CN111580039A - 基于非圆信号的单基地展开互质阵列mimo雷达doa估计方法 - Google Patents

基于非圆信号的单基地展开互质阵列mimo雷达doa估计方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111580039A
CN111580039A CN202010233410.6A CN202010233410A CN111580039A CN 111580039 A CN111580039 A CN 111580039A CN 202010233410 A CN202010233410 A CN 202010233410A CN 111580039 A CN111580039 A CN 111580039A
Authority
CN
China
Prior art keywords
array
mimo radar
sub
prime
receiving
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202010233410.6A
Other languages
English (en)
Inventor
周围
王强
唐俊
张维
潘英杰
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Chongqing University of Post and Telecommunications
Original Assignee
Chongqing University of Post and Telecommunications
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Chongqing University of Post and Telecommunications filed Critical Chongqing University of Post and Telecommunications
Priority to CN202010233410.6A priority Critical patent/CN111580039A/zh
Publication of CN111580039A publication Critical patent/CN111580039A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S3/00Direction-finders for determining the direction from which infrasonic, sonic, ultrasonic, or electromagnetic waves, or particle emission, not having a directional significance, are being received
    • G01S3/02Direction-finders for determining the direction from which infrasonic, sonic, ultrasonic, or electromagnetic waves, or particle emission, not having a directional significance, are being received using radio waves
    • G01S3/04Details
    • G01S3/10Means for reducing or compensating for quadrantal, site, or like errors
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S3/00Direction-finders for determining the direction from which infrasonic, sonic, ultrasonic, or electromagnetic waves, or particle emission, not having a directional significance, are being received
    • G01S3/02Direction-finders for determining the direction from which infrasonic, sonic, ultrasonic, or electromagnetic waves, or particle emission, not having a directional significance, are being received using radio waves
    • G01S3/14Systems for determining direction or deviation from predetermined direction

Abstract

本发明涉及雷达技术领域,尤其涉及基于非圆信号的单基地展开互质阵列MIMO雷达DOA估计方法,对接收阵元匹配滤波后的数据进行采样,得到等价虚拟阵列的接收数据,随后进行共轭处理并组合为新的扩展接收数据,进行空间协方差矩阵和特征值分解,根据噪声子空间与导向矢量的正交性构造空间谱的计算表达式,谱峰搜索K个谱峰的位置即为K个来波的波达方向估计。本发明的方法将展开互质阵列作为MIMO雷达的发射阵列和接收阵列,使得收发阵列的阵列空间大大扩展,并同时将非圆信号作为MIMO雷达的发射阵列的发射信号,结合非圆信号的非圆特性、MIMO雷达优异的空间分辨率和参数识别性、展开互质阵列扩展的阵列孔径的三重优点,极大提高了DOA估计性能。

