1維實向量； (2) 對接收信號進(jìn)行降維處理： XKD(1)=『奶(1) =83(1)+『咖(1)，其中，XKD(1)為經(jīng)過降維轉(zhuǎn)換后的（M+N-1)X1 維數(shù)據(jù)矢量，W和G均為降維轉(zhuǎn)換矩陣，B為經(jīng)過降維轉(zhuǎn)換后的（M+N-1)XK維陣列流型矩 陣，B= [b( 0)^(0 2)，...，b(0K)]，為降維轉(zhuǎn)換后的導(dǎo)向矢 量，其中，Gn= [0 1IM 02]Grmxc-1)，n = 1，2, ? ? ?，N，OJP02分 別為MX(n-1)和MX(N-n)維的零矩陣，IM為M維單位矩陣，(3) 對降維后的數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行修正的空間平滑處理： 心=，Rfb為對數(shù)據(jù)相關(guān)矩陣Rsub進(jìn)行修正的空間平滑處理獲得 的2X(M+N-P)維方陣，其中P為空間平滑的次數(shù)，，XKDp由X^的第p行到第p+M+N-1-P行的元素組成，J為2X(M+N-P)維的交換 矩陣，其副對角線上的元素為1，其他位置上的元素均為0 ; (4) 對平滑后的相關(guān)矩陣進(jìn)行特征分解： 對Rfb進(jìn)行特征分解，獲得2X(M+N-P) -2XK個較小特征值對應(yīng)的2X(M+N-P) -2XK個 特征向量組成的噪聲子空間U; (5) 構(gòu)造求根多項式，獲得目標(biāo)的角度估計： 將噪聲子空間U分為上下兩個結(jié)構(gòu)相同的子矩陣，，利用UJPU2構(gòu)造求 根多項式尸(Z) =A2-AA，其中h{z) = \\,z,z2,...,zM+N^ ,z=exp(-j3isin( 0 )),'angle( ?)表示 取復(fù)數(shù)的相位，求出多項式的根，其中K對最接近單位圓的根即對應(yīng)目標(biāo)的DOA估計。
【專利摘要】本發(fā)明屬于雷達(dá)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種單基地MIMO雷達(dá)非圓信號相干源波達(dá)方向估計方法。獲取信號采樣數(shù)據(jù)；對接收信號進(jìn)行降維處理；對降維后的數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行修正的空間平滑處理；對平滑后的相關(guān)矩陣進(jìn)行特征分解；(5)構(gòu)造求根多項式，獲得目標(biāo)的角度估計。本發(fā)明的方法對接收信號進(jìn)行降維處理，使計算效率大大提高，且?guī)缀醪粫烙嬓阅茉斐捎绊?；充分利用非圓信號的特性，從而提高了對接收數(shù)據(jù)的利用率，提高了DOA估計的性能；通過對空間平滑的解相干方法進(jìn)行修正，使其適用于非圓信號測向的情況，可以有效的估計非圓信號情況下相干信源的波達(dá)方向。
【IPC分類】G01S7/41
【公開號】CN104991236
【申請?zhí)枴緾N201510340888
【發(fā)明人】刁鳴, 李永潮, 高洪元, 王小蘭, 莊宇, 董文
【申請人】哈爾濱工程大學(xué)
【公開日】2015年10月21日
【申請日】2015年6月18日