CN105388450B - 一种基于目标角度分离的双基地mimo系统dod和doa估计方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于目标角度分离的双基地MIMO系统DOD和DOA估计方法，属于雷达信号处理领域，主要包括：首先根据接收的数据向量x(tl)，通过一系列处理变换、单独计算出P个DOD角度的估计值，依次记为再对接收的数据向量x(tl)进行处理变换、单独计算出P个DOA角度的估计值，依次记为最后根据估计出的DOD的值和DOA的值构造空间谱函数进行谱峰搜索、找出匹配的DOD和DOA。本发明提出的DOD和DOA的估计方法可以有效避免DOD与DOA估计误差之间的相互干扰，明显改善DOD与DOA的估计性能。
Description
技术领域
本发明属于雷达信号处理领域，涉及双基地多输入多输出雷达信号的角度估计，具体地说是一种适用于双基地MIMO系统波离方向和波达方向估计的方法。
背景技术
近几十年来，目标角度估计一直是雷达信号处理的一个重要内容，利用双基地多输入多输出(Multi-input Multi-output，MIMO)系统进行波离方向(Direction ofDeparture，DOD)和波达方向(Direction of Arrival，DOA)估计时，其分辨率明显优于传统的相控阵雷达。
针对双基地MIMO雷达信号的DOD和DOA估计问题，人们提出了大量行之有效的方法。例如在文献一：Jinli.C,Hong.G.and Weimin.S,Angle estimation using ESPRITwithout pairing in MIMO radar,Electron.Lett 44(24)(2008)1422-1423中，提出了一种旋转不变子空间(Estimation of Signal Parameters via Rotational InvarianceTechniques，ESPRIT)方法；在文献二：Zheng.Z.D and Zhang.J.Y,Fast method formulti-target localization in biatatic MIMO radar,Electron.Lett 47(2)(2011)138-139中，提出了一种传播算子(Propagator Method，PM)方法。然而，这些方法并未对DOD和DOA进行分离估计，而是在获得DOA估计值的基础上，再进一步估计DOD，因此DOD的估计对DOA的估计误差过于敏感。即使DOA估计只出现较小的估计误差，DOD的估计性能也会严重下降，这样极大地限制了现有方法的实用性。
发明内容
针对现有方法的不足，本发明提出了一种新型的利用多重信号分类(MultipleSignal Classification,MUSIC)方法的双基地MIMO系统DOD和DOA分离估计方法，该方法可以有效避免DOD与DOA估计误差之间的相互干扰，明显改善DOD与DOA的估计性能。实现本发明的技术方案如下：
一种基于目标角度分离的双基地MIMO系统DOD和DOA估计方法，包括如下步骤：
步骤1，双基地MIMO系统接收到的雷达信号经过匹配滤波后，得到在tl时刻包含DOD和DOA信息的数据向量x(tl)；
步骤2，利用步骤1中接收到的数据向量x(tl)，构造一个新的数据矩阵X，并对数据矩阵X重新构造，得到一个用于估计DOD的矩阵XDOD；
步骤3，计算XDOD的协方差矩阵R，并对其进行特征值分解，求得其噪声子空间UDOD；
步骤4，利用多重信号分类方法，计算DOD的空间谱函数PDOD(θ)，并对其进行谱峰搜索，找出P个极大值点对应的P个DOD角度估计值P表示不相关信号个数；
步骤5，构造一个新的数据矩阵X′，对其X′重新排列，得到一个用于估计DOA的矩阵XDOA；
步骤6，计算XDOA的协方差矩阵，并对其进行特征值分解，求得其噪声子空间UDOA；
步骤7，利用多重信号分类方法，计算DOA的空间谱函数并对其进行谱峰搜索，找出P个极大值点对应的P个DOA角度估计值
步骤8，计算X的协方差矩阵，并对其进行特征值分解，求得其噪声子空间U；
步骤9，设置计数变量k＝1；
步骤10，利用估计出的和j＝1,2,...,P，计算DOD和DOA的空间谱函数并对其进行谱峰搜索，找出与谱峰最大值对应的j，并记为j*，则第k组相匹配的DOD和DOA为
步骤11，判断计数变量k是否等于不相关信号个数P，如果不等于，则将计数变量k的值加1，并执行步骤10，否则匹配结束。
