[发明专利]统计MIMO雷达目标检测仿真方法有效

专利信息
申请号: 201010537904.X 申请日: 2010-11-09
公开(公告)号: CN102043143A 公开(公告)日: 2011-05-04
发明(设计)人: 曹宁;刘伟伟;胡居荣;鹿浩;汪飞 申请(专利权)人: 河海大学
主分类号: G01S7/295 分类号: G01S7/295;G01S13/02
代理公司: 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 代理人: 许方
地址: 210098*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 统计 mimo 雷达 目标 检测 仿真 方法
【说明书】:

技术领域

发明属于统计MIMO雷达目标检测领域,涉及到统计MIMO雷达目标检测领域仿真方法,适合于任意信道环境下的统计MIMO雷达系统目标检测。

背景技术

受MIMO通信理论及综合脉冲孔径(SIAR)雷达概念的启发,以及雷达对新理论和新技术的需求,贝尔实验室提出收发全分集的MIMO雷达,也被称为统计MIMO(S一MIMO)雷达,这种雷达借助了通信中空间分集的思想,通过增大各阵元间距来使各接收信号完全独立,以便获得空间分集增益,这与相控阵雷达所要求的各阵元接收信号相干是完全不同的。收发全分集MIMO雷达中要求发射天线间距、接收天线间距足够大,以使每个发射天线一接收天线对从不同的角度观测目标,目标截面积(RCS)在不同的发射天线—接收天线对上的起伏变化独立。综合整个MIMO雷达系统的效果,目标截面积的起伏变化较小,以此来克服RCS起伏对目标检测造成的影响,提高雷达在低信噪比时的检测性能。因此统计MIMO雷达可以提高目标检测性能和目标角度估计性能,提高移动目标检测能力和增加同时处理目标的数量。

在真实的信道环境中,由于各种干扰存在以及复杂的电磁环境下,可能出现信道部分相关的情况。本文就是针对真实信道中可能存在的情况,提出了符合实际信道环境下的统计MIMO雷达目标检测方法。

目前国内外很多MIMO雷达实验室在进行MIMO雷达系统目标检测和参数估计研究过程中提出了很多有效的算法,对于收发全分集MIMO雷达的研究主要集中于新泽西技术研究所、Lehigh大学、德拉瓦大学、贝尔实验室等机构。新泽西技术研究所的Fishler等人分析了MIMO雷达角度估计均方差的Crame- Rao限,并研究了角度分集增益对检测概率的改善情况。

发明内容

本发明目的是针对信道完全分集情况和信道不完全分集情况的任意信道环境情况,提出一种统计MIMO雷达目标检测仿真方法。

本发明为实现上述目的,采用如下技术方案:

本发明统计MIMO雷达目标检测仿真方法,包括信道完全分集和信道不完全分集,其中完全分集信道情况下的统计MIMO雷达目标检测仿真方法如下:

根据似然函数求得检测统计量,按照完全分集条件重写检测统计量,得到检测概率和错误概率表达式;同时根据矩母函数求得错误概率和检测概率的近似表达式,得到近似检测性能ROC曲线;

不完全分集信道情况下的统计MIMO雷达目标检测仿真方法如下:

首先利用矩阵求逆引理得到检测统计量,分析了特征值和特征函数,求得检测概率和错误概率表达式。

优选地,所述完全分集信道情况下重写检测统计量的方法如下:

                    (1)

其中为经过处理的门限值,噪声自相关函数为,为复正态随机变量,且,表示圆复高斯矢量;,符号表示共轭转置,为发射信号总能量,为经过匹配滤波后的检测信号;I为维单位矩阵,M为发射天线个数,N为接收天线个数。

优选地,将(1)式代入,并经过计算简化,可得:

     (2)

其中,表示目标存在或目标不存在时的概率密度函数、表示目标存在,表示目标不存在,表示自由度为的卡方分布函数。

优选地,所述完全分集信道情况下利用矩母函数求得错误概率和检测概率的近似表达式的方法如下:

          (3)

其中,为矩母函数,,为检测到目标存在的通道协方差函数, ,为只有噪声存在的通道协方差函数,和分别是的一阶和二阶导数,I为维单位矩阵、X为接收数据,为漏检概率,进而可以根据求得,为检测概率。

优选地,所述不完全分集信道情况下,在目标模型基础上,根据矩阵求逆引理,得到目标检测统计量:

                              (4)

其中,,M为发射天线个数,N为接收天线个数,

优选地,所述不完全分集信道情况下,根据通道矩阵矢量均为复高斯过程,其实部和虚部随机矢量是独立的而且实部、虚部各自的协方差相等, ,求得:

    (5)

求得的特征值为。

优选地,所述不完全分集信道情况下,根据特征值和特征函数求得检测概率和错误概率表达式:

            (6)

其中,,  ,。

本发明针对完全分集信道情况下,提出统计MIMO雷达近似的检测性能,解决了实际应用中概率密度函数往往很难求出,即使能求出,也是很繁琐的现状。

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