Description

基于非圆信号的单基地展开互质阵列MIMO雷达DOA估计方法
技术领域
本发明涉及雷达技术领域,尤其涉及基于非圆信号的单基地展开互质阵列MIMO雷达DOA估计方法。
背景技术
近年来,将通信领域的多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)技术思想引入到雷达领域,提出的MIMO雷达系统引起了广泛的关注。MIMO雷达充分利用信号分集、空域分集增益,获得较传统雷达更高的自由度,其目标检测能力和参数估计能力等均获得广泛的认可。由于MIMO雷达潜在的诸多优点,关于MIMO雷达的研究快速发展,其中MIMO雷达的波达方向(Direction Of Arrival,简称DOA)估计问题是其中的重点研究课题。
当前大多数针对MIMO雷达DOA估计的研究都是建立在均匀线阵的基础上,利用旋转不变性(ESPRIT)或多重信号分类的方式获得相较于传统体制雷达更优异的性能(空间分辨率、抗噪声性能等)。但是由于MIMO雷达在发射阵列和接收阵列的阵元间距上一般为半波长,限制了阵列孔径,因此性能受到一定的限制。互质阵列是一种非均匀线阵,相较于均匀线阵,拥有更大的阵列孔径,互质阵空间谱估计算法利用子阵元数目互质特性辨识目标源,因此有更高的侧向精度与分辨率。但是现有方法均是将互质阵列当成两个稀疏的均匀阵列分别进行处理,因此存在以下问题:一是自由度被子阵阵元数目所限制,相较于均匀阵列降低了至少一半;二是需要进一步的运算来消除模糊性问题。展开互质阵列区别于传统互质阵列之处则是将两个子阵按照相反的方向展开排列,阵列孔径进一步扩展,使用所有的阵元接收数据构造空间协方差矩阵,随后使用MUSIC算法得到DOA估计,阵元数目的互质抑制了相位模糊问题。
基于传统相控阵雷达的DOA估计方法往往是利用圆信号构造接收数据矩阵,没有考虑到非圆信号的存在,然而在实际应用中,BPSK、AM、MASK等非圆信号的使用越来越广泛,因此,充分利用非圆信号的特性进行DOA估计是空间谱估计理论的一个重要课题。对于基于MIMO雷达的DOA估计,一般性方法是将传统方法进行移植,如将子空间类的MUSIC方法应用于MIMO雷达的二维MUSIC方法、降维MUSIC方法等,但此类方法往往计算量较大,并且不适用于采用非圆信号测向的方法,当存在相干信源时性能急剧恶化,DOA估计性能低或者难以实现DOA估计。因此,如何利用非圆信号的特性,进行基于单基地MIMO雷达的相干信源DOA估计是亟待解决的技术问题。
发明内容
有鉴于此,本发明的目的是提供基于非圆信号的单基地展开互质阵列MIMO雷达DOA估计方法,将展开互质阵列作为MIMO雷达的发射阵列和接收阵列,使得收发阵列的阵列空间大大扩展,并同时将非圆信号作为MIMO雷达的发射阵列的发射信号,结合非圆信号的非圆特性、MIMO雷达优异的空间分辨率和参数识别性、展开互质阵列扩展的阵列孔径的三重优点,极大提高了DOA估计性能。
本发明通过以下技术手段解决上述技术问题:
基于非圆信号的单基地展开互质阵列MIMO雷达DOA估计方法,所述单基地展开互质阵列MIMO雷达的DOA估计方法包括以下步骤:
S1.对接收阵元匹配滤波后的数据进行L次采样,得到等价虚拟阵列的接收数据X(t);
S2.由接收数据X(t)得到其共轭X*(t),进而将X(t)与X*(t)组合为新的扩展接收数据Y(t);
S3.对新扩展接收数据Y(t)进行空间协方差矩阵
Figure BDA0002430142510000021
的估计;
S4.对空间协方差矩阵
Figure BDA0002430142510000022
进行特征值分解,并获取噪声子空间;
S5.根据噪声子空间与导向矢量的正交性构造空间谱的计算表达式,按照空间谱的计算表达式进行谱峰搜索,K个谱峰的位置即为K个来波的波达方向估计。
进一步,所述单基地展开互质阵列MIMO雷达包含发射阵列和接收阵列,所述发射阵列与接收阵列各包含两个稀疏均匀线阵的子阵1和子阵2,子阵1和子阵2按照相反方向完全展开排列,所述子阵1的最后一个阵元与子阵2的第一个阵元相重合。
