CN115166683A - 一种矢量位移估计mimo阵列雷达系统及其数据处理方法 - Google Patents

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CN115166683A CN202210793693.9A CN202210793693A CN115166683A CN 115166683 A CN115166683 A CN 115166683A CN 202210793693 A CN202210793693 A CN 202210793693A CN 115166683 A CN115166683 A CN 115166683A
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郭艺夺
胡晓伟
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Abstract

本发明提供了一种矢量位移估计MIMO阵列雷达系统及其数据处理方法。所述雷达系统包括矢量网络分析仪、射频转换器、微控制器、低噪放大器、MIMO阵列、计算机，所述数据处理方法包括：设定远场校正目标，估计收发通道相位增益误差；依据相位增益误差估计，对回波信号进行校正；经后向投影处理，得到目标低质量图像；经相位相干因子方法处理，得到目标高质量图像；对两个MIMO阵列所得目标高质量图像进行配准处理，利用数学变换估计目标二维矢量位移。所提供的雷达系统和数据处理方法可以有效地校正系统误差，抑制旁瓣和栅瓣，实现目标高质量成像和二维矢量位移估计。

Description

一种矢量位移估计MIMO阵列雷达系统及其数据处理方法
技术领域
本发明涉及雷达探测技术领域，尤其是涉及一种矢量位移估计MIMO阵列雷达系统及其数据处理方法。
背景技术
地基合成孔径雷达(Ground-Based Synthetic Aperture Radar，简称GB-SAR)是一种有效的位移估计技术，常被用于大坝、山体、煤矿等基础设施和自然物体的安全监测之中。近年来，具有相似应用的基于线性或平面多输入多输出(Multiple Input MultipleOutput，简称MIMO)阵列的雷达系统得到迅速发展，大大减少了位移估计的数据采集周期，提高了安全监测的时效性。然而，现有GB-SAR和MIMO雷达系统往往仅能测量目标沿雷达视线方向的一维位移，丢失了部分信息，在许多应用中不能满足需求。
针对这个问题，可以构建基于双/多MIMO阵列的雷达系统，进行目标成像和二维/三维矢量位移估计。然而，阵元位置误差、通道时延误差、相位增益误差等因素严重影响MIMO雷达系统的成像性能，降低目标位移估计的准确性。若成像场景是稀疏的，即成像场景中仅包含有少量强散射目标，则可以利用基于压缩感知(Compressive Sensing，CS)的成像方法同时估计目标的反射系数和误差参数，获得目标高质量成像和位移估计结果。但是，对于更一般的情况，即观测场景是非稀疏的，基于CS的成像方法性能下降严重。
发明内容
本发明的目的在于提供一种MIMO阵列雷达系统及其数据处理方法，以实现对目标进行高质量成像和二维矢量位移估计。
本发明采用的第一种技术方案为：
一种矢量位移估计MIMO阵列雷达系统，包括：MIMO阵列、矢量网络分析仪、射频转换器、微控制器、低噪放大器、计算机；
其中，MIMO阵列包括多个发射阵元、多个接收阵元，发射阵元和接收阵元合成的多个虚拟阵元构成等效均匀线性阵列；
矢量网络分析仪用于产生步进频连续波信号；
射频转换器用于实现信号的分时发射和接收；
微控制器用于对射频转换器进行控制；
低噪放大器用于对接收信号进行放大处理；
计算机用于对矢量网络分析仪、微控制器进行远程控制，对接收数据进行存储和处理，最终完成目标成像和矢量位移估计。
进一步的技术方案是，MIMO阵列包括M个发射阵元、N个接收阵元，M为不小于2的整数，N为不小于2的整数；合成的虚拟阵元数量为M×N个；
矢量位移估计MIMO阵列雷达系统包括两个MIMO阵列，它们的相对位置可以设置不同的基线进行调整。
本发明采用的第二种技术方案为：
一种矢量位移估计MIMO阵列雷达系统的数据处理方法，采用前述技术方案中的矢量位移估计MIMO阵列雷达系统实现，包括如下步骤：
S101、根据待测场景和测量要求，确定雷达系统的相关参数；
