[发明专利]一种改善MIMO雷达DOA估计性能的低旁瓣发射方向图设计方法有效
申请号: | 201510901663.5 | 申请日: | 2015-12-08 |
公开(公告)号: | CN105467365B | 公开(公告)日: | 2018-07-17 |
发明(设计)人: | 任修坤;李玉翔;郑娜娥;陈松;王志民;赵远;王盛 | 申请(专利权)人: | 中国人民解放军信息工程大学 |
主分类号: | G01S7/28 | 分类号: | G01S7/28 |
代理公司: | 郑州大通专利商标代理有限公司 41111 | 代理人: | 李伟 |
地址: | 450052 河*** | 国省代码: | 河南;41 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 加权矩阵 波束域 松弛 方向图设计 旋转不变性 低旁瓣 波形设计 辅助变量 功率相等 角度估计 匹配特性 优化模型 约束条件 阵元发射 发射 方向图 接收端 列向量 随机化 信噪比 再利用 最优解 对偶 求解 高斯 构建 内点 算法 引入 保证 | ||
本发明涉及一种改善MIMO雷达DOA估计性能的低旁瓣发射方向图设计方法,包括以下几个步骤:设定感兴趣的区域;令波束域加权矩阵的列向量满足对偶特性,保证接收端的信号满足旋转不变性;考虑方向图匹配特性、信号的旋转不变性以及各阵元发射功率相等为约束条件,构建波束域加权矩阵的优化模型;引入辅助变量,利用半正定松弛技术将秩1约束松弛为半正定约束,使用内点法获得松弛问题的最优解,再利用高斯随机化方法对波束域加权矩阵进行求解;在接收端使用ESPRIT算法对目标进行DOA估计。本发明涉及的这种性能良好的MIMO雷达波形设计技术,能够提高接收端的信噪比,可为如何提高MIMO雷达角度估计精度提供重要的理论依据和具体的实现方法。
技术领域
本发明属于空天目标侦察领域中MIMO雷达的波形设计技术,更具体的讲是涉及一种改善MIMO雷达DOA估计性能的低旁瓣发射方向图设计方法。
背景技术
本发明涉及的波形设计方法通过波束域预处理技术设计MIMO雷达发射信号,使其逼近于期望的发射方向图,同时降低方向图旁瓣,将发射能量更好地集中于感兴趣的空域,从而提高接收信号的信噪比。相比于现有方法,目标的DOA估计精度得到了提升。
MIMO雷达与传统相控阵雷达最大的区别在于MIMO雷达具备波形分集的能力,因此可以通过合理设计发射信号,提升MIMO雷达在多个信号处理领域的性能。现有的MIMO雷达大多发射正交波形,能量均匀分布在整个空域范围内,在空间形成全向的方向图,从而实现整个空域的目标侦察。然而,当目标方位集中在较小的空域范围内时,由于正交波形形成方向图的低增益特性,将会导致目标的反射功率减小,降低接收端的信噪比,从而影响目标角度估计精度。
针对集中式MIMO雷达,提高接收端信噪比主要方法是在发射端不使用正交波形,设计部分相关波形将能量聚集在感兴趣的区域内,即形成一定的发射方向图,从而提高接收端的信噪比。传统的MIMO雷达发射方向图设计方法一般包括两个步骤:一是优化发射波形的协方差矩阵,使发射波束接近于期望的方向图;二是根据得到的信号协方差矩阵,求解出实际发射信号。相比发射波形的协方差矩阵优化,第二步骤中波形的求解往往更为困难。为了避免使用昂贵的放大器和模数转换器,通常要求发射信号满足单模或者低的峰均比约束。本发明的特点是采用波束域预处理技术来设计部分相关波形,通过一步求解就可以得到实际发射波形,使其形成所期望的发射方向图,减少发射能量在不感兴趣空域内的损失。
另一方面,现有的DOA估计方法主要有MUSIC、ESPRIT算法等。其中,MUSIC算法具备高分辨特性,但是需要进行谱峰搜索,计算复杂度较高。ESPRIT算法可以获得DOA的闭式解,DOA估计精度高且计算复杂度较低,前提是要求接收信号具备旋转不变性。ESPRIT算法中旋转不变性大多是通过对接收阵列划分子阵来实现的,通常要求接收阵列为均匀线阵。而对于MIMO雷达来说,由于发射端具备波形分集能力,旋转不变性可通过合理的设计发射信号来获得,从而放宽接收阵列为均匀线阵的要求。因此,本发明的另一个特点在于,设计波束域加权矩阵时,既考虑了方向图匹配特性的同时,又考虑使接收端信号满足旋转不变性。
发明内容
本发明针对现有技术存在发射正交波形形成方向图的低增益特性,降低接收端的信噪比,从而影响目标角度估计精度的问题,提出一种改善MIMO雷达DOA估计性能的低旁瓣发射方向图设计方法。
本发明的技术方案是:一种改善MIMO雷达DOA估计性能的低旁瓣发射方向图设计方法,该发射方向图设计方法包括以下步骤:
步骤1:设定期望的发射方向图;
步骤2:令波束域加权矩阵的列向量满足对偶特性,保证接收端的信号满足旋转不变性;
步骤3:根据期望方向图,考虑方向图匹配特性、信号的旋转不变性以及各阵元发射功率相等为约束条件,构建波束域加权矩阵的优化模型W;
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