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[發明專利]一種基于非均勻雜波的MIMO雷達擴展目標檢測方法在審

專利信息
申請號: 202010984913.7 申請日: 2020-09-18
公開(公告)號: CN112147584A 公開(公告)日: 2020-12-29
發明(設計)人: 景振海;李宇;唐亮 申請(專利權)人: 長沙馳芯半導體科技有限公司
主分類號: G01S7/292 分類號: G01S7/292;G01S7/41
代理公司: 上海怡恩專利代理事務所(普通合伙) 31336 代理人: 潘青青
地址: 湖南省長沙市長沙高新開發區*** 國省代碼: 湖南;43
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 基于 均勻 mimo 雷達 擴展 目標 檢測 方法
【說明書】:

發明公開了一種基于非均勻雜波的MIMO雷達擴展目標檢測方法,將MIMO雷達擴展目標檢測建模為二元假設檢驗問題,并將不同發送?接收對(Tx?Rx)所對應的干擾雜波協方差矩陣建模為隨機矩陣。同時指定它們的先驗分布為逆復Wishart分布。通過設置不同的功率水平來模擬不同的發射?接收天線對(Tx?Rx)之間的非均勻雜波功率。根據Rao和Wald檢測器的檢測標準結合貝葉斯框架在非均勻雜波干擾下設計了兩個新的檢測器。達到了提高MIMO雷達擴展目標檢測概率和降低計算復雜度的目的。

技術領域

本發明涉及非均勻雜波干擾情況下MIMO雷達結合貝葉斯框架根據雜波先驗信息分布設計Rao和Wald檢測器等技術。適用于在非均勻雜波干擾下,高分辨率MIMO雷達對距離擴展目標檢測的雷達系統,具體為一種基于非均勻雜波的MIMO雷達擴展目標檢測方法。

背景技術

目前,MIMO雷達是雷達領域的研究熱點。MIMO雷達由多個不同的發射陣元天線和接收陣元天線組成。經過前輩們的數學分析和實驗仿真證明,MIMO雷達有很多潛在的優勢。例如提升檢測性能、提高雷達自由度和估計精度等。MIMO雷達根據其天線布陣形式主要可以分為兩大類。第一類是集中式MIMO雷達。發射天線陣列和接收天線陣列之間緊湊分布。集中式MIMO雷達在發射端發射相互獨立或正交的波形以獲得波形分集特性,提升了系統的自由度。接收端通過波束成形技術來提高相干處理增益。第二類是分布式MIMO雷達。發射陣元和接收陣元之間相隔很遠。分布式MIMO雷達由于陣元之間的位置分布較廣,可以從多個不同的方向接收目標的后向散射回波,減輕目標的雷達橫截面積(Radar Cross Sections,RCSs)閃爍,提升檢測性能和估計精度。

目標檢測是雷達的一個重要功能。在干擾雜波相關性未知的情況下,分布式MIMO雷達的目標檢測問題被廣泛研究。為了估計未知的協方差矩陣,一種常用的標準假設是有充足的訓練數據,在滿足上述假設的前提下,在高斯雜波環境中利用抽樣協方差矩陣方法設計了一個新的檢測器用于雷達目標檢測。還例如將高斯雜波拓展為復合高斯分布,提出了一種更魯棒性的采樣協方差矩陣檢測器。實際雷達場景中,由于雜波頻譜的快變性,很難得到充足的訓練數據。在現有的技術中提到利用雜波協方差矩陣的斜對稱結構減少對訓練數據的依賴。上述算法都假設分布式MIMO雷達處于均勻性雜波環境中,即所有的發射-接收對的協方差矩陣都是相同的。現有的文獻證明了雜波特性與陣元所處位置具有強相關性。即發射-接受天線對的相對位置不同時,他們之間的雜波屬性可能也具有差異。在文獻中,Yongchan Gao等人在此基礎上將雜波協方差矩陣建模為未知的隨機矩陣,并模擬非均勻雜波環境,推導了基于知識輔助的GLRT檢測器。由于以上算法仍然需要充足或者少量的訓練數據,所以由于雜波快變性導致的訓練數據不足的問題沒有被完全解決。

此外,隨著雷達分辨率的提升,當雷達距離分辨率小于目標尺寸時,目標回波可能占有多個距離單元。這將嚴重影響雷達的檢測概率。因此,距離擴展目標檢測已成為高分辨率雷達研究的重要課題。在高分辨率雷達中,雜波不在服從高斯分布。所以低分辨率下的點源模型不再適用。針對高斯白噪聲中的距離擴展目標檢測問題,提出了一種考慮目標散射體密度的廣義似然比(GLRT)檢測器。Maio等人將距離擴展目標檢測問題轉化為多秩子空間目標信號檢測問題。Yongchan Gao(Yongchan Gao,Hongbin Li,and BraharmHimed.Knowledge-Aided Ranged-spread Target Detection for Distributed MIMORadar in Nonhomogeneous Environments[J].IEEE Trans,Signal process,2017,65(3))等人提出了一種基于知識輔助的兩步GLRT檢測器,但是其計算耗時仍然很高。雖然距離目標檢測的文獻很多,但是利用貝葉斯方法的檢測器研究文獻目前沒有。而且現存的距離擴展目標檢測器計算耗時較久,算法復雜度較高。

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