[發明專利]一種基于協方差匹配SL0算法的MIMO雷達相干信源DOA估計方法有效

申請號：	201810490220.5	申請日：	2018-05-21
公開（公告）號：	CN108957388B	公開（公告）日：	2022-03-25
發明（設計）人：	陳金立;李巧雅;李家強;陳宣	申請（專利權）人：	南京信息工程大學
主分類號：	G01S3/14	分類號：	G01S3/14;G01S13/00
代理公司：	南京經緯專利商標代理有限公司 32200	代理人：	朱小兵
地址：	210044 ***	國省代碼：	江蘇;32
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摘要：
搜索關鍵詞：	一種基于協方差匹配 sl0 算法 mimo 雷達相干信源 doa 估計方法
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【說明書】：

本發明公開了一種基于協方差匹配SL0算法的MIMO雷達相干信源DOA估計方法，屬于多輸入多輸出(MIMO)雷達目標參數估計領域，具體地說是一種MIMO雷達相干信源的DOA估計方法，利用加權SL0算法估計MIMO雷達目標DOA時，需要把協方差矩陣進行矢量化來獲得相應的稀疏重構模型，并利用信號和噪聲子空間的正交性來構造加權向量，然而當存在相干信源時，MIMO雷達協方差矩陣的秩將退化，利用協方差匹配準則重構出一個滿秩的協方差矩陣，恢復了MIMO雷達協方差矩陣的Toeplitz特性，并利用協方差逆矩陣的高階冪來近似噪聲子空間從而來計算加權向量。本發明算法能夠在無需預知信源數目的情況下有效地完成對相干信源的DOA估計。

技術領域

本發明屬于多輸入多輸出(MIMO)雷達目標參數估計領域，具體地說是一種MIMO雷達相干信源的DOA估計方法，特別涉及一種基于協方差匹配SL0算法的MIMO雷達相干信源DOA估計方法。

背景技術

多輸入多輸出(Multiple Input and Multiple Output，MIMO)雷達系統是近年來提出的一種新體制雷達，由于其存在諸多優點，已經成為雷達領域的研究熱點。MIMO雷達由發射端發射彼此相互正交的信號，接收端經過匹配濾波器分離出各發射信號。因此，MIMO雷達可以產生大量的虛擬陣元，擴展虛擬陣列孔徑，提高參數估計的性能。

波達方向角(Direction of Arrival,DOA)估計是陣列信號處理和雷達應用領域一項重要的研究內容，現如今有關MIMO雷達的DOA估計方法已經數不勝數，例如多重信號分類(multiple signal classification,MUSIC)算法、基于旋轉不變技術的信號參數估計(estimation of signal parameters via rotational invariance technique,ESPRIT)算法等等。隨著科學技術的發展，處理信號的實時能力以及復雜的電磁環境都將對硬件提出更為苛刻的要求，這些傳統的MIMO雷達DOA估計方法已不能滿足實際應用的要求。而壓縮感知理論的出現使得這一問題得以緩解，該理論指出：若信號可壓縮或具有稀疏性，便能夠以遠低于Nyquist的采樣頻率，用少量的觀測數據高概率地恢復出原信號。使用該理論不僅可以減少傳輸和存儲的成本、降低采樣數，而且能夠提高參數估計的精度，克服了傳統DOA估計方法的不足。在稀疏理論的框架下，MIMO雷達的DOA估計問題可以轉化為求解l₀范數最小化問題。但該問題是一個非確定性多項式(NP-hard)問題。因此，通常將其轉化為l₁范數最小化問題來進行求解。通過建立稀疏重構模型，采用二階錐規劃的方法構造出陣列流型的冗余字典，結合l₁范數凸優化方法和奇異值分解(Singular Value Decomposition,SVD)，提出了l₁-SVD算法。加權l₁-SVD算法通過降維和SVD分解降低了稀疏信號重構的復雜度，并且構造加權矩陣提高了多測量向量問題中MIMO雷達DOA估計的精度。然而l₁范數最小化問題是凸優化問題，通常采用線性規劃進行求解，這使得加權l₁-SVD算法的計算量巨大，進行實時處理較為困難。將l₀范數最小化問題轉化為平滑函數極值求解問題，提出了一種平滑l₀范數(Smoothedl₀norm,SL0)算法，該算法的運算效率較高，在保證相同精度的條件下，能夠比基追蹤算法的重構速度快2～3倍。鑒于SL0算法的高計算效率，一種加權SL0算法應用于MIMO雷達DOA估計中，該方法對降維后的協方差矩陣進行矢量化運算，并利用噪聲和信號子空間的正交性理論來構造加權向量，從而將MIMO雷達DOA估計問題轉化為加權平滑函數極值求解問題。然而，在信號傳播的過程中，由于同頻干擾和多徑效應會導致入射到陣列中的信號存在相干信號源，相干信號源會導致數據的協方差矩陣的秩產生退化，即信號子空間的維數少于信源數目。因此，利用加權SL0算法來對MIMO雷達的相干信源進行DOA估計時，協方差矩陣秩的退化會導致稀疏重構模型存在一定誤差，構造的加權向量無法提取出有效的噪聲子空間，從而影響加權SL0算法的DOA估計性能。因此，研究如何將具有稀疏重構優勢的SL0算法應用于同頻干擾和多徑效應環境下的MIMO雷達DOA估計問題是非常有必要的。