CN110146871B - 基于双频偏fda-mimo雷达的目标参数估计方法 - Google Patents

基于双频偏fda-mimo雷达的目标参数估计方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于双频偏FDA‑MIMO雷达的目标参数估计方法，该方法包括以下步骤：通过FDA‑MIMO雷达的双频偏发射端，使雷达的相邻脉冲的频偏不同；获取两个频偏对应的发射信号和接收信号，通过匹配滤波对应得到匹配滤波后的接收信号；计算匹配滤波后的接收信号的协方差矩阵通过MUSIC功率谱估计算法，对应得到目标的第一角度矢量、第一模糊距离矢量和第二角度矢量、第二模糊距离矢量；通过联合估计，得到优化后目标的位置参数。本发明有效解决了传统FDA阵列发射端的发射波束距离‑角度耦合的问题，能够较准确的估计目标的角度和距离参数，计算量较小，易于工程实现。

Description

基于双频偏FDA-MIMO雷达的目标参数估计方法
技术领域
本发明属于雷达信号处理技术领域，尤其涉及一种基于双频偏FDA-MIMO雷达的目标参数估计方法，可用于FDA-MIMO雷达的无模糊参数估计。
背景技术
多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output，MIMO)雷达能够根据不同的工作模式灵活的提供发射波束，然而与传统的相控阵类似，多输入多输出雷达的发射波束只与目标的角度有关，无法区分角度相同但距离不同的目标。此外，若存在角度相同而距离不同的干扰时，多输入多输出雷达的定位性能会受到很大影响。
频率分集阵列(Frequency Diverse Array，FDA)的概念最早由Antonik和Wicks提出，这种阵列主要通过调节各阵元之间的载频差来实现新的系统功能。与传统相控阵不同，频率分集阵列的波束不仅具有方位角的依赖性，而且具有距离依赖性，因而能够填补传统相控阵波束没有距离指向分辨能力的不足，从而有效抑制距离依赖干扰。由于频率分集阵列频率分集阵列的波束是与距离、角度和时间都相关的，及其发射波束是时变的，因此单纯的利用频率分集阵列并没有太大意义。
现有许多学者针对频率分集阵列中的距离模糊问题提出一系列解决办法，但仍然存在许多不足，比如分辨率有限或者存在旁瓣，导致容易出现虚假目标；而且大部分方法能够对同一角度不同距离下的目标实现有效区分，但在不同角度不同距离的情况下就容易出现假目标。
发明内容
为了解决上述问题，本发明的目的是提出基于双频偏FDA-MIMO雷达的目标参数估计方法，能够解决FDA-MIMO雷达的距离模糊引起的假目标现象，从而较准确的估计出目标的距离和角度参数，且计算量小，实现简单。
为了达到上述目的，本发明采用以下技术方案予以解决。
基于双频偏FDA-MIMO雷达的目标参数估计方法，包括以下步骤：
步骤1，设定FDA-MIMO雷达具有M个发射阵元和N个接收阵元，且为双频偏发射端；FDA-MIMO雷达的发射端分别发射频率增量为Δf1的线性调频信号和发射频率增量为Δf2的线性调频信号，对应得到第一发射信号和第二发射信号。
设定场景中FDA-MIMO雷达的发射端有M个发射阵元，接收端有N个接收阵元；场景中FDA-MIMO雷达为收发共置，即M＝N，阵元之间间距
Figure BDA0002066481620000021
设定在远场处有一静止的目标发射信源，该信源与FDA-MIMO雷达的阵元之间的距离为参考距离r0，对应的角度为θ0。其中，λ为载波波长。
步骤2，根据第一发射信号和第二发射信号，FDA-MIMO雷达接收端获取对应的第一接收信号和第二接收信号，并分别对第一接收信号和第二接收信号进行匹配滤波处理，对应得到匹配滤波后的第一接收信号Y′和匹配滤波后的第二接收信号Y″。
步骤3，分别计算匹配滤波后的第一接收信号的协方差矩阵和匹配滤波后的第二接收信号的协方差矩阵，通过MUSIC功率谱估计算法，对应得到目标的第一角度矢量、第一模糊距离矢量和第二角度矢量、第二模糊距离矢量。
步骤4，对目标的第一角度矢量
Figure BDA0002066481620000031
第一模糊距离矢量