S102、利用两个MIMO阵列同时对远场校正目标进行测量，测量时各个收发通道按时间顺序依次发射设定的步进频连续波信号，接收回波信号并存储于计算机中；
S103、移除远场校正目标，利用两个MIMO阵列同时对待测场景进行测量，接收回波信号并存储于计算机中，并作为校正目标的背景信号；
S104、在对校正目标的回波信号进行背景信号消减处理之后，对两个MIMO阵列的每个收发通道进行距离压缩处理，估计对应的相位增益误差；
S105、对两个MIMO阵列接收到的待测场景回波信号进行相位增益误差校正，得到校正后的回波信号；
S106、对校正后的回波信号进行后向投影处理，得到目标低质量图像；
S107、利用相位相干因子方法对目标低质量图像进行处理，得到目标高质量图像；
S108、对两个MIMO阵列所得目标高质量图像进行图像配准处理，使两幅图像中的目标一一对应；
S109、经过图像配准后，根据两个MIMO阵列所得目标一维视线位移估计，通过数学变换得到目标二维矢量位移估计。
进一步的技术方案是，步骤S104中，估计相位增益误差的表达式为：
Figure BDA0003731335730000021
其中，T为校正目标个数，
Figure BDA0003731335730000022
为第m-n个收发通道中第t个校正目标的复幅度估计，通过傅里叶变换进行距离压缩后提取峰值得到，第1-1个收发通道的复幅度估计
Figure BDA0003731335730000023
为相位增益参考值，m＝1,2,...,M，n＝1,2,...,N，M和N分别为发射阵元数和接收阵元数。
更进一步的技术方案是，步骤S105中，对回波信号进行校正的表达式为：
Figure BDA0003731335730000031
其中，sm,n,q为回波信号的第m-n-q个元素，
Figure BDA0003731335730000032
为第m-n个收发通道的相位增益误差估计，q＝1,2,...,Q，Q为频率数,
Figure BDA0003731335730000033
为校正后回波信号的第m-n-q个元素。
更进一步的技术方案是，步骤S106中，进行后向投影处理得到的目标低质量图像为：
Figure BDA0003731335730000034
其中，r表示目标的距离，θ为目标的角度，
Figure BDA0003731335730000035
为第m-n个收发通道对(r,θ)处目标的距离向压缩信号，通过逆傅里叶变换和辛克插值快速计算得到，Rm,n(r,θ)为目标到第m个发射阵元和第n个接收阵元的距离，fq＝f0+(q-1)Δf为第q个频率,f0为起始频率，Δf为频率步长，c为光速。
更进一步的技术方案是，步骤S107中，采用相位相干因子方法对目标低质量图像进行处理，得到目标高质量图像，表达式为：
σPCF(r,θ)＝σ(r,θ)·max[PCFa(r,θ),0]·max[PCFr(r,θ),0]
其中，PCFa(r,θ)为方位向相干因子，沿方位向利用不同收发通道数据的相位差抑制旁瓣和栅瓣，PCFr(r,θ)为距离向相干因子，沿距离向利用不同频率数据的相位差抑制旁瓣和栅瓣，表达式为：
Figure BDA0003731335730000036
其中，
Figure BDA0003731335730000037
为第m-n个收发通道对应的距离压缩结果，sa(r,θ)＝{sa[1,r,θ],...,sa[Q,r,θ]}，
Figure BDA0003731335730000038
为第q个频率对应的方位压缩结果，std{·}表示标准差，∠(·)表示取角运算。
更进一步的技术方案是，步骤S108中，对两个MIMO阵列进行图像配准处理，表达式为：
Figure BDA0003731335730000039
其中，η为比例因子，β为两个MIMO阵列的夹角，(x0,y0)为第二个MIMO阵列中心在第一个MIMO阵列坐标系中的二维坐标，(x,y)和(x’,y’)分别为目标在第一个MIMO阵列和第二个MIMO阵列所得高质量图像中的二维坐标，对Θ进行估计的表达式为：
Figure BDA0003731335730000041
其中，
Figure BDA0003731335730000042
表示伪逆，O≥2为在两个MIMO阵列所得高质量图像中选择得到的相互对应的目标个数。
