[發(fā)明專利]基于平行因子算法的雙基地EMVS-MIMO雷達角度估計算法及裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201911037437.1
• 申請日: 2019-10-29
• 公開（公告）號: CN110907923B
• 公開（公告）日: 2022-07-05
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 黃江偉;文方青;王可
• 申請（專利權(quán)）人: 長江大學
• 主分類號: G01S13/02
• 分類號: G01S13/02;G01S7/42
• 代理公司: 武漢河山金堂專利事務(wù)所(普通合伙) 42212
• 代理人: 胡清堂;陳懿

1.一種基于平行因子算法的雙基地EMVS-MIMO雷達角度估計方法，其特征在于，所述方法包括：

S1、根據(jù)匹配濾波后的陣列信號模型構(gòu)建三階平行因子張量模型；

S2、對所述三階平行因子張量模型進行平行因子分解，得到因子矩陣的估計值和

S3、根據(jù)因子矩陣的估計值，采用ESPRIT算法獲得對方位角的估計，利用矢量叉乘的性質(zhì)獲得俯仰角的估計；

S4、利用最小二乘法獲得二維極化角的估計；

所述步驟S3中，2D-DOD估計過程具體為：

S301、計算

其中，定義表示置換矩陣，Δ₁是K×K實對角矩陣；

S302、對進行特征值分解，得到特征值和相應(yīng)的特征向量θ_t，k的估計為：

S303、計算A_t的估計：

round{·}表示取近似值；令和分別代表第k列的前三個和最后三個元素，則矢量叉積φ_t，k的估計為：

其中，p_t，k(1)和p_t，k(2)分別表示p_t，k的第一和第二個元素；

所述步驟S4中，2D-TPA估計為：

令根據(jù)構(gòu)建方向矩陣V_t，k，則極化向量通過下式估計：

二維發(fā)射極化角的估計為：

其中g(shù)_t，k(1)和g_t，k(2)分別表示g_t，k的第一和第二個元素；

所述步驟S3中，2D-DOA估計為：

S311、計算

其中Δ₂是K×K實對角矩陣；

S312、對進行特征分解，λ_r，k為的第k個對角元素，則θ_r，k的估計為：

S313、計算A_t的估計：

令和分別代表第k列的前三個和最后三個元素，則矢量叉積φ_t，k的估計為：

其中，p_r，k(1)和p_r，k(2)分別表示p_r，k的第一和第二個元素；

所述步驟S4中，2D-RPA估計為：

令根據(jù)構(gòu)建方向矩陣V_r，k，則極化向量

通過下式估計：

二維發(fā)射極化角通過下式來計算：

其中g(shù)_r，k(1)和g_r，k(2)分別表示g_r，k的第一和第二個元素。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于平行因子算法的雙基地EMVS-MIMO雷達角度估計方法，其特征在于，所述步驟S1中，所述三階平行因子張量模型具體的張量形式如下：

Z＝I_3，K×1D_t×2D_r×3F+N

其中，式中B_t和A_t分別表示發(fā)射陣列對應(yīng)的發(fā)射方向矩陣和發(fā)射極化響應(yīng)矩陣，B_r和A_r分別表示接收陣列對應(yīng)的接收方向矩陣和接收極化響應(yīng)矩陣，⊙表示按列克羅內(nèi)克積，F(xiàn)是目標特征矩陣，是相對應(yīng)的噪聲張量，下標×n表述張量的模n乘積。