[发明专利]考虑幅相互耦误差的车载毫米波MIMO雷达测角方法

说明书

本发明公开了一种考虑幅相互耦误差的车载毫米波MIMO雷达测角方法同时考虑发射和接收天线阵列存在幅相和互耦联合误差的问题，将车载毫米波MIMO雷达目标测角估计问题转化为受阵列误差影响的快拍中具有相同稀疏支撑集的稀疏表示信号的联合稀疏重构问题，基于稀疏贝叶斯学习思想给出相应的目标测角方法，实现在一个目标测角方法中兼顾解决收发天线阵列幅相误差和互耦误差两方面的问题。本发明直接利用毫米波MIMO雷达接收数据进行目标测角，采用期望最大化思想和迭代实现了幅相和互耦误差自校准，不需估计阵列接收数据的协方差矩阵和设置精确预校准的辅助阵元就可以提高测角结果的鲁棒性和精确性。

技术领域

本发明涉及目标探测技术领域，具体涉及一种考虑幅相互耦误差的车载毫米波MIMO雷达测角方法。

背景技术

毫米波雷达因其阵列尺寸小、高带宽带来的高分辨率、可全天候工作、可在超短时间内收发多脉冲以对目标进行增强探测等诸多优点，在近年来成为车载雷达的热门研究对象。多输入多输出(multiinput-multioutput,MIMO)雷达是近年来出现的一种新体制雷达，其发射天线阵列单元同时发射相互正交的信号，经目标反射后被接收天线阵列单元接收，经过匹配滤波后可构建出对应于一个拓展阵列流型的快拍数据矢量，从而极大地增强了对目标的探测能力。MIMO 体制与毫米波雷达相结合，即毫米波MIMO雷达，有希望成为未来车载雷达的主流形式。例如，近年来德州仪器(TI)公司所推出的AWR、IWR系列毫米波雷达芯片中，很多型号都包括了发射天线阵列可发射正交波形的MIMO雷达模式。

MIMO雷达目标探测的重要任务之一就是对目标所在方位的估计，即目标测角。目前MIMO雷达的测角方法已较为成熟，相关理论可直接应用于毫米波 MIMO雷达，然而这些方法中的绝大多数都是在假设MIMO雷达的发射天线阵列和接收天线阵列本身不存在任何误差的理想条件下设计的。在实际中，因天线设计中的电磁特性限制、天线加工误差、天线与模拟元件老化或参数随环境的实时变化，发射天线阵列和接收天线阵列不可避免地存在各种误差，其中影响最大的是阵列的幅相误差与互耦误差两方面问题。这些误差会造成已有MIMO雷达测角方法中所倚仗的理想阵列流型假设与真实模型存在未知的偏差和扰动，导致目标测角方法性能恶化、甚至失效。目前有一小部分MIMO雷达目标测角方法中考虑了幅相误差与互耦误差其中的一种问题，并有极少数方法同时考虑了两方面问题，但无论从理论出发点还是效果来看，这些方法在解决毫米波MIMO雷达收发天线阵列同时存在幅相误差与互耦误差条件下的目标测角问题时还有所欠缺。因此，业界迫切需要研发理论上更合理、性能更优越的目标测角方法以解决该问题。

现有技术通常仅考虑幅相误差或者互耦误差其中的单一误差，不能兼顾两方面的问题。有考虑互耦误差这一种误差，提出相应的目标测角方法(详见文献“Peng Chen,etal.Off-Grid DOA estimation using sparse Bayesian learning in MIMO radar withunknown mutual coupling，IEEE TSP,2019”)；也有针对相位误差这一种误差，提出相应的目标测角方法(详见文献“Zhimin Chen,et al.A robust sparse Bayesian learning-based DOA estimation method with phase calibration, IEEE Access,2020”)。但是，当同时存在幅相误差和互耦误差时，这些只考虑一种阵列误差的方法性能将严重下降。