更进一步的技术方案是，步骤S109中，通过数学变换得到目标二维矢量位移估计，表达式为：
Figure BDA0003731335730000043
其中，ΔR＝λΔφ/4π和ΔR'＝λΔφ'/4π分别为第一个MIMO阵列和第二个MIMO阵列得到的目标一维视线位移估计，
Figure BDA0003731335730000044
Figure BDA0003731335730000045
和
Figure BDA0003731335730000046
分别表示第一个MIMO阵列在两个不同数据采集时间得到的高质量图像，
Figure BDA0003731335730000047
和
Figure BDA0003731335730000048
分别表示第二个MIMO阵列在两个不同数据采集时间得到的高质量图像，(·)*表示共轭运算，Φ的表达式为：
Figure BDA0003731335730000049
其中，β由β＝atg(Θ21/Θ11)估计得到，θ'由θ'＝atg(r'sinθ'/r'cosθ')估计得到，(r',θ')和(r',θ')的对应关系为：
Figure BDA00037313357300000410
本发明采用的第三种技术方案为：
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现第二种技术方案中的矢量位移估计MIMO阵列雷达系统数据处理方法的步骤。
本发明采用的第四种技术方案为：
一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现第二种技术方案中的矢量位移估计MIMO阵列雷达系统数据处理方法的步骤。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明实施例提供了一种矢量位移估计MIMO阵列雷达系统及其数据处理方法、计算机可读存储介质、计算机设备，通过利用两个MIMO阵列对远场校正目标和待测场景进行测量，得到回波信号，采用相位增益校正方法和相位相干因子方法对回波信号进行处理，获得目标高质量图像，最后通过图像配准处理和数学变换，获得目标二维矢量位移估计。本发明实施例有效地校正了系统误差，抑制了旁瓣和栅瓣，实现了目标高质量成像和二维矢量位移估计。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种矢量位移估计MIMO阵列雷达系统的结构示意图。
图2为本发明实施例提供的一种矢量位移估计MIMO阵列雷达系统的阵列示意图。
图3为本发明实施例提供的一种矢量位移估计MIMO阵列雷达系统的几何结构图。
图4为本发明实施例提供的矢量位移估计方法随基线长度在x方向变化的精度分析。
图5为本发明实施例提供的矢量位移估计方法随基线长度在y方向变化的精度分析。
图6为本发明实施例提供的第一个MIMO阵列所得的目标低质量图像。
图7为本发明实施例提供的第一个MIMO阵列所得的目标高质量图像。
图8为本发明实施例提供的第二个MIMO阵列所得配准前的目标高质量图像。
图9为本发明实施例提供的第二个MIMO阵列所得配准后的目标高质量图像。
图10为本发明实施例提供的目标二维矢量位移估计结果。
图标：1-发射阵元，2-接收阵元，3-矢量网络分析仪，4-射频转换器，5-微控制器，6-低噪放大器，7-计算机。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
图1至图10所示为本发明的实施例。
实施例：
本发明实施例提供的一种矢量位移估计MIMO阵列雷达系统及其数据处理方法，可以实现对目标的高质量成像和二维矢量位移估计。
为便于对本实施例进行理解，首先对本发明实施例所公开的一种矢量位移估计MIMO阵列雷达系统及其数据处理方法进行详细介绍。
如图1所示，本发明实施例提供一种矢量位移估计MIMO阵列雷达系统，包括MIMO阵列、矢量网络分析仪3、射频转换器4、微控制器5、低噪放大器6、计算机7。具体的，其中：
MIMO阵列包括多个发射阵元1、多个接收阵元2，发射阵元和接收阵元合成的多个虚拟阵元构成等效均匀线性阵列。等效均匀线性阵列的构建方法可采用现有技术，具体内容不再赘述。
矢量网络分析仪3用于产生步进频连续波信号。
射频转换器4用于实现信号的分时发射和接收。
微控制器5用于对射频转换器4进行控制。
