由于有限的目標個數(shù)相對雷達的二維掃描空間高度稀疏,基于壓縮感知理論,從稀疏信號重構(gòu)角度對雙基地MIMO雷達目標進行定位。首先,用收發(fā)陣列掃描的二維空間構(gòu)建完備字典,多個目標在完備字典上的投影構(gòu)成稀疏矩陣。其次,推導(dǎo)了雙基地MIMO雷達的稀疏接收信號模型,并將接收信號模型矢量化。然后,建立加權(quán)l(xiāng)2范數(shù)最小化約束模型,并將約束模型轉(zhuǎn)變?yōu)榉羌s束模型,遞歸求解隱函數(shù)形式下雙基地MIMO雷達目標參數(shù)的全局最優(yōu)解。仿真結(jié)果表明,遞歸加權(quán)l(xiāng)2范數(shù)算法在90×90的密集網(wǎng)格和低信噪比環(huán)境下,可以實現(xiàn)雙基地MIMO雷達多個稀疏目標的波達方向、波離方向和反射系數(shù)的聯(lián)合估計,實現(xiàn)稀疏目標定位,而且目標各參數(shù)自動匹配。仿真結(jié)果驗證了算法的有效性。 

【文章來源】：計算機仿真. 2020,37(06)北大核心

【文章頁數(shù)】：4 頁

【部分圖文】：

二維完備字典

圖2中給出了采用遞歸加權(quán)l(xiāng)2范數(shù)時,對3個目標的定位效果。從圖中可以看出,Z軸對應(yīng)的是反射系數(shù),而非傳統(tǒng)譜估計算法里的空間譜,因此本文算法有效的利用了目標三維信息。估計得到(20°,30°)處的β1=0.09998,(50°,60°)處的β2=0.3032,(80°,70°)處的β3=0.1893,每個目標的三個參數(shù)自動匹配。而其它非目標處的反射系數(shù)均為0,因而實現(xiàn)了稀疏信號的重構(gòu)。根據(jù)稀疏重構(gòu)結(jié)果,可以定位出雙基地MIMO雷達目標。圖3 陣元數(shù)目變化時的估計誤差

圖2 三個目標定位效果圖3是陣元數(shù)之和M+N變化時(M=N),多目標多參數(shù)聯(lián)合估計的均方根誤差RMSE變化規(guī)律。當收發(fā)陣元數(shù)目固定時,RMSE隨著信噪比的增加而減小,目標定位精度提高;當信噪比固定時,RMSE隨著陣元數(shù)目的增加而減小。當收發(fā)陣元數(shù)之和為12時,估計誤差低于10-4數(shù)量級,已可以實現(xiàn)稀疏信號的重構(gòu)。但是天線陣元數(shù)目增加,也意味著天線體積、重量和成本的增加。在達到一定精度要求的情況下,可以考慮采用少一點的陣元數(shù)目。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]雙基地MIMO雷達高分辨角度估計[J]. 沈方芳,李雅祥,趙光輝,石光明.  西安電子科技大學(xué)學(xué)報. 2013(05)

博士論文
[1]基于FRFT的雙基地MIMO雷達目標參數(shù)估計[D]. 李麗.大連理工大學(xué) 2013

碩士論文
[1]雙基地MIMO雷達角度估計技術(shù)研究[D]. 王占廣.電子科技大學(xué) 2012



本文編號：3286067