[发明专利]一种基于矩阵填充的频控阵MIMO雷达系统的实现方法有效

专利信息
申请号: 201610066737.2 申请日: 2016-01-30
公开(公告)号: CN105717496B 公开(公告)日: 2017-11-10
发明(设计)人: 巩朋成;李婕;张正文;丰励;李仄立 申请(专利权)人: 湖北工业大学
主分类号: G01S7/42 分类号: G01S7/42
代理公司: 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙)42222 代理人: 赵丽影
地址: 430068 湖北*** 国省代码: 湖北;42
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 矩阵 填充 频控阵 mimo 雷达 系统 实现 方法
【权利要求书】:

1.一种基于矩阵填充的频控阵MIMO雷达系统的实现方法,所述雷达系统包括发射模块,接收模块,数据矩阵恢复模块,以及参数估计模块,其特征在于,包括以下步骤:

步骤1,建立频控阵MIMO雷达的发射模型:

窄带的频控阵MIMO雷达系统的模型,其发射天线阵列由N个构成,频控阵MIMO雷达系统发射N个不同的发射信号x(t),其表示如下:

xn(t)=ENs~n(t)exp{j2πfnt},0tT,n=1,2,...,N---(1)]]>

其中,E是发射能量,T是雷达脉冲持续时间,fn是第n天线上的载波频率,是单模发射波形;fn和写成向量形式分别为:

fn=Δf0+(n-1)Δf,n=1,2,...,N---(2)]]>

s~(t)=Σn=1Nw~nsn(t)=W~s(t)---(3)]]>

其中,f0是第1个天线上的载波频率,Δf是频率增量,

s(t)=[s1(t),s2(t),…,sN(t)](4)

在式(3)中,发射信号是由一组正交信号s(t)的线性组合产生,s(t)满足

R=∫s(t-τk)s(t-τk)Hdt=∫s(t)s(t)Hdt=I(6)

其中,τk表示时延;

推导给出频控阵MIMO雷达的发射阵列导向向量的过程如下:

在频控阵MIMO雷达中,经加权的发射信号x(t)通过频控阵列,照射到某个散射体上;假设该散射体位于角度θ、相对于发射阵列的第一个发射天线的距离为r处,则第1个天线到目标的相位为

其中,λ1是第一个发射阵元上的载波波长;类似地,第n个天线到目标的相位为:

其中,dt是发射阵列的阵元间隔;λn是第n个发射阵元上的载波波长,rn为散射体相对于发射阵列的第n个发射天线的距离;

于是,发射阵列的第n个天线与第1个天线之间的相位差可表示为:

以第一个阵元作为参考阵元,由此得到频控阵MIMO雷达的发射阵列导向向量为:

步骤2,根据步骤1以及空间特性,获得频控阵MIMO雷达的接收模型:

假设接收天线由M个接收天线,并采用相控阵列,则接收导向向量为:

b(θ)=[1,e-j2πf0drsinθc,...,e-j2πf0(M-1)drsinθc]T---(11)]]>

其中,dr是接收阵列的阵元间隔;

当雷达系统发射的发射波形信号照射到K个散射体上,K个散射体分别位于角度θk(k=1,…,K)、相对于雷达系统的距离为rk(k=1,…,K)处;在假设散射体为点目标的情况下,雷达接收的基带信号为:

y(t)=ENΣk=1Kb(θk)βka(θk,rk)Ts~(t)+e(t)---(12)]]>

其中,(·)T表示转置,βk为第k个散射体的幅度,e(t)为噪声和干扰项;

接收信号先通过匹配滤波器组,使得每个匹配到发射波形sn(t),利用式(6),经匹配滤波后的输出转化为

Z=ENΣk=1Kβkb(θk)a(θk,rk)TW~+E---(13)]]>

其中,E为匹配滤波器组输出的噪声向量,

堆积匹配滤波器组的输出,将接收信号表示成向量形式z=vec(Z),即式(13)转化为

z=Vβ+e(14)

其中,β表示了目标位置和幅度信息,e为匹配后的噪声和干扰项,V包含了加权矩阵和阵列的导向矢量,其分别为

β=[β1,β2,...,βK]K×1T---(15)]]>

V=[v1,v2,…,vK]MN×K(16)

其中,V的列向量为

vk=vec[b(θk)a(θk,rk)TW~]MN×1---(17)]]>

步骤3,根据频控阵MIMO雷达的信号模型,建立基于矩阵填充的数据矩阵恢复方法:

基于稀疏采样,目标回波经接收天线转变到一个聚焦中心;在数据聚焦中心,将接收信号z转换成M×N的矩阵数据Y;未观测的数值通过求解Lq惩罚得到,Lq表示q范数,其中q小于1;Lq范数定义为:

其中,σi是的奇异值;

步骤4,根据获得接收数据矩阵,估计{θk},(k=1,2,…,K)和β:

基于稀疏采样,目标回波经接收天线转变到一个聚焦中心,并通过矩阵填充技术完成数据矩阵填充;获得数据矩阵后使用阵列信号处理方法获取目标参数;

接收数据的协方差矩阵

Rz=ΔE{zzH}=ΔExΛxExH+EeΛeEeH---(18)]]>

其中,对角矩阵Λx包含了K个较大特征值,Ex对应特征矢量;而对角矩阵Λe包含了剩余的特征值,Ee对应特征矢量;

基于以上的设计,距离和角度的估计函数如下:

f(θ,r)=d~H(θ,r)d~(θ,r)d~H(θ,r)Qd~(θ,r)---(19)]]>

其中,表示矩阵V的列,

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