进一步,所述单基地展开互质阵列MIMO雷达中,设子阵1和子阵2的阵元数目分别为M、N,且M、N互质,M<N,子阵1阵元间距为Nλ/2,子阵2阵元间距为Mλ/2,λ表示入射到展开互质阵列的电磁信号波长,所述发射阵列与接收阵列各自的阵元数均为M+N-1。
进一步,所述接收数据X(t)如下:
X(t)=AS(t)+N(t)
式中,S(t)是回波信号矢量,A表示单基地展开互质阵列MIMO雷达的虚拟阵列流形,N(t)是均值为0,方差为σ2的加性高斯白噪声矢量。
进一步,所述空间协方差矩阵
Figure BDA0002430142510000031
如下:
Figure BDA0002430142510000032
式中,∑表示求和操作,H表示共轭转置操作。
进一步,所述空间协方差矩阵进行特征值分解获得
Figure BDA0002430142510000033
其中Es是RYY的K个主特征值所对应的特征向量,即信号子空间,En是2(M+N-1)2-K个其他特征值所对应的特征向量,即噪声子空间,Us和Un分别是K个主特征值以及2(M+N-1)2-K个其他特征值所组成的对角矩阵。
进一步,所述空间谱的计算表达式如下
Figure BDA0002430142510000034
式中,
Figure BDA0002430142510000035
本发明相较于现有技术具有以下优点:
(1)通过将传统互质阵列展开成两个相反的方向,得到展开的互质阵列,从而,阵列孔径得到提高,进而将展开互质阵列分别作为发射阵和接收阵,本发明展开互质阵列与MIMO雷达相结合,通过利用展开互质阵列的大阵列孔径以及MIMO雷达优异的空间分辨率,自由度,以及参数的可识别性等性能,结合经典MUSIC算法实现优异的DOA估计性能。
(2)本发明不同于传统互质阵列DOA估计算法将两个子阵的接收数据分别进行处理,使得自由度下降了至少一半,而是将整个接收阵列作为一个整体,使用所有接收阵元的接收数据来进行DOA估计,由于同时利用了阵列的自信息以及互信息,因此自由度以及DOA估计精度相较于传统互质阵列DOA方法均有大幅的提高。
(3)将非圆信号作为展开互质阵列MIMO雷达的发射阵列的发射信号,进而将接收信号与其共轭组合为新的扩展接收信号,使得原接收信号维度倍增,充分利用了非圆信号的非圆特性,可在展开互质阵列MIMO雷达优异的DOA估计性能下进一步提高性能,在理论上,将自由度提高了一倍。
附图说明
图1是本发明展开互质MIMO雷达阵列几何结构图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
一.建立系统数学模型
用2M+2N-1个天线阵元形成展开互质阵列MIMO雷达,其中M,N表示两个互质的整数,MIMO雷达的接收阵列接收来自K个目标反射的发射阵列发射信号的回波信号,构造展开互质阵列MIMO雷达的具体步骤如下:
本发明实施例中的单基地展开互质阵列MIMO雷达包含发射阵列和接收阵列,其几何结构如图1所示,发射阵列与接收阵列各包含两个稀疏均匀线阵的子阵1和子阵2,子阵1和子阵2按照相反方向完全展开排列,子阵1的最后一个阵元与子阵2的第一个阵元相重合。设子阵1和子阵2的阵元数目分别为M、N,且M、N互质,不失一般性设M<N。子阵1阵元间距为Nλ/2,子阵2阵元间距为Mλ/2,其中λ表示入射到展开互质阵列的电磁信号波长,发射阵列与接收阵列各自的阵元数均为M+N-1。
那么,发射阵列和接收阵列的阵元位置可表示为
Pt=Pr={Mnd0|0≤n≤(N-1)}∪{M(N-1)d0+Nmd0|0≤m≤(M-1)} (1)
其中d0为半波长,由此可知展开互质阵列的孔径为M(N-1)d0+N(M-1)d0,相较于均匀阵列孔径Nd0,传统互质阵列孔径max(M(N-1)d0,N(M-1)d0)可知展开互质阵列的孔径得到了较大的提升。