Figure BDA0002066481620000032
和目标的第二角度矢量
Figure BDA0002066481620000033
和第二模糊距离矢量
Figure BDA0002066481620000034
进行联合估计，得到估计的目标参数。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：本发明采用FDA-MIMO雷达发射端的发射阵元之间的双线性频偏，有效解决了传统FDA阵列发射端的发射波束距离-角度耦合的问题，能够较准确的估计目标的角度和距离参数，计算量较小，易于工程实现。
附图说明
下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步详细说明。
图1是本发明基于双频偏FDA-MIMO雷达的目标参数估计方法的流程示意图；
图2是本发明实施例中的场景图；
图3是本发明实施例中单目标的功率谱图；
图4是本发明实施例中单目标的估计结果图；
图5是本发明实施例中同一角度下多目标的功率谱图；
图6是本发明实施例中同一角度下多目标的估计结果；
图7是本发明实施例中不同角度下多目标的功率谱图；
图8是本发明实施例中不同角度下多目标的估计结果图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的实施例及效果作进一步详细描述。
基于双频偏FDA-MIMO雷达的目标参数估计方法，包括以下步骤：
步骤1，设定FDA-MIMO雷达具有M个发射阵元和N个接收阵元，且为双频偏发射端；FDA-MIMO雷达的发射端分别发射频率增量为Δf1的线性调频信号和发射频率增量为Δf2的线性调频信号，对应得到第一发射信号和第二发射信号；
具体步骤为：
子步骤1.1，设定场景中FDA-MIMO雷达的发射端有M个发射阵元，接收端有N个接收阵元；场景中FDA-MIMO雷达为收发共置，即M＝N，阵元之间间距
Figure BDA0002066481620000041
设定在远场处有一静止的目标发射信源，该信源与FDA-MIMO雷达的阵元之间的距离为参考距离r0，对应的角度为θ0；其中，λ为载波波长。
子步骤1.2，当FDA-MIMO雷达的发射端的发射频率增量为Δf1时，第m个发射阵元发射的信号载频为f′m：
f′m＝f0+(m-1)Δf1；
其中，m＝1，2，…，M，M为发射阵元总数；f0为参考频率，Δf1＜＜f0。
则发射端第m个发射阵元的发射信号为s′m(t)：
Figure BDA0002066481620000042
其中，E为发射端阵元发射信号的总功率，
Figure BDA0002066481620000043
为第m个发射阵元的发射信号的基带调制信号，j为虚数单位，t为时间，T为发射信号脉冲持续时间。
则发射端的第一发射信号为S′(t)：
S′(t)＝[s′1(t)，s′2(t)，…，s′m(t)，…，s′M(t)]T；
其中，(·)T为矩阵或向量的转置。
子步骤1.3，当FDA-MIMO雷达的发射端的发射频率增量为Δf2时，对应得到发射端的第二发射信号为S″(t)：
S″(t)＝[s″1(t)，s″2(t)，…，s″m(t)，…，s″M(t)]T；
其中，s″m(t)表示发射频率增量为Δf2时，发射端第m个发射阵元的发射信号；
Figure BDA0002066481620000051
f″m表示发射频率增量为Δf2时，第m个发射阵元发射的信号载频，f”m＝f0+(m-1)Δf2。
步骤2，根据第一发射信号和第二发射信号，FDA-MIMO雷达接收端获取对应的第一接收信号和第二接收信号，并分别对第一接收信号和第二接收信号进行匹配滤波处理，对应得到匹配滤波后的第一接收信号和匹配滤波后的第二接收信号。
子步骤2.1，根据发射端的第一发射信号S′(t)，FDA-MIMO雷达接收端获取匹配滤波后的第一接收信号Y′。
具体包含以下子步骤：
子步骤2.1.1，计算第n个接收阵元接收到第m个发射阵元的发射信号时，对应的时间延迟为：
Figure BDA0002066481620000052
其中，n＝1，2，…，N，m＝1，2，…，M，r0为目标距离，θ0为目标角度，d为阵元间距，c为光速。
