發(fā)布時間：2019-01-02 08:54

【摘要】：為解決多徑環(huán)境下米波雷達對低空目標探測問題,本文結(jié)合信號空域稀疏性和多徑模型下的復合導向矢量提出了一種多徑環(huán)境下高分辨的低空測角方法,能夠有效地克服多徑效應問題。該方法首先利用多徑模型下的先驗信息產(chǎn)生復合導向矢量,然后利用該導向矢量構(gòu)造壓縮感知矩陣,此時的感知矩陣是整合了多徑衰減系數(shù)和回波角度關(guān)系等先驗信息,同時通過對多快拍數(shù)據(jù)矩陣的奇異值分解獲得較高信噪比的信號數(shù)據(jù)矩陣,繼而利用感知矩陣和信號數(shù)據(jù)矩陣建立最優(yōu)化L1范數(shù)約束求解模型,最后利用凸優(yōu)化工具求解稀疏空間譜,估計直達波和反射波入射角度值。該方法能夠增強信息矢量稀疏性,在較低信噪比下可獲得高分辨的角度估計性能。仿真實驗證明了該方法的優(yōu)越性。
[Abstract]:In order to solve the problem of low altitude target detection by Meter-wave radar in multi-path environment, a high-resolution low-altitude angle measurement method in multipath environment is proposed in this paper, which combines the spatial sparsity of signal and the composite guidance vector under multipath model. The problem of multipath effect can be overcome effectively. In this method, the priori information of multipath model is first used to generate the composite guidance vector, and then the compressed perception matrix is constructed by the guidance vector. In this case, the sensing matrix integrates the prior information such as the multipath attenuation coefficient and the echo angle relationship. At the same time, the signal data matrix with high signal-to-noise ratio is obtained by the singular value decomposition of the multi-beat data matrix, and then the optimal L1 norm constraint solution model is established by using the perceptual matrix and the signal data matrix. Finally, the sparse spatial spectrum is solved by convex optimization method, and the incidence angle of direct and reflected waves is estimated. This method can enhance the sparsity of information vector and obtain high resolution angle estimation performance at low SNR. The simulation results show the superiority of this method.
【作者單位】： 西安電子科技大學雷達信號處理國防科技重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金(61101244)資助課題
【分類號】：TN957.51

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【相似文獻】

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本文編號：2398288