现各个发射阵元同时发射同频正交的周期相位编码信号,发射信号满足条件公式(2)
Figure BDA0002430142510000041
其中,si、sj分别是第i个和第j个发射阵元的信号,L为每个重复周期的相位编码个数,∑表示求和操作。
获取发射子阵与接收子阵的导向矢量:
假设存在K个互不相关的远场目标,且满足K<(M+N-1)2,目标的回波波达角度分别为θ12…θK,因此发射阵以及接收阵关于第k个目标的导向矢量可分别由公式(3),(4)表示
Figure BDA0002430142510000042
Figure BDA0002430142510000051
其中,at1k)、at2k)分别是发射阵子阵1、子阵2的导向矢量,ar1k),ar2k)则分别是接收子阵1、子阵2的导向矢量,k=1,2…K。发射子阵与接收子阵的导向矢量表达式分别为
Figure BDA0002430142510000052
Figure BDA0002430142510000053
因此得到发射阵与接收阵的阵列流形At、Ar如下
At=[at1)at2)…atK)] (7)
Ar=[ar1)ar2)…arK)] (8)
进而得到单基地展开互质阵列MIMO雷达的虚拟阵列流形
Figure BDA0002430142510000054
其中
Figure BDA0002430142510000055
Figure BDA0002430142510000056
表示Khatri-Rao积,
Figure BDA0002430142510000057
表示Kronecker积。由此可得接收阵元经过匹配滤波之后的接收数据
X(t)=AS(t)+N(t) (11)
其中S(t)是回波信号矢量
Figure BDA0002430142510000058
βk为第k个点目标的雷达截面系数(Radar cross section,RCS),fdk为第k个点目标的多普勒频率,fs为发射波形的脉冲重复频率。N(t)是均值为0,方差为σ2的加性高斯白噪声矢量。
Figure BDA0002430142510000059
二.基于非圆信号的单基地展开互质阵列MIMO雷达DOA估计方法
取匹配滤波后的接收信号X(t)的共轭从而得到X*(t),进而将X(t)与X*(t)进行联合,得到扩展的接收信号Y(t)
Figure BDA00024301425100000510
对扩展的接收信号Y(t)计算空间协方差矩阵RYY
RYY=E[Y(t)YH(t)] (15)
实际工程中的RYY可由L个有限快拍估计得到。
Figure BDA0002430142510000061
对空间协方差矩阵RYY进行特征值分解
Figure BDA0002430142510000062
其中Es是RYY的K个主特征值所对应的特征向量,即信号子空间,En是2(M+N-1)2-K个其他特征值所对应的特征向量,即噪声子空间,Us和Un分别是K个主特征值以及2(M+N-1)2-K个其他特征值所组成的对角矩阵。根据噪声子空间与导向矢量的正交性,可构造空间谱的计算表达式
Figure BDA0002430142510000063
K个谱峰所对应的位置即为估计出的DOA,其中
Figure BDA0002430142510000064
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制,尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明,本领域的普通技术人员应当理解,可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换,而不脱离本发明技术方案的宗旨和范围,其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。本发明未详细描述的技术、形状、构造部分均为公知技术。