子步骤2.1.2，根据时间延迟τm，n，获取第n个接收阵元接收到的接收信号y′n为：
Figure BDA0002066481620000061
其中，ρ为目标的复散射系数；
则对应的接收端的回波信号为：
y′＝[y′1，y2…，y′n，…，y′N]T。
子步骤2.1.3，根据发射端第m个发射阵元的发射信号s′m(t)，建立第m路匹配滤波函数为：
Figure BDA0002066481620000062
其中，m＝1，2，…，M，(·)*表示复共轭操作符。
进而获取总匹配滤波函数，其表达式为：
h′(t)＝[h′1(t)，h′2(t)，…，h′m(t)，…，h′M(t)]；
则雷达接收端的第n个接收阵元的接收信号经过第m路匹配滤波函数进行匹配滤波，得到匹配滤波后的回波信号y′m，n为：
Figure BDA0002066481620000063
其中，λ0表示参考波长，λ0＝c/f0。
进而得到匹配滤波后的第一接收信号为：
Figure BDA0002066481620000071
其中，Y′∈CMN×1，CMN×1表示MN×1维复矢量，
Figure BDA0002066481620000072
为克罗内克积，
Figure BDA0002066481620000073
a1(θ0，r0)∈CM×1为第一发射导向矢量，CM×1表示M×1维复矢量，且
Figure BDA0002066481620000074
b1(θ0)∈CN×1为第一接收导向矢量，CN×1表示N×1维复矢量，且
Figure BDA0002066481620000075
子步骤2.2，对于发射端的第二发射信号S″(t)，重复子步骤2.1.1-2.1.4，得到匹配滤波后的第二接收信号Y″。
Figure BDA0002066481620000076
其中，
Figure BDA0002066481620000077
a2(θ0，r0)∈CM×1为第二发射导向矢量，CM×1表示M×1维复矢量，且
Figure BDA0002066481620000078
b2(θ0)∈CN×1为第二接收导向矢量，CN×1表示N×1维复矢量，且
Figure BDA0002066481620000079
步骤3，分别计算匹配滤波后的第一接收信号的协方差矩阵和匹配滤波后的第二接收信号的协方差矩阵，通过MUSIC功率谱估计算法，对应得到目标的第一角度矢量、第一模糊距离矢量和第二角度矢量、第二模糊距离矢量。
具体包含以下子步骤：
子步骤3.1，构造第一波束扫描权矢量A1(θ，r)为：
Figure BDA0002066481620000081
其中，r为搜索距离，θ为搜索角度，搜索距离r可以通过计算
Figure BDA0002066481620000082
与
Figure BDA0002066481620000083
的最小公倍数来获得，搜索角度θ以目标与雷达阵元之间的夹角θ0为中心进行确定，可以从
Figure BDA0002066481620000084
范围内以θ0为中心进行搜索选取。a1(θ，r)∈CM×1为第一发射域扫描矢量，其表达式为：
Figure BDA0002066481620000085
b1(θ)∈CN×1为第一接收域扫描矢量，其表达式为：
Figure BDA0002066481620000086
子步骤3.2，计算匹配滤波后的第一接收信号的协方差矩阵：
R′＝E{Y′Y′H}；
其中，上标H为共轭转置。
子步骤3.3，通过MUSIC功率谱估计算法，得到目标的第一角度矢量和第一模糊距离矢量：
具体步骤为：
首先，对第一接收信号的协方差矩阵R′进行特征分解，得到信号子空间U′s和噪声子空间U′n：
Figure BDA0002066481620000091
其中，Λ′s表示大特征值组成的对角矩阵，大特征值对应的特征向量组成信号子空间U′s；对协方差矩阵R′的所有特征值按大小进行降序排列，位于前部分的为大特征值，位于后部分的为小特征值，而大特征值与小特征值的具体个数，以使其对应的特征向量可满足后续计算为准，即其个数与第一波束扫描权矢量A1(θ，r)的维数有关。对应Λ′n为小特征值组成的对角矩阵，小特征值对应的特征向量组成噪声子空间U′n。
