【摘要】：該文研究了對稱a穩(wěn)定分布(SaS)沖擊噪聲下雙基地MIMO雷達的多目標定位問題。針對SaS噪聲下因二階矩不存在而造成子空間類算法估計性能下降的不足,提出了矩陣行2范數(shù)最大的預(yù)處理方法對接收數(shù)據(jù)進行歸一化,使得歸一化后的協(xié)方差矩陣有界,并以拉直后的協(xié)方差矩陣構(gòu)造稀疏線性模型,提出了基于協(xié)方差矩陣-近似零范數(shù)(Covariance Matrix Smoothed L0 norm,CMSL0)算法進行目標的發(fā)射角和接收角估計。仿真實驗表明:通過矩陣行2范數(shù)最大化預(yù)處理之后,MUSIC(Multiple Signal Classification)和CMSL0算法均能有效地估計出目標的角度,并且CMSL0算法的估計精度及對沖擊噪聲的穩(wěn)健性均優(yōu)于MUSIC算法。此外,與MUSIC算法相比,CMSL0算法不要預(yù)先估計目標源的數(shù)目,且收發(fā)陣元不受半波長間隔的限制。
[Abstract]:In this paper, the problem of multi-target localization for bistatic MIMO radar with symmetric a stable distribution of (SaS) impulse noise is studied. In order to reduce the estimation performance of subspace algorithms due to the non-existence of second order moments in SaS noise, a preprocessing method with maximum row 2 norm of matrix is proposed to normalize the received data, which makes the normalized covariance matrix bounded. The sparse linear model is constructed from the straightened covariance matrix, and the target's transmit angle and receiving angle are estimated based on the covariance matrix approximate zero norm (Covariance Matrix Smoothed L 0 norm,CMSL0 algorithm. The simulation results show that both, MUSIC (Multiple Signal Classification) and CMSL0 can estimate the angle of target effectively after the preprocessing of maximization of matrix row 2 norm, and the estimation accuracy and robustness of CMSL0 algorithm are better than MUSIC algorithm. In addition, compared with the MUSIC algorithm, the CMSL0 algorithm does not estimate the number of target sources in advance, and the transceiver array is not limited by half-wavelength interval.
【作者單位】： 北方電子設(shè)備研究所;合肥電子工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(60702015)資助課題
【分類號】：TN958

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：2325117