Claims (7)

1.基于非圆信号的单基地展开互质阵列MIMO雷达DOA估计方法,其特征在于,所述单基地展开互质阵列MIMO雷达的DOA估计方法包括以下步骤:
S1.对接收阵元匹配滤波后的数据进行L次采样,得到等价虚拟阵列的接收数据X(t);
S2.由接收数据X(t)得到其共轭X*(t),进而将X(t)与X*(t)组合为新的扩展接收数据Y(t);
S3.对新扩展接收数据Y(t)进行空间协方差矩阵
Figure FDA0002430142500000011
的估计;
S4.对空间协方差矩阵
Figure FDA0002430142500000012
进行特征值分解,并获取噪声子空间;
S5.根据噪声子空间与导向矢量的正交性构造空间谱的计算表达式,按照空间谱的计算表达式进行谱峰搜索,K个谱峰的位置即为K个来波的波达方向估计。
2.根据权利要求1所述的基于非圆信号的单基地展开互质阵列MIMO雷达DOA估计方法,其特征在于,所述单基地展开互质阵列MIMO雷达包含发射阵列和接收阵列,所述发射阵列与接收阵列各包含两个稀疏均匀线阵的子阵1和子阵2,子阵1和子阵2按照相反方向完全展开排列,所述子阵1的最后一个阵元与子阵2的第一个阵元相重合。
3.根据权利要求2所述的基于非圆信号的单基地展开互质阵列MIMO雷达DOA估计方法,其特征在于,所述单基地展开互质阵列MIMO雷达中,设子阵1和子阵2的阵元数目分别为M、N,且M、N互质,M<N,子阵1阵元间距为Nλ/2,子阵2阵元间距为Mλ/2,λ表示入射到展开互质阵列的电磁信号波长,所述发射阵列与接收阵列各自的阵元数均为M+N-1。
4.根据权利要求3所述的基于非圆信号的单基地展开互质阵列MIMO雷达DOA估计方法,其特征在于,所述接收数据X(t)如下:
X(t)=AS(t)+N(t)
式中,S(t)是回波信号矢量,A表示单基地展开互质阵列MIMO雷达的虚拟阵列流形,N(t)是均值为0,方差为σ2的加性高斯白噪声矢量。
5.根据权利要求4所述的基于非圆信号的单基地展开互质阵列MIMO雷达DOA估计方法,其特征在于,所述空间协方差矩阵
Figure FDA0002430142500000013
如下:
Figure FDA0002430142500000014
式中,∑表示求和操作,H表示共轭转置操作。
6.根据权利要求5所述的基于非圆信号的单基地展开互质阵列MIMO雷达DOA估计方法,其特征在于,所述空间协方差矩阵进行特征值分解获得
Figure FDA0002430142500000021
其中Es是RYY的K个主特征值所对应的特征向量,即信号子空间,En是2(M+N-1)2-K个其他特征值所对应的特征向量,即噪声子空间,Us和Un分别是K个主特征值以及2(M+N-1)2-K个其他特征值所组成的对角矩阵。
7.根据权利要求6所述的基于非圆信号的单基地展开互质阵列MIMO雷达DOA估计方法,其特征在于,所述空间谱的计算表达式如下
Figure FDA0002430142500000022
式中,
Figure FDA0002430142500000023
CN202010233410.6A 2020-03-29 2020-03-29 基于非圆信号的单基地展开互质阵列mimo雷达doa估计方法 Pending CN111580039A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010233410.6A CN111580039A (zh) 2020-03-29 2020-03-29 基于非圆信号的单基地展开互质阵列mimo雷达doa估计方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010233410.6A CN111580039A (zh) 2020-03-29 2020-03-29 基于非圆信号的单基地展开互质阵列mimo雷达doa估计方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN111580039A true CN111580039A (zh) 2020-08-25

Family

ID=72111421

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010233410.6A Pending CN111580039A (zh) 2020-03-29 2020-03-29 基于非圆信号的单基地展开互质阵列mimo雷达doa估计方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111580039A (zh)

Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111736118A (zh) * 2020-07-22 2020-10-02 东南大学 一种线列阵阵列扩展方法
CN112485755A (zh) * 2020-11-20 2021-03-12 中国人民解放军空军工程大学 基于2q阶嵌套MIMO阵列结构的角度估计方法
CN112485761A (zh) * 2021-02-03 2021-03-12 成都启英泰伦科技有限公司 一种基于双麦克风的声源定位方法
CN112698263A (zh) * 2020-11-10 2021-04-23 重庆邮电大学 一种基于正交传播算子的单基地互质mimo阵列doa估计算法
CN112965059A (zh) * 2021-02-06 2021-06-15 西安邮电大学 实值求根多重信号分类方法、系统、计算机设备及应用
CN113189538A (zh) * 2021-03-04 2021-07-30 昆明理工大学 一种基于互质稀疏排列的三元阵列及其空间谱估计方法
CN113253192A (zh) * 2021-04-15 2021-08-13 南京航空航天大学 一种用于非圆信号的互质线阵级联doa估计方法
EP4050363A1 (en) * 2021-02-25 2022-08-31 Nxp B.V. Radar-based detection using sparse array processing
EP4155768A1 (en) * 2021-09-24 2023-03-29 Nxp B.V. Radar communication with disparate pulse repetition frequency groups
CN116224215A (zh) * 2023-01-06 2023-06-06 南京航空航天大学 增广互质雷达中基于泰勒展开dft算法的doa估计方法
US11927664B2 (en) 2021-02-25 2024-03-12 Nxp B.V. Radar-based detection using angle of arrival estimation based on sparse array processing