低噪放大器6用于对接收信号进行放大处理。
计算机7用于对矢量网络分析仪3、微控制器5进行远程控制，对接收数据进行存储和处理，最终完成目标成像和矢量位移估计。
如图2所示，本实施例提供的MIMO线性阵列包括8个发射阵元1、8个接收阵元2，合成的虚拟阵元数量为64个。
MIMO阵列中，8个发射阵元1均匀分布在MIMO阵列中心，8个接收阵元2对称分布在MIMO阵列两侧，每一侧均匀分布4个接收阵元2。
如图3所示，矢量位移估计MIMO阵列雷达系统包括两个MIMO阵列，它们的相对位置可以设置不同的基线进行调整。
以第一个MIMO阵列的阵列方向为x轴，阵列中心为原点o，建立x-o-y平面直角坐标系，待测目标与y轴的夹角为θ，距离为R，设目标在x轴、y轴和视线方向的位移分别为Δx、Δy、ΔR；第二个MIMO阵列的阵列中心位于(x0，y0)，其阵列方向与x轴的夹角为β，x0和y0即为两个MIMO阵列在x方向和y方向的基线长度，以第二个MIMO阵列的阵列中心为原点o′建立x′-o′-y′平面直角坐标系，待测目标与y′轴的夹角为θ′，距离为R′，目标在x′轴、y′轴和视线方向的位移分别为Δx′、Δy′、ΔR′。
本发明实施例还提供了一种矢量位移估计MIMO阵列雷达系统的数据处理方法，具体包括如下步骤：
S101、根据待测场景和测量要求，确定雷达系统的相关参数；
S102、利用两个MIMO阵列同时对远场校正目标进行测量，测量时各个收发通道按时间顺序依次发射设定的步进频连续波信号，接收回波信号并存储于计算机中；
S103、移除远场校正目标，利用两个MIMO阵列同时对待测场景进行测量，接收回波信号并存储于计算机中，并作为校正目标的背景信号；
S104、在对校正目标的回波信号进行背景信号消减处理之后，对两个MIMO阵列的每个收发通道进行距离压缩处理，估计对应的相位增益误差；
S105、对两个MIMO阵列接收到的待测场景回波信号进行相位增益误差校正，得到校正后的回波信号；
S106、对校正后的回波信号进行后向投影处理，得到目标低质量图像；
S107、利用相位相干因子方法对目标低质量图像进行处理，得到目标高质量图像；
S108、对两个MIMO阵列所得目标高质量图像进行图像配准处理，使两幅图像中的目标一一对应；
S109、经过图像配准后，根据两个MIMO阵列所得目标一维视线位移估计，通过数学变换得到目标二维矢量位移估计。
优选地，步骤S104中，估计相位增益误差的表达式为：
Figure BDA0003731335730000071
其中，T为校正目标个数，
Figure BDA0003731335730000072
为第m-n个收发通道中第t个校正目标的复幅度估计，通过傅里叶变换进行距离压缩后提取峰值得到，第1-1个收发通道的复幅度估计
Figure BDA0003731335730000073
为相位增益参考值，m＝1,2,...,M，n＝1,2,...,N，M和N分别为发射阵元数和接收阵元数。
优选地，步骤S105中，对回波信号进行校正的表达式为：
Figure BDA0003731335730000074
其中，sm,n,q为回波信号的第m-n-q个元素，
Figure BDA0003731335730000075
为第m-n个收发通道的相位增益误差估计，q＝1,2,...,Q，Q为频率数,
Figure BDA0003731335730000076
为校正后回波信号的第m-n-q个元素。
优选地，步骤S106中，进行后向投影处理得到的目标低质量图像为：
Figure BDA0003731335730000077
其中，r表示目标的距离，θ为目标的角度，
Figure BDA0003731335730000078
为第m-n个收发通道对(r,θ)处目标的距离向压缩信号，通过逆傅里叶变换和辛克插值快速计算得到，Rm,n(r,θ)为目标到第m个发射阵元和第n个接收阵元的距离，fq＝f0+(q-1)Δf为第q个频率,f0为起始频率，Δf为频率步长，c为光速。
优选地，步骤S107中，采用相位相干因子方法对目标低质量图像进行处理，得到目标高质量图像，表达式为：
σPCF(r,θ)＝σ(r,θ)·max[PCFa(r,θ),0]·max[PCFr(r,θ),0]
其中，PCFa(r,θ)为方位向相干因子，沿方位向利用不同收发通道数据的相位差抑制旁瓣和栅瓣，PCFr(r,θ)为距离向相干因子，沿距离向利用不同频率数据的相位差抑制旁瓣和栅瓣，表达式为：