作为优选方案，所报步骤1中x(tl)的表达式定义为：x(tl)＝As(tl)+n(tl)；
其中，A表示MN×P维的阵列流型矩阵，s(tl)表示tl时刻一个P维的发射信号向量，n(tl)表示tl时刻一个MN维的零均值高斯白噪声；其中，M表示发射阵列的阵元个数，N表示接收阵列的阵元个数。
作为优选方案，步骤2中构造的数据矩阵X具体为：X＝[x(t1),x(t2),...,x(tL)]；其中，L表示快拍数。
作为优选方案，步骤4中进行谱峰搜索的范围、步骤7中进行谱峰搜索的范围均为[-90°,90°]。
作为优选方案，步骤5中所述的新的数据矩阵X′具体为：X′＝BX；
其中， g＝1,2,...,N,h＝1,2,...,M。
和现有技术相比，本发明的有益效果：
本发明提出的一种基于目标角度分离的双基地MIMO系统DOD和DOA估计方法，能够有效地避免现有方法中DOD和DOA之间的误差干扰，可以获得更加精确的角度估计值。
附图说明
图1是本发明实施的流程图；
图2是在信噪比(SNR)为10，快拍数为200次的情况下，本发明估计的DOD和DOA的值；
图3是200次蒙特卡洛实验条件下，快拍数为200，信噪比(SNR)由-10到10变化时，本发明与传统ESPRIT方法分别估计的DOD的均方根误差比较图；
图4是200次蒙特卡洛实验条件下，快拍数为200，信噪比由-10到10变化时，本发明与传统ESPRIT方法分别估计的DOA的均方根误差比较图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步说明。
如图1所示，本发明提出的一种基于目标角度分离的双基地MIMO系统DOD和DOA估计方法包括如下步骤：
步骤1，双基地MIMO系统接收到的雷达信号经过匹配滤波后，得到在tl时刻包含DOD和DOA信息的数据向量：
x(tl)＝As(tl)+n(tl)，l＝1,2,...,L (1)
式(1)中：L表示快拍数；s(tl)表示tl时刻一个P维的发射信号向量，n(tl)表示tl时刻一个MN维的零均值高斯白噪声；A表示MN×P维的阵列流型矩阵，其中M表示发射阵列的阵元个数，N表示接收阵列的阵元个数，P表示不相关信号个数，并且
A＝[a1,a2,...,aP] (2)
式(3)中，表示第p组相匹配的真实DOA；θp表示第p组相匹配的真实DOD；表示Kronecker积。
进一步，
进一步，
aDOD(θp)＝[1,exp(j2πdsinθp/λ),...,exp(j2π(M-1)dsinθp/λ)]T (5)
式(4)和式(5)中，d表示阵元间距，λ表示电磁波的波长，(·)T表示·的转置。
步骤2，利用步骤1中接收到的数据向量x(tl)，构造一个MN×L维的数据矩阵X：
X＝[x(t1),x(t2),...,x(tL)] (6)
对数据矩阵X重新构造，得到一个用于估计DOD的M×NL维矩阵XDOD：
XDOD＝[X1,X2,...,XN] (7)
式(7)中，Xn(n＝1,2,...,N)表示数据矩阵X的第M(n-1)+1行到第Mn行的子矩阵。
步骤3，计算XDOD的协方差矩阵R：
式(8)中，(·)H表示·的共轭转置；
对矩阵R进行特征值分解：
式(9)中，ΣDOD表示协方差矩阵的前P个最大特征值构成的对角矩阵，EDOD表示与ΣDOD对应的特征向量矩阵，ΛDOD表示协方差矩阵的后M-P个特征值构成的对角矩阵，UDOD表示与ΛDOD对应得特征向量矩阵(也称为噪声子空间矩阵)。
求得UDOD的值。
步骤4，利用多重信号分类(MUSIC)方法，计算DOD的空间谱函数PDOD(θ)：
在[-90°,90°]的范围内对其进行谱峰搜索，找出前P个极大值点对应的角度，即为P个DOD角度的估计值，依次记为
步骤5，构造一个新的数据矩阵X′：
X′＝BX (11)
式(11)中，
g＝1,2,...,N,h＝1,2,...,M。
进一步，对数据矩阵X′重新排列，得到用于估计DOA的N×ML维矩阵XDOA：
XDOA＝[X′1,X′2,...,X′M] (12)
式(12)中，X′m(m＝1,2,...,M)表示数据矩阵X′的第(m-1)N+1行到第mN行的子矩阵。
步骤6，采用与步骤3类似的处理方法，计算XDOA的协方差矩阵，并对其进行特征值分解，求得其噪声子空间UDOA。
步骤7，利用多重信号分类(MUSIC)方法，计算DOA的空间谱函数
在[-90°,90°]的范围内对其进行谱峰搜索，找出前P个极大值点对应的角度，即为P个DOA角度值的估计值，依次记为
