[发明专利]一种基于分块平滑内插的MIMO雷达虚拟稀疏面阵测角方法

说明书

该发明公开了一种基于分块平滑内插的MIMO雷达虚拟稀疏面阵测角方法，属于信号处理技术领域，具体涉及雷达虚拟孔径测量波达方向技术领域。现有内插法是利用虚拟变换先找到实际流形矩阵与期望流形矩阵之间的关系，再对差拍基带信号矩阵作相应的变换，即可近似模拟出缺失的差拍基带信号，再对内插后的差拍基带信号矩阵作空间平滑。这种方法对阵型要求较高，需要阵型满足子阵移不变性，即子阵构型相同，而子阵构型不同时则不适用。本发明通过实际流形矩阵和期望流形矩阵的关系，对虚拟天线面阵中缺失的差拍基带信号数据进行近似模拟，这样可以有效的抑制高副瓣和栅瓣；在适当范围内，增大纵向内插天线个数，可以有效提高俯仰方向角分辨力。

技术领域

本发明属于信号处理技术领域，具体涉及雷达虚拟孔径测量波达方向技术领域。

背景技术

随着智能交通系统在全球的广泛应用，无人驾驶技术作为信息化与工业化融合的产物为整个汽车行业带来了颠覆性的变化，高级驾驶辅助系统(ADAS)作为无人驾驶技术的基础在全球范围得到快速发展。MIMO毫米波雷达受恶劣天气影响较小、作用距离远且穿透能力强，具有小型化、大带宽和窄波束的特点，成为ADAS系统的标准配置。

雷达发射机产生连续高频等幅波，发射频率随着时间线性变化，也称快速斜坡模式LFMCW波形。通过对毫米波雷达差拍基带信号进行分析，可以获得目标的距离、速度以及方位，对潜在危险进行预判，尤其可以对视野盲区进行探测和预警，有效提高行车安全。

角分辨力是雷达能够识别出两目标的最小角度差，在目标方位接近时，为有效并准确地识别周围静态环境及动态目标，角分辨力的提高尤为重要。

MIMO雷达虚拟孔径测角技术是利用接收天线的距离差产生波程差，通过波程差得到相位差，再通过对每个接收天线的差拍基带信号相位进行二维快速傅里叶变换得到目标方位-俯仰角度信息，并且接收天线越多角度分辨率越好。实际上由于成本、资源限制，可以采用等效的MIMO体制方法得到大孔径的虚拟天线面阵，大多数情况下，该面阵为稀疏面阵。对于常规的稀疏面阵阵型，在测角技术上天线差拍基带信号的处理一般使用补零法或者内插法与空间平滑结合，再通过二维傅里叶变换可实现目标角度估计。

补零法是将虚拟稀疏面阵中不存在天线阵元的位置上差拍基带信号设置为0，再使用2-FFT即可实现方位-俯仰角度估计，这样在一定程度上提高了角分辨力，但角分辨力提高受到限制，并且存在高副瓣和栅瓣。内插法是利用虚拟变换先找到实际流形矩阵与期望流形矩阵之间的关系，再对差拍基带信号作相应的变换，即可近似模拟出缺失的差拍基带信号，再对内插后的差拍基带信号矩阵作空间平滑，这种方法对阵型要求较高，需要阵型满足子阵移不变性，即子阵构型相同，而针对子阵构型不同的阵型不适用。为解决这一问题，现在提出一种基于分块平滑内插的MIMO雷达虚拟稀疏面阵测角方法。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：对于常规的稀疏面阵阵型，在测角技术上天线差拍基带信号的处理一般使用补零法或者内插法与空间平滑相结合。补零法是将虚拟稀疏面阵中无天线阵元处的差拍基带信号设置为0，再使用2-FFT实现方位-俯仰角度估计，这样在一定程度上提高了角分辨力，但程度有限，并且存在高副瓣和栅瓣的问题。内插法是利用虚拟变换先找到实际流形矩阵与期望流形矩阵之间的关系，再对差拍基带信号矩阵作相应的变换，即可近似模拟出缺失的差拍基带信号，再对内插后的差拍基带信号矩阵作空间平滑。这种方法对阵型要求较高，需要阵型满足子阵移不变性，即子阵构型相同，而子阵构型不同时则不适用。

本发明在确保测角误差在可接受范围内的前提下，为提高稀疏面阵阵型MIMO雷达的角分辨力，并有效抑制高副瓣和栅瓣，在内插法的基础上进行改进，提出一种基于分块平滑内插的MIMO雷达虚拟稀疏面阵测角方法，该方法包括：