Figure BDA0003731335730000081
其中，
Figure BDA0003731335730000082
为第m-n个收发通道对应的距离压缩结果，sa(r,θ)＝{sa[1,r,θ],...,sa[Q,r,θ]}，
Figure BDA0003731335730000083
为第q个频率对应的方位压缩结果，std{·}表示标准差，∠(·)表示取角运算。
优选地，步骤S108中，对两个MIMO阵列进行图像配准处理，表达式为：
Figure BDA0003731335730000084
其中，η是比例因子，(x,y)和(x’,y’)分别为目标在第一个MIMO阵列和第二个MIMO阵列所得高质量图像中的二维坐标，对Θ进行估计的表达式为：
Figure BDA0003731335730000085
其中，
Figure BDA0003731335730000086
表示伪逆，O≥2为在两个MIMO阵列所得高质量图像中选择得到的相互对应的目标个数。
优选地，步骤S109中，通过数学变换得到目标二维矢量位移估计，表达式为：
Figure BDA0003731335730000091
其中，ΔR＝λΔφ/4π和ΔR'＝λΔφ'/4π分别为第一个MIMO阵列和第二个MIMO阵列得到的目标一维视线位移估计，
Figure BDA0003731335730000092
Figure BDA0003731335730000093
和
Figure BDA0003731335730000094
分别表示第一个MIMO阵列在两个不同数据采集时间得到的高质量图像，
Figure BDA0003731335730000095
和
Figure BDA0003731335730000096
分别表示第二个MIMO阵列在两个不同数据采集时间得到的高质量图像，(·)*表示共轭运算，Φ的表达式为：
Figure BDA0003731335730000097
其中，β由β＝atg(Θ21/Θ11)估计得到，θ'由θ'＝atg(r'sinθ'/r'cosθ')估计得到，(r',θ')和(r',θ')的对应关系为：
Figure BDA0003731335730000098
进一步地，假设位移矢量估计ΔR＝(ΔR,ΔR')T的误差协方差矩阵为ΣΔR，则位移矢量ΔP＝(Δx,Δy)T的加权最小二乘解为：
Figure BDA0003731335730000099
且ΔP的误差协方差矩阵为
Figure BDA00037313357300000910
设两个MIMO阵列的位移估计相互独立且具有相同的标准差ξ，则ΔP＝(ΦTΦ)-1ΦTΔR，ΣΔP＝ξ2[ΦTΦ]-1。矢量位移估计的误差为ΣΔP对角线元素的平方根，表示本发明二维矢量位移估计方法的精度。随着第一个MIMO阵列和第二个MIMO阵列的基线在x或y方向上的变化，本发明方法的矢量位移估计精度如图4和图5所示。可以看出，本发明方法的矢量位移估计精度随着基线长度在x方向的增加而提高，随着基线长度在y方向的增加而下降。
本发明实施例设置两个MIMO阵列在x和y方向的基线分别为x0＝5m和y0＝0m。对于第一个MIMO阵列，使用后向投影处理获得的低质量图像和相位相干因子处理得到的高质量图像分别如图6和图7所示。可以看出，低质量图像中存在较多的旁瓣和栅瓣，高质量图像中旁瓣和栅瓣得到了有效抑制。对于第二个MIMO阵列，配准前后的高质量图像分别如图8和9所示。可以看出，第二个MIMO阵列也能够得到较好的成像结果，经过配准后与第一个MIMO阵列的目标一一对应。
沿着y方向移动成像场景中位于(35.47m,1.52°)的目标1mm，即Δx＝0，Δy＝1mm，本发明实施例基于15次测量得到的矢量位移估计结果如图10所示。可以看出，本发明方法在y方向上的位移估计相比在x方向上的位移估计精确，
Figure BDA0003731335730000101
令ξ＝0.4，可得本发明方法在x方向和y方向进行位移估计的理论精度分别为1.58mm和0.13mm，与测量结果相对应。
特别地，在本发明一些优选的实施方式中，还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述任一实施方式中矢量位移估计MIMO阵列雷达系统数据处理方法的步骤。
