[发明专利]一种基于辅助阵元的极化MIMO雷达的2D-DOA和极化参数估计方法

说明书

本发明公开了一种幅相误差条件下的极化MIMO雷达角度估计方法，主要解决极化MIMO雷达存在幅相误差下的目标定位和跟踪问题。其实现方案为：EMVS组成接收阵列，然后对接收回波进行匹配滤波处理和矢量化操作；计算虚拟阵列的协方差矩阵，并且利用特征分解来获得信号子空间；利用闭式表达式来获得RIFs；通过利用特征值和对应的特征矢量的关系来进行相同目标的RIFs的配对；根据配对好的RIFs，进行矢量叉积操作，然后通过归一化处理得到方向余弦的估计；最后通过方向余弦估计结果来获得2D‑DOA的估计和极化参数的估计。该发明该算法能够在未知GPU的情况下获得参数的正确估计，且适用于任意阵列构型，并且由于避免了角度搜索操作，因此具有较低的计算复杂度。

技术领域

本发明属于雷达技术领域，涉及雷达的到达角估计，具体的说是一种基于辅助阵元的极化MIMO(Multiple-Input Multiple-Output，多输入多输出)雷达的的2D-DOA和极化参数估计方法，可用于幅相误差条件下的目标定位与跟踪。

背景技术

MIMO雷达参数估计，可以看作是波形分集的应用，而极化雷达由于极化分集的的优势也得到了越来越多的关注，MIMO雷达和极化雷达都是阵列信号处理的重要研究方向，所以MIMO雷达和极化雷达的结合会期望带来更多的好处。基于此，人们针对极化MIMO雷达开始了一系列的研究，例如Jiang提出了发射端采用标量天线，接收端采用交叉偶极子矢量天线的极化MIMO雷达，然后可以通过ESPRIT算法来估计DOD(Direction of Departure，离开角)、DOA(Direction of Arrival，到达角)和极化状态角(Polarization StationAngle,PSA)。Gu等人提出了六分量的电磁矢量感知器(Electromagnetic Vector Sensor，EMVS)，该六分量的电磁矢量感知器可以用三个正交的电偶极子和磁环来分别测量入射信号的电场和磁场，因此EMVS可以获得更完备的电磁矢量信息，来进行参数估计。在Gu的基础上，Zheng将EMVS扩展到MIMO雷达，它利用空极化域的旋转不变性提出了一种ESPRIT-like算法来估计2D-DOA和PSA，并且适用于任意阵列构型。

但是上述方法均是基于阵列流形确定已知，并且不存在增益相位误差(gain andphase error,GPU)的假设。在实际的天线生产中存在太多的不确定性，不同天线阵元的幅值和相位增益不可能完全一样，所以在实际中，增益相位误差非常普遍，这些都影响到了阵列流形矢量，所以直接应用上述方法，会导致估计性能下降甚至失败，如何消除这些因素的影响是一个有意义的研究方向。关于阵列的增益相位误差，存在很多研究工作，例如Wang等人针对准平稳信号，基于Khatri–Rao(K-R)子空间方法提出了一种鲁棒的DOA估计算法，可以解决增益相位误差下的DOA估计问题，Si等人通过利用辅助阵元解决了ULA和均匀圆阵(Uniform circular array，UCA)的GPU问题。

但是关于MIMO-EMVS的GPU问题，当前研究的较少，因此，本发明主要解决MIMO-EMVS考虑存在GPU时的2D-DOA估计问题。

发明内容

本发明的目的在于解决MIMO-EMVS的GPU问题，提出一种基于辅助阵元的极化MIMO雷达的2D-DOA和极化参数估计方法，该算法能够在未知GPU的情况下获得参数的正确估计，适用于任意阵列构型，并且由于避免了角度搜索操作，因此具有较低的计算复杂度。