其次，根据第一波束扫描权矢量A1(θ，r)和信号子空间U′s、噪声子空间U′n，得到第一接收信号的角度估计矢量
Figure BDA0002066481620000092
和距离估计矢量
Figure BDA0002066481620000093
即为目标的第一角度矢量和第一模糊距离矢量；
Figure BDA0002066481620000094
Figure BDA0002066481620000099
子步骤3.4，对于匹配滤波后的第二接收信号Y″，重复子步骤3.1-3.3，得到目标的第二角度矢量
Figure BDA0002066481620000095
和第二模糊距离矢量
Figure BDA0002066481620000096
Figure BDA0002066481620000097
Figure BDA0002066481620000098
其中，A2(θ，r)为第二波束扫描权矢量，r为搜索距离，θ为搜索角度，
Figure BDA0002066481620000101
a2(θ，r)∈CM×1为第二发射域扫描矢量，其表达式为：
Figure BDA0002066481620000102
b2(θ)∈CN×1为第二接收域扫描矢量，其表达式为：
Figure BDA0002066481620000103
Λ″s表示大特征值组成的对角矩阵，大特征值对应的特征向量组成信号子空间U″s，Λ″n为小特征值组成的对角矩阵，小特征值对应的特征向量组成噪声子空间U″n，
Figure BDA0002066481620000104
步骤4，对目标的第一角度矢量
Figure BDA0002066481620000105
第一模糊距离矢量
Figure BDA0002066481620000106
和目标的第二角度矢量
Figure BDA0002066481620000107
和第二模糊距离矢量
Figure BDA0002066481620000108
进行联合估计，得到估计的目标参数。
具体步骤为：
首先，根据目标的第一角度矢量
Figure BDA0002066481620000109
和第一模糊距离矢量
Figure BDA00020664816200001010
对应得到目标的第一组参数；
其次，根据目标的第二角度矢量
Figure BDA00020664816200001011
和第二模糊距离矢量
Figure BDA00020664816200001012
对应得到目标的第二组参数；
最后，比较目标的第一组参数和目标的第二组参数，将两组参数中的重合参数组作为估计的目标参数，即为无模糊的目标的距离和角度。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：本发明采用FDA-MIMO雷达发射端的发射阵元之间的双线性频偏，有效解决了传统FDA阵列发射端的发射波束距离-角度耦合的问题，计算量较小，易于工程实现。
仿真实验
本发明的目标参数估计效果可通过以下仿真实验进一步说明：
(1)仿真参数：
本发明的仿真参数设置如下表1所示。
表1系统仿真参数
Figure BDA0002066481620000111
(2)仿真试验：
在上述仿真参数下，利用本发明的方法进行验证。
图3是场景中仅存在单个目标的情况下，对应的FDA-MIMO雷达接收信号的MUSIC功率谱图，其中，图3(a)为第一个频偏量Δf1对应的接收信号MUSIC功率谱图，从图3(a)可以看出，图中有两个明显的目标点，这是由于FDA-MIMO雷达自身的距离模糊周期造成的；图3(b)为第二个频偏量Δf2对应的接收信号MUSIC功率谱图，从图3(b)可以看出，图中有四个明显的目标点，这也是由于FDA-MIMO雷达自身的距离模糊周期造成的。