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103983952A (zh) * 2014-05-16 2014-08-13 哈尔滨工程大学 一种非圆信号双基地mimo雷达低复杂度收发角度联合估计方法
CN107329108A (zh) * 2017-05-03 2017-11-07 浙江大学 基于内插虚拟阵列协方差矩阵Toeplitz化重建的互质阵列波达方向估计方法
CN109613473A (zh) * 2018-11-30 2019-04-12 南京航空航天大学 基于稀疏性的展开互质线阵角度估计方法
CN109932680A (zh) * 2019-04-04 2019-06-25 哈尔滨工程大学 一种基于平移互质阵列的非圆信号波达方向估计方法
CN110749857A (zh) * 2019-09-12 2020-02-04 宁波大学 基于秩损法的均匀矩形阵列二维非圆信号doa估计方法
CN110927660A (zh) * 2019-11-21 2020-03-27 华南理工大学 一种基于互质阵列的混合信号波达方向估计方法
CN110927661A (zh) * 2019-11-22 2020-03-27 重庆邮电大学 基于music算法的单基地展开互质阵列mimo雷达doa估计方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103983952A (zh) * 2014-05-16 2014-08-13 哈尔滨工程大学 一种非圆信号双基地mimo雷达低复杂度收发角度联合估计方法
CN107329108A (zh) * 2017-05-03 2017-11-07 浙江大学 基于内插虚拟阵列协方差矩阵Toeplitz化重建的互质阵列波达方向估计方法
CN109613473A (zh) * 2018-11-30 2019-04-12 南京航空航天大学 基于稀疏性的展开互质线阵角度估计方法
CN109932680A (zh) * 2019-04-04 2019-06-25 哈尔滨工程大学 一种基于平移互质阵列的非圆信号波达方向估计方法
CN110749857A (zh) * 2019-09-12 2020-02-04 宁波大学 基于秩损法的均匀矩形阵列二维非圆信号doa估计方法
CN110927660A (zh) * 2019-11-21 2020-03-27 华南理工大学 一种基于互质阵列的混合信号波达方向估计方法
CN110927661A (zh) * 2019-11-22 2020-03-27 重庆邮电大学 基于music算法的单基地展开互质阵列mimo雷达doa估计方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
HUI ZHAI 等: "DOA Estimation of Noncircular Signals for Unfolded Coprime Linear Array: Identifiability,DOF and Algorithm (May 2018)", 《IEEE》 *
周围 等: "单基地展开互质阵列MIMO雷达DOA 估计", 《南京邮电大学学报(自然科学版)》 *
王伟 等: "《MIMO雷达参数估计技术》", 31 December 2017, 国防工业出版社 *

