[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于協(xié)方差匹配SL0算法的MIMO雷達(dá)相干信源DOA估計(jì)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810490220.5
• 申請(qǐng)日: 2018-05-21
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN108957388B
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-03-25
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳金立;李巧雅;李家強(qiáng);陳宣
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 南京信息工程大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G01S3/14
• 分類(lèi)號(hào): G01S3/14;G01S13/00
• 代理公司: 南京經(jīng)緯專(zhuān)利商標(biāo)代理有限公司 32200
• 代理人: 朱小兵

1.一種基于協(xié)方差匹配SL0算法的MIMO雷達(dá)相干信源DOA估計(jì)方法，其特征在于：具體包含如下步驟；

步驟1，根據(jù)虛擬陣列的輸出信號(hào)X，計(jì)算協(xié)方差矩陣其中，J為快拍數(shù)，(·)^H表示共軛轉(zhuǎn)置運(yùn)算；

步驟2，建立基于協(xié)方差匹配準(zhǔn)則的目標(biāo)函數(shù)，

步驟3，采用凸優(yōu)化工具包求解目標(biāo)函數(shù)，獲得信號(hào)協(xié)方差矩陣的估計(jì)值并將其向量化，即其中，vec(·)表示對(duì)矩陣向量化；

步驟4，將搜索空域[-90°,90°]按等角度間隔劃分，L為劃分總單元數(shù)，構(gòu)造一個(gè)冗余字典

其中，(·)^*表示矩陣共軛；⊙表示Khatri-Rao積；表示空域內(nèi)所有可能的來(lái)波方向，表示Kronecker積，為發(fā)射陣列的導(dǎo)向向量，為接收陣列的導(dǎo)向向量，(·)^T表示矩陣轉(zhuǎn)置；

步驟5，計(jì)算加權(quán)向量r_w，并構(gòu)造連續(xù)函數(shù)建立稀疏表示模型：其中，且m為正整數(shù)；為函數(shù)的變量，σ為函數(shù)的形狀參數(shù)；

步驟6，采用SL0算法求解稀疏表示模型，進(jìn)而獲得稀疏解

步驟7，通過(guò)搜索的譜峰位置確定目標(biāo)的DOA；M和N分別為發(fā)射陣元和接收陣元數(shù)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于協(xié)方差匹配SL0算法的MIMO雷達(dá)相干信源DOA估計(jì)方法，其特征在于：在步驟1中，通過(guò)MIMO雷達(dá)的接收陣列信號(hào)經(jīng)匹配濾波后獲得虛擬陣列的輸出信號(hào)X。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于協(xié)方差匹配SL0算法的MIMO雷達(dá)相干信源DOA估計(jì)方法，其特征在于：在步驟2中，目標(biāo)函數(shù)具體如下：

其中，Y為一個(gè)大小為MN×MN的矩陣，M和N分別為發(fā)射陣元和接收陣元數(shù)；θ＝[θ₁,θ₂,...,θ_P]為P個(gè)目標(biāo)方位角組成的1×P維矢量，P為目標(biāo)個(gè)數(shù)；表示由信號(hào)功率構(gòu)成的1×P維矢量；表示噪聲功率構(gòu)成的1×MN維矢量；tr(·)表示求跡；R_X為協(xié)方差矩陣的理論值；D(θ,ξ)表示信號(hào)協(xié)方差矩陣，且是一個(gè)Hermitian Toeplitz矩陣。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于協(xié)方差匹配SL0算法的MIMO雷達(dá)相干信源DOA估計(jì)方法，其特征在于：所述步驟6具體如下：

步驟6.1，設(shè)初始值v₀＝B^T(BB^T)^-1y；

步驟6.2，選取一組合適的序列[σ₁,σ₂,...,σ_K],且σ_k+1＝ρσ_k,0＜ρ＜1，σ₁＝4max{|v₀|}

步驟6.3,算法迭代：

For k＝1,2,...,K；

步驟6.3.1，令σ＝σ_k；

步驟6.3.2，進(jìn)行Q次迭代求解的全局最大值，并將該最大值投影到可行集上；

步驟6.3.2.1，令

步驟6.3.2.2，F(xiàn)or q＝1,2,...,Q；

a)計(jì)算

b)計(jì)算其中u為步長(zhǎng)；

c)將投影到可行集上，

步驟6.3.3，令

步驟6.4，求解