图4是对第一频偏量和第二频偏量对应的第一个脉冲波束扫描输出结果，分别进行距离估计和角度估计的结果图，图4中，实线是根据两个频偏中的峰值对第一个频偏对应的波束扫描数据进行谱峰搜索结果，虚线表示根据两个频偏中的峰值对第二个频偏对应的波束扫描输出数据进行谱峰搜索的结果。图4中虚线和实线重合的峰值处是目标的无模糊距离，其他的峰值是由于距离模糊产生的假目标。其中，图4(a)为分别对两个频偏进行距离搜索的结果，图中20km是第一个频偏和第二个频偏共同的峰值处，即目标的估计距离为20km，与真实的目标距离一致。图4(b)为分别对两个频偏进行角度搜索的结果，图中0°是第一个频偏和第二个频偏中共同的峰值处，即目标的真实角度为0°。
图5为场景中有三个目标：目标1的角度为10°；目标2的角度为10°；目标3角度为10°；下面对接收回波进行MUSIC功率谱仿真。图5(a)为第一个频偏量对应的接收信号MUSIC功率谱图，从图中可以看出，图中有多个分布在同一角度的目标点，这些目标点在距离维的分布有些杂乱；图5(b)为第二个频偏量对应的接收信号MUSIC功率谱图，从图中可以看出，有多个明显的目标点分布在同一角度，由于频偏量的不同使得图5(b)中的目标点比图5(a)中的目标点更加有序。
图6是对两个频偏量的接收功率谱分别进行距离估计和角度估计的结果图，图6(a)为分别对两个功率谱进行距离搜索的结果，图中第一个功率谱的搜索结果与第二个功率谱的搜索结果表明，一共有三个相同的距离峰值，分别为25km、35km和45km，与目标的真实距离值一致；图6(b)为分别对两个功率谱进行角度搜索的结果，峰值点处的角度只有一个，对应角度为10°。因此，结合图5可以基本推测出场景中有三个目标分布在同一角度，只是在距离上三个目标不同。
图7为场景中存在多个距离和角度都不同的目标时，对应的MUSIC功率谱图。图7(a)为第一个频偏量对应的接收信号MUSIC功率谱图俯视图，图中的目标点分别分布在三个角度上，相同角度上的目标点之间距离相同，说明每个角度上至少存在一个目标；图7(b)为第二个频偏量对应的接收信号MUSIC功率谱图俯视图，图中目标点分布于图7(a)中相同，就是相同角度上的目标点之间距离更小。
图8为对不同频偏的功率谱进行谱峰搜索的结果图。图8(a)表示距离搜索的结果图，两个频偏量对应的搜索结果中，只有三个重合的距离峰值，分别为25km、35km和45km；图8(b)表示角度搜索结果图，图中有三个角度峰值，分别为0°、30°和60°。结合图7可知，目标1的距离为25km，角度为0°；目标2的距离为35km，角度为30°；目标3的距离为45km，角度为60°。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (7)

1.基于双频偏FDA-MIMO雷达的目标参数估计方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，设定FDA-MIMO雷达具有M个发射阵元和N个接收阵元，且为双频偏发射端；FDA-MIMO雷达的发射端分别发射频率增量为Δf1的线性调频信号和发射频率增量为Δf2的线性调频信号，对应得到发射端的第一发射信号和第二发射信号；
步骤2，根据发射端的第一发射信号和第二发射信号，FDA-MIMO雷达接收端获取对应的第一接收信号和第二接收信号，并分别对第一接收信号和第二接收信号进行匹配滤波处理，对应得到匹配滤波后的第一接收信号和匹配滤波后的第二接收信号；
步骤3，分别计算匹配滤波后的第一接收信号的协方差矩阵和匹配滤波后的第二接收信号的协方差矩阵，通过MUSIC功率谱估计算法，对应得到目标的第一角度矢量、第一模糊距离矢量和第二角度矢量、第二模糊距离矢量；
步骤4，对目标的第一角度矢量
Figure FDA0003846361500000011
第一模糊距离矢量
Figure FDA0003846361500000012
和目标的第二角度矢量
Figure FDA0003846361500000013
和第二模糊距离矢量
Figure FDA0003846361500000014
进行联合估计，得到估计的目标参数。
2.根据权利要求1所述的基于双频偏FDA-MIMO雷达的目标参数估计方法，其特征在于，步骤1包含以下子步骤：
子步骤1.1，设定场景中FDA-MIMO雷达的发射端有M个发射阵元，接收端有N个接收阵元；场景中FDA-MIMO雷达为收发共置，即M＝N，阵元之间间距
Figure FDA0003846361500000015