Cited By (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111736118A (zh) * 2020-07-22 2020-10-02 东南大学 一种线列阵阵列扩展方法
CN111736118B (zh) * 2020-07-22 2020-11-17 东南大学 一种线列阵阵列扩展方法
CN112698263A (zh) * 2020-11-10 2021-04-23 重庆邮电大学 一种基于正交传播算子的单基地互质mimo阵列doa估计算法
CN112485755A (zh) * 2020-11-20 2021-03-12 中国人民解放军空军工程大学 基于2q阶嵌套MIMO阵列结构的角度估计方法
CN112485755B (zh) * 2020-11-20 2023-05-12 中国人民解放军空军工程大学 基于2q阶嵌套MIMO阵列结构的角度估计方法
CN112485761A (zh) * 2021-02-03 2021-03-12 成都启英泰伦科技有限公司 一种基于双麦克风的声源定位方法
CN112965059A (zh) * 2021-02-06 2021-06-15 西安邮电大学 实值求根多重信号分类方法、系统、计算机设备及应用
EP4050363A1 (en) * 2021-02-25 2022-08-31 Nxp B.V. Radar-based detection using sparse array processing
US11906651B2 (en) 2021-02-25 2024-02-20 Nxp B.V. Radar-based detection using sparse array processing
US11927664B2 (en) 2021-02-25 2024-03-12 Nxp B.V. Radar-based detection using angle of arrival estimation based on sparse array processing
CN113189538A (zh) * 2021-03-04 2021-07-30 昆明理工大学 一种基于互质稀疏排列的三元阵列及其空间谱估计方法
CN113189538B (zh) * 2021-03-04 2024-02-02 昆明理工大学 一种基于互质稀疏排列的三元阵列及其空间谱估计方法
CN113253192A (zh) * 2021-04-15 2021-08-13 南京航空航天大学 一种用于非圆信号的互质线阵级联doa估计方法
CN113253192B (zh) * 2021-04-15 2024-03-15 南京航空航天大学 一种用于非圆信号的互质线阵级联doa估计方法
EP4155768A1 (en) * 2021-09-24 2023-03-29 Nxp B.V. Radar communication with disparate pulse repetition frequency groups
CN116224215A (zh) * 2023-01-06 2023-06-06 南京航空航天大学 增广互质雷达中基于泰勒展开dft算法的doa估计方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111580039A (zh) 基于非圆信号的单基地展开互质阵列mimo雷达doa估计方法
CN110927661A (zh) 基于music算法的单基地展开互质阵列mimo雷达doa估计方法
Bencheikh et al. Polynomial root finding technique for joint DOA DOD estimation in bistatic MIMO radar
Nion et al. Tensor algebra and multidimensional harmonic retrieval in signal processing for MIMO radar
Wang et al. Conjugate ESPRIT for DOA estimation in monostatic MIMO radar
CN111239678B (zh) 一种基于l型阵列的二维doa估计方法
CN106785486B (zh) 一种广义互质面阵天线结构
Zhang et al. DOA estimation using a sparse uniform linear array with two CW signals of co-prime frequencies
CN107092007A (zh) 一种虚拟二阶阵列扩展的波达方向估计方法
CN109828252B (zh) 一种mimo雷达参数估计方法
CN111366893B (zh) 一种均匀圆阵未知互耦条件下的非圆信号方位角估计方法
Li et al. Parameter estimation based on fractional power spectrum density in bistatic MIMO radar system under impulsive noise environment
CN103217671B (zh) 色噪声环境下的多输入多输出雷达收发角度快速估计方法
Qi et al. Time-frequency DOA estimation of chirp signals based on multi-subarray
CN106680797A (zh) 基于宽带模糊函数的目标参数估计新方法
CN113253192B (zh) 一种用于非圆信号的互质线阵级联doa估计方法
An et al. Single-snapshot DOA estimation in MIMO radar using fast iterative interpolated beamforming
CN111580040A (zh) 双基地展开互质阵列mimo雷达dod和doa降维估计方法
Xiao et al. A weighted forward-backward spatial smoothing DOA estimation algorithm based on TLS-ESPRIT
CN115656957A (zh) 一种加速迭代收敛的fda-mimo目标参数估计方法
WO2021196165A1 (zh) 频率分析方法、装置及雷达
Gong et al. A robust angle estimation method for bistatic MIMO radar about non-stationary random noise
CN112698263A (zh) 一种基于正交传播算子的单基地互质mimo阵列doa估计算法
Tayem et al. Capon root-MUSIC-like direction of arrival estimation based on real data
CN112327264B (zh) 一种双基地fda-mimo雷达多维参数联合估计方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20200825

RJ01 Rejection of invention patent application after publication