[发明专利]基于平行因子算法的双基地EMVS-MIMO雷达角度估计算法及装置有效
申请号: | 201911037437.1 | 申请日: | 2019-10-29 |
公开(公告)号: | CN110907923B | 公开(公告)日: | 2022-07-05 |
发明(设计)人: | 黄江伟;文方青;王可 | 申请(专利权)人: | 长江大学 |
主分类号: | G01S13/02 | 分类号: | G01S13/02;G01S7/42 |
代理公司: | 武汉河山金堂专利事务所(普通合伙) 42212 | 代理人: | 胡清堂;陈懿 |
地址: | 434023 *** | 国省代码: | 湖北;42 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 平行 因子 算法 基地 emvs mimo 雷达 角度 估计 装置 | ||
1.一种基于平行因子算法的双基地EMVS-MIMO雷达角度估计方法,其特征在于,所述方法包括:
S1、根据匹配滤波后的阵列信号模型构建三阶平行因子张量模型;
S2、对所述三阶平行因子张量模型进行平行因子分解,得到因子矩阵的估计值和
S3、根据因子矩阵的估计值,采用ESPRIT算法获得对方位角的估计,利用矢量叉乘的性质获得俯仰角的估计;
S4、利用最小二乘法获得二维极化角的估计;
所述步骤S3中,2D-DOD估计过程具体为:
S301、计算
其中,定义表示置换矩阵,Δ1是K×K实对角矩阵;
S302、对进行特征值分解,得到特征值和相应的特征向量θt,k的估计为:
S303、计算At的估计:
round{·}表示取近似值;令和分别代表第k列的前三个和最后三个元素,则矢量叉积φt,k的估计为:
其中,pt,k(1)和pt,k(2)分别表示pt,k的第一和第二个元素;
所述步骤S4中,2D-TPA估计为:
令根据构建方向矩阵Vt,k,则极化向量通过下式估计:
二维发射极化角的估计为:
其中gt,k(1)和gt,k(2)分别表示gt,k的第一和第二个元素;
所述步骤S3中,2D-DOA估计为:
S311、计算
其中Δ2是K×K实对角矩阵;
S312、对进行特征分解,λr,k为的第k个对角元素,则θr,k的估计为:
S313、计算At的估计:
令和分别代表第k列的前三个和最后三个元素,则矢量叉积φt,k的估计为:
其中,pr,k(1)和pr,k(2)分别表示pr,k的第一和第二个元素;
所述步骤S4中,2D-RPA估计为:
令根据构建方向矩阵Vr,k,则极化向量
通过下式估计:
二维发射极化角通过下式来计算:
其中gr,k(1)和gr,k(2)分别表示gr,k的第一和第二个元素。
2.根据权利要求1所述基于平行因子算法的双基地EMVS-MIMO雷达角度估计方法,其特征在于,所述步骤S1中,所述三阶平行因子张量模型具体的张量形式如下:
Z=I3,K×1Dt×2Dr×3F+N
其中,式中Bt和At分别表示发射阵列对应的发射方向矩阵和发射极化响应矩阵,Br和Ar分别表示接收阵列对应的接收方向矩阵和接收极化响应矩阵,⊙表示按列克罗内克积,F是目标特征矩阵,是相对应的噪声张量,下标×n表述张量的模n乘积。
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