设定在远场处有一静止的目标发射信源，该信源与FDA-MIMO雷达的阵元之间的距离为参考距离r0，对应的角度为θ0；其中，λ为载波波长；
子步骤1.2，当FDA-MIMO雷达的发射端的发射频率增量为Δf1时，第m个发射阵元发射的信号载频为f′m：
f′m＝f0+(m-1)Δf1；
其中，m＝1，2，…，M，M为发射阵元总数；f0为参考频率，Δf1＜＜f0；
则发射端第m个发射阵元的发射信号为s′m(t)：
Figure FDA0003846361500000021
其中，E为发射端阵元发射信号的总功率，
Figure FDA0003846361500000022
为第m个发射阵元的发射信号的基带调制信号，j为虚数单位，t为时间，T为发射信号脉冲持续时间；
则发射端的第一发射信号为S′(t)：
S′(t)＝[s′1(t)，s′2(t)，…，s′m(t)，…，s′M(t)]T；
其中，(·)T为矩阵或向量的转置；
子步骤1.3，当FDA-MIMO雷达的发射端的发射频率增量为Δf2时，对应得到发射端的第二发射信号为S″(t)：
S″(t)＝[s″1(t)，s″2(t)，…，s″m(t)，…，s″M(t)]T；
其中，s″m(t)表示发射频率增量为Δf2时，发射端第m个发射阵元的发射信号；
Figure FDA0003846361500000023
f″m表示发射频率增量为Δf2时，第m个发射阵元发射的信号载频，f″m＝f0+(m-1)Δf2。
3.根据权利要求2所述的基于双频偏FDA-MIMO雷达的目标参数估计方法，其特征在于，步骤2包含以下子步骤：
子步骤2.1，根据发射端的第一发射信号S′(t)，FDA-MIMO雷达接收端获取匹配滤波后的第一接收信号Y′；
具体包含以下子步骤：
子步骤2.1.1，计算第n个接收阵元接收到第m个发射阵元的发射信号时，对应的时间延迟为：
Figure FDA0003846361500000031
其中，n＝1，2，…，N，m＝1，2，…，M，r0为目标距离，θ0为目标角度，d为阵元间距，c为光速；
子步骤2.1.2，根据时间延迟τm，n，获取第n个接收阵元接收到的接收信号y′n为：
Figure FDA0003846361500000032
其中，ρ为目标的复散射系数；
Figure FDA0003846361500000033
为基带调制信号包络；
则对应的接收端的回波信号为：
y′＝[y′1，y′2，…，y′n，…，y′N]T；
子步骤2.1.3，根据发射端第m个发射阵元的发射信号s′m(t)，建立第m路匹配滤波函数为：
Figure FDA0003846361500000034
其中，m＝1，2，…，M，(·)*表示复共轭操作符；
进而获取总匹配滤波函数，其表达式为：
h′(t)＝[h′1(t)，h′2(t)，…，h′m(t)，…，h′M(t)]；
则雷达接收端的第n个接收阵元的接收信号经过第m路匹配滤波函数进行匹配滤波，得到匹配滤波后的回波信号y′m，n为：
Figure FDA0003846361500000041
其中，λ0表示参考波长，λ0＝c/f0；
进而得到匹配滤波后的第一接收信号为：
Figure FDA0003846361500000042
其中，Y′∈CMN×1，ρ表示目标的复反射系数，CMN×1表示MN×1维复矢量，
Figure FDA0003846361500000043
为克罗内克积，
Figure FDA0003846361500000044
a1(θ0，r0)∈CM×1为第一发射导向矢量，CM×1表示M×1维复矢量，且
Figure FDA0003846361500000045
b1(θ0)∈CN×1为第一接收导向矢量，CN×1表示N×1维复矢量，且
Figure FDA0003846361500000046
子步骤2.2，对于发射端的第二发射信号S″(t)，重复子步骤2.1.1-2.1.4，得到匹配滤波后的第二接收信号Y″。
4.根据权利要求3所述的基于双频偏FDA-MIMO雷达的目标参数估计方法，其特征在于，所述匹配滤波后的第二接收信号Y″的表达式为：
Figure FDA0003846361500000051