步骤8，采用与步骤3类似的方法，计算矩阵X的协方差矩阵，并对其进行特征值分解，求得其噪声子空间U。
步骤9，设置计数变量k＝1。
步骤10，利用估计出的和j＝1,2,...,P，计算DOD和DOA的空间谱函数
在j∈[1,2,...,P]范围内对其进行谱峰搜索，找出与谱峰最大值对应的j，并记为j*，则第k组相匹配的DOD和DOA为
步骤11，判断计数变量k是否等于不相关信号个数P，如果不等于，则将计数变量k的值加1，并返回步骤10，否则匹配结束。
下面结合仿真实验对本发明的具体实施例和效果做进一步说明。
采用一双基地MIMO系统，发射阵列与接收阵列均为阵元间距为电磁波的半波长的均匀线阵，发射阵列的阵元个数M＝10，接收阵列的阵元个数N＝10，假设远场有三个相互独立的目标，分别位于在所有的试验中，背景噪声假设为高斯白噪声，快拍数L＝200。
实验1，采用本发明在信噪比(SNR)为10dB时对目标角度进行200次角度估计，仿真结果如图2所示。从图2可以看出，本发明能够精确地估计出目标角度，并能准确地完成DOD和DOA的配对。
实验2，采用本发明和现有ESPRIT方法对仿真条件下的目标进行角度估计，仿真目标角度估计均方根误差随信噪比变化，每个信噪比下进行200次蒙特卡洛仿真试验，仿真结果如图3和图4所示。从图3和图4可以看出，采用本发明估计目标角度的均方误差随信噪比增加而降低，与传统ESPRIT方法相比，本发明能以更高的精度实现双基地MIMO系统对目标角度的估计。
以上所述仅用于解释本发明的具体实施方式，并不用于限定本发明的保护范围，应当理解，在不违背本发明实质内容和精神的前提下，所作任何显而易见的修改、等同替换等都将落入本发明的保护范围内。
Claims (5)
1.一种基于目标角度分离的双基地MIMO系统DOD和DOA估计方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1，双基地MIMO系统接收到的雷达信号经过匹配滤波后，得到在tl时刻包含DOD和DOA信息的数据向量x(tl)；
步骤2，利用步骤1中接收到的数据向量x(tl)，构造一个新的数据矩阵X，并对数据矩阵X重新构造，得到一个用于估计DOD的矩阵XDOD；
步骤3，计算XDOD的协方差矩阵R，并对其进行特征值分解，求得其噪声子空间UDOD；
步骤4，利用多重信号分类方法，计算DOD的空间谱函数PDOD(θ)，并对其进行谱峰搜索，找出P个极大值点对应的P个DOD角度估计值P表示不相关信号个数；
步骤5，构造一个新的数据矩阵X′，对其X′重新排列，得到一个用于估计DOA的矩阵XDOA；
步骤6，计算XDOA的协方差矩阵，并对其进行特征值分解，求得其噪声子空间UDOA；
步骤7，利用多重信号分类方法，计算DOA的空间谱函数并对其进行谱峰搜索，找出P个极大值点对应的P个DOA角度估计值
步骤8，计算X的协方差矩阵，并对其进行特征值分解，求得其噪声子空间U；
步骤9，设置计数变量k＝1；
步骤10，利用估计出的和j＝1,2,...,P，计算DOD和DOA的空间谱函数并对其进行谱峰搜索，找出与谱峰最大值对应的j，并记为j*，则第k组相匹配的DOD和DOA为
步骤11，判断计数变量k是否等于不相关信号个数P，如果不等于，则将计数变量k的值加1，并执行步骤10，否则匹配结束。
2.根据权利要求1所述的一种基于目标角度分离的双基地MIMO系统DOD和DOA估计方法，其特征在于，所报步骤1中x(tl)的表达式定义为：x(tl)＝As(tl)+n(tl)；
其中，A表示MN×P维的阵列流型矩阵，s(tl)表示tl时刻一个P维的发射信号向量，n(tl)表示tl时刻一个MN维的零均值高斯白噪声；其中，M表示发射阵列的阵元个数，N表示接收阵列的阵元个数。
3.根据权利要求1所述的一种基于目标角度分离的双基地MIMO系统DOD和DOA估计方法，其特征在于，步骤2中构造的数据矩阵X具体为：X＝[x(t1),x(t2),...,x(tL)]；其中，L表示快拍数。
4.根据权利要求1所述的一种基于目标角度分离的双基地MIMO系统DOD和DOA估计方法，其特征在于，步骤4中进行谱峰搜索的范围、步骤7中进行谱峰搜索的范围均为[-90°,90°]。
5.根据权利要求2所述的一种基于目标角度分离的双基地MIMO系统DOD和DOA估计方法，其特征在于，步骤5中所述的新的数据矩阵X′具体为：X′＝BX；
其中，
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