在本发明另一些优选的实施方式中，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述任一实施方式中矢量位移估计MIMO阵列雷达系统数据处理方法的步骤。本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述矢量位移估计MIMO阵列雷达系统数据处理方法实施例的流程，在此不再重复说明。
尽管这里参照本发明的多个解释性实施例对本发明进行了描述，但是，应该理解，本领域技术人员可以设计出很多其他的修改和实施方式，这些修改和实施方式将落在本申请公开的原则范围和精神之内。更具体地说，在本申请公开、附图和权利要求的范围内，可以对主题组合布局的组成部件和/或布局进行多种变型和改进。除了对组成部件和/或布局进行的变形和改进外，对于本领域技术人员来说，其他的用途也将是明显的。

Claims (10)

1.一种矢量位移估计MIMO阵列雷达系统，其特征在于，包括：MIMO阵列、矢量网络分析仪、射频转换器、微控制器、低噪放大器、计算机；
其中，所述MIMO阵列包括多个发射阵元、多个接收阵元，所述发射阵元和所述接收阵元合成的多个虚拟阵元构成等效均匀线性阵列；
所述矢量网络分析仪用于产生步进频连续波信号；
所述射频转换器用于实现信号的分时发射和接收；
所述微控制器用于对所述射频转换器进行控制；所述低噪放大器用于对接收信号进行放大处理；
所述计算机用于对所述矢量网络分析仪、所述微控制器进行远程控制，对接收数据进行存储和处理，最终完成目标成像和矢量位移估计。
2.根据权利要求1所述的一种矢量位移估计MIMO阵列雷达系统，其特征在于：所述MIMO阵列包括M个所述发射阵元、N个所述接收阵元，M为不小于2的整数，N为不小于2的整数；
合成的虚拟阵元数量为M×N个；所述矢量位移估计MIMO阵列雷达系统包括两个所述MIMO阵列，它们的相对位置可以设置不同的基线进行调整。
3.一种矢量位移估计MIMO阵列雷达系统数据处理方法，其特征在于，采用如权利要求1-2任一项所述的矢量位移估计MIMO阵列雷达系统实现，包括如下步骤：
S101、根据待测场景和测量要求，确定所述雷达系统的相关参数；
S102、利用两个MIMO阵列同时对远场校正目标进行测量，测量时各个收发通道按时间顺序依次发射设定的步进频连续波信号，接收回波信号并存储于计算机中；
S103、移除远场校正目标，利用两个MIMO阵列同时对待测场景进行测量，接收回波信号并存储于计算机中，并作为校正目标的背景信号；
S104、在对校正目标的回波信号进行背景信号消减处理之后，对两个MIMO阵列的每个收发通道进行距离压缩处理，估计对应的相位增益误差；
S105、对两个MIMO阵列接收到的待测场景回波信号进行相位增益误差校正，得到校正后的回波信号；
S106、对校正后的回波信号进行后向投影处理，得到目标低质量图像；
S107、利用相位相干因子方法对目标低质量图像进行处理，得到目标高质量图像；
S108、对两个MIMO阵列所得目标高质量图像进行图像配准处理，使两幅图像中的目标一一对应；
S109、经过图像配准后，根据两个MIMO阵列所得目标一维视线位移估计，通过数学变换得到目标二维矢量位移估计。
4.根据权利要求3所述的一种矢量位移估计MIMO阵列雷达系统数据处理方法，其特征在于：所述步骤S104中，估计相位增益误差的表达式为：
Figure FDA0003731335720000021
其中，T为校正目标个数，
Figure FDA0003731335720000022
为第m-n个收发通道中第t个校正目标的复幅度估计，通过傅里叶变换进行距离压缩后提取峰值得到，第1-1个收发通道的复幅度估计
Figure FDA0003731335720000023
为相位增益参考值，m＝1,2,...,M，n＝1,2,...,N，M和N分别为发射阵元数和接收阵元数。
5.根据权利要求3所述的一种矢量位移估计MIMO阵列雷达系统数据处理方法，其特征在于：所述步骤S105中，对回波信号进行校正的表达式为：
Figure FDA0003731335720000024
其中，sm,n,q为回波信号的第m-n-q个元素，
Figure FDA0003731335720000025
为第m-n个收发通道的相位增益误差估计，q＝1,2,...,Q，Q为频率数,