其中，
Figure FDA0003846361500000052
a2(θ0，r0)∈CM×1为第二发射导向矢量，CM×1表示M×1维复矢量，且
Figure FDA0003846361500000053
b2(θ0)∈CN×1为第二接收导向矢量，CN×1表示N×1维复矢量，且
Figure FDA0003846361500000054
5.根据权利要求4所述的基于双频偏FDA-MIMO雷达的目标参数估计方法，其特征在于，步骤3包含以下子步骤：
子步骤3.1，构造第一波束扫描权矢量A1(θ，r)为：
Figure FDA0003846361500000055
其中，r为搜索距离，θ为搜索角度；a1(θ，r)∈CM×1为第一发射域扫描矢量，其表达式为：
Figure FDA0003846361500000056
b1(θ)∈CN×1为第一接收域扫描矢量，其表达式为：
Figure FDA0003846361500000057
子步骤3.2，计算匹配滤波后的第一接收信号的协方差矩阵：
R′＝E{Y′Y′H}；
其中，上标H为共轭转置；
子步骤3.3，通过MUSIC功率谱估计算法，得到目标的第一角度矢量和第一模糊距离矢量；
子步骤3.4，对于匹配滤波后的第二接收信号Y″，重复子步骤3.1-3.3，得到目标的第二角度矢量
Figure FDA0003846361500000061
和第二模糊距离矢量
Figure FDA0003846361500000062
Figure FDA0003846361500000063
Figure FDA0003846361500000064
其中，A2(θ，r)为第二波束扫描权矢量，r为搜索距离，θ为搜索角度，
Figure FDA0003846361500000065
a2(θ，r)∈CM×1为第二发射域扫描矢量，其表达式为：
Figure FDA0003846361500000066
b2(θ)∈CN×1为第二接收域扫描矢量，其表达式为：
Figure FDA0003846361500000067
Λ″s表示大特征值组成的对角矩阵，大特征值对应的特征向量组成信号子空间U″s，Λ″n为小特征值组成的对角矩阵，小特征值对应的特征向量组成噪声子空间U″n，R″＝U″sΛ″sU″s H+U″nΛ″nU″n H，R″＝E{Y″Y″H}。
6.根据权利要求5所述的基于双频偏FDA-MIMO雷达的目标参数估计方法，其特征在于，子步骤3.3的具体步骤为：
首先，对第一接收信号的协方差矩阵R′进行特征分解，得到信号子空间U′s和噪声子空间U′n：
Figure FDA0003846361500000077
其中，Λ′s表示大特征值组成的对角矩阵，大特征值对应的特征向量组成信号子空间U′s；Λ′n为小特征值组成的对角矩阵，小特征值对应的特征向量组成噪声子空间U′n；
其次，根据第一波束扫描权矢量A1(θ，r)和信号子空间U′s、噪声子空间U′n，得到第一接收信号的角度估计矢量
Figure FDA0003846361500000078
和距离估计矢量
Figure FDA0003846361500000079
即为目标的第一角度矢量和第一模糊距离矢量；
Figure FDA0003846361500000071
Figure FDA0003846361500000072
7.根据权利要求1所述的基于双频偏FDA-MIMO雷达的目标参数估计方法，其特征在于，步骤4的具体步骤为：
首先，根据目标的第一角度矢量
Figure FDA0003846361500000073
和第一模糊距离矢量
Figure FDA0003846361500000074
对应得到目标的第一组参数；
其次，根据目标的第二角度矢量
Figure FDA0003846361500000075
和第二模糊距离矢量
Figure FDA0003846361500000076
对应得到目标的第二组参数；
最后，比较目标的第一组参数和目标的第二组参数，将两组参数中的重合参数组作为估计的目标位置。
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