[发明专利]一种幅相误差条件下FDA-MIMO雷达的目标参数估计方法

说明书

本发明提供一种幅相误差条件下FDA‑MIMO雷达的目标参数估计方法，包括下列步骤：构建包含匹配滤波器的MIMO雷达接收阵元，通过所述MIMO雷达接收阵元对所接收到的信号进行匹配滤波，获取接收到的多维数据；对接收到的多维数据进行平行因子分解，得到含有目标信息的方向矩阵；根据辅助阵元的导向矢量以及第一估计算子，计算出目标的角度估计；根据所述角度估计以及发射阵元的导向矢量估计出目标的距离；根据不同目标之间的导向矢量，计算幅度误差估计；通过第二估计算子以及导向矢量获得相位误差估计。

技术领域

本发明涉及雷达参数估计技术领域，尤其涉及一种幅相误差条件下FDA-MIMO雷达的目标参数估计方法。

背景技术

自雷达诞生之日起，目标参数估计便一直是雷达系统应用的重要课题之一，具有重要的研究价值和意义。2004年，美国学者Fishler等人则根据空间分集(SpatialDiversity)的思想提出了MIMO雷达的概念。多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)雷达以其灵活的信号处理方式、更高的发射和接收自由度受到了研究者们的高度关注。针对相控阵雷达波束指向上的缺陷以及多普勒模糊和距离模糊的矛盾性，研究者们提出了频率分集阵列(Frequency Diverse Array,FDA)这一新概念。不少研究者将FDA体制引入MIMO雷达中，提出了FDA-MIMO雷达体制。FDA-MIMO雷达作为一种近几年才提出的新型雷达体制，其在参数估计、雷达成像领域中具有巨大优势，尤其是在目标角度-距离估计上。目前，MIMO雷达根据雷达天线空间分布的“远近”主要分为两大类:分布式MIMO雷达(MIMO Radar with Widely Separated Antennas)和集中式MIMO雷达(MIMO Radar withCo-located Antennas)。

FDA-MIMO雷达由于在MIMO雷达的基础上引入了频率分集的概念，因而该型雷达能够利用发射导向矢量中包含的目标方位和距离信息，为传统雷达参数估计中多普勒模糊和距离模糊问题提供解决途径。由于FDA-MIMO雷达的概念提出较晚，因此对其的参数估计还只是针对距离、角度无模糊估计和解耦合上，FDA-MIMO雷达的波形分集增益和频率分集增益还可以进一步挖掘，同时，在不同环境下的参数估计还有很多内容值得研究。遗憾的是，对于FDA-MIMO雷达而言，很少有人考虑幅相误差对系统的影响。目前针对FDA-MIMO雷达的算法全部是基于完美校准的阵列的，阵列幅相误差会使这些算法的性能大幅度下降甚至失效。

发明内容

本发明的目的在于提供一种幅相误差条件下FDA-MIMO雷达的目标参数估计方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

本发明是通过以下技术方案实现的：一种幅相误差条件下FDA-MIMO雷达的目标参数估计方法，包括下列步骤：

构建包含匹配滤波器的MIMO雷达接收阵元，通过所述MIMO雷达接收阵元对所接收到的信号进行匹配滤波，获取接收到的多维数据；

对接收到的多维数据进行平行因子分解，得到含有目标信息的方向矩阵；

根据辅助阵元的导向矢量以及第一估计算子，计算出目标的角度估计；

根据所述角度估计以及发射阵元的导向矢量估计出目标的距离；

根据不同目标之间的导向矢量，计算幅度误差估计；

通过第二估计算子以及导向矢量获得相位误差估计。

优选的，对接收到的多维数据进行平行因子分解，得到含有目标信息的方向矩阵，包括：

对三阶张量数据进行三维切片：