Figure FDA0003731335720000026
为校正后回波信号的第m-n-q个元素。
6.根据权利要求3所述的一种矢量位移估计MIMO阵列雷达系统数据处理方法，其特征在于：所述步骤S106中，进行后向投影处理得到的目标低质量图像为：
Figure FDA0003731335720000027
其中，r表示目标的距离，θ为目标的角度，
Figure FDA0003731335720000028
为第m-n个收发通道对(r,θ)处目标的距离向压缩信号，通过逆傅里叶变换和辛克插值快速计算得到，Rm,n(r,θ)为目标到第m个发射阵元和第n个接收阵元的距离，fq＝f0+(q-1)Δf为第q个频率,f0为起始频率，Δf为频率步长，c为光速。
7.根据权利要求3所述的一种矢量位移估计MIMO阵列雷达系统数据处理方法，其特征在于：所述步骤S107中，采用相位相干因子方法对目标低质量图像进行处理，得到目标高质量图像，表达式为：
σPCF(r,θ)＝σ(r,θ)·max[PCFa(r,θ),0]·max[PCFr(r,θ),0]
其中，PCFa(r,θ)为方位向相干因子，沿方位向利用不同收发通道数据的相位差抑制旁瓣和栅瓣，PCFr(r,θ)为距离向相干因子，沿距离向利用不同频率数据的相位差抑制旁瓣和栅瓣，表达式为：
Figure FDA0003731335720000031
其中，
Figure FDA0003731335720000032
为第m-n个收发通道对应的距离压缩结果，sa(r,θ)＝{sa[1,r,θ],...,sa[Q,r,θ]}，
Figure FDA0003731335720000033
为第q个频率对应的方位压缩结果，std{·}表示标准差，∠(·)表示取角运算。
8.根据权利要求3所述的一种矢量位移估计MIMO阵列雷达系统数据处理方法，其特征在于：所述步骤S108中，对两个MIMO阵列进行图像配准处理，表达式为：
Figure FDA0003731335720000034
其中，η为比例因子，β为两个MIMO阵列的夹角，(x0,y0)为第二个MIMO阵列中心在第一个MIMO阵列坐标系中的二维坐标，(x,y)和(x’,y’)分别为目标在第一个MIMO阵列和第二个MIMO阵列所得高质量图像中的二维坐标，对Θ进行估计的表达式为：
Figure FDA0003731335720000035
其中，
Figure FDA0003731335720000036
表示伪逆，O≥2为在两个MIMO阵列所得高质量图像中选择得到的相互对应的目标个数。
9.根据权利要求3所述的一种矢量位移估计MIMO阵列雷达系统数据处理方法，其特征在于：所述步骤S109中，通过数学变换得到目标二维矢量位移估计，表达式为：
Figure FDA0003731335720000037
其中，ΔR＝λΔφ/4π和ΔR'＝λΔφ'/4π分别为第一个MIMO阵列和第二个MIMO阵列得到的目标一维视线位移估计，
Figure FDA0003731335720000038
Figure FDA0003731335720000041
Figure FDA0003731335720000042
和
Figure FDA0003731335720000043
分别表示第一个MIMO阵列在两个不同数据采集时间得到的高质量图像，
Figure FDA0003731335720000044
和
Figure FDA0003731335720000045
分别表示第二个MIMO阵列在两个不同数据采集时间得到的高质量图像，(·)*表示共轭运算，Φ的表达式为：
Figure FDA0003731335720000046
其中，β由β＝atg(Θ21/Θ11)估计得到，θ'由θ'＝atg(r'sinθ'/r'cosθ')估计得到，
Figure FDA0003731335720000048
和(r',θ')的对应关系为：
Figure FDA0003731335720000047
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求3至9中任一项所述矢量位移估计MIMO阵列雷达系统数据处理方法的步骤。
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