[发明专利]一种基于FDA-MIMO雷达最优频偏估计的杂波抑制方法有效

专利信息
申请号: 202110362890.0 申请日: 2021-04-02
公开(公告)号: CN113093137B 公开(公告)日: 2022-08-12
发明(设计)人: 张小弩;张顺生 申请(专利权)人: 电子科技大学
主分类号: G01S7/41 分类号: G01S7/41;G01S7/42
代理公司: 成都正德明志知识产权代理有限公司 51360 代理人: 张小娟
地址: 611731 四川省成*** 国省代码: 四川;51
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 fda mimo 雷达 最优 估计 抑制 方法
【权利要求书】:

1.一种基于FDA-MIMO雷达最优频偏估计的杂波抑制方法,其特征在于,包括以下步骤:

S1、建立FDA-MIMO雷达模型,获取FDA-MIMO雷达每个阵元发射的窄带信号并接收回波信号,并建立目标信号、杂波以及回波信号的模型;

S2、基于目标信号、杂波以及回波信号的模型,采用加权模值方法获取FDA-MIMO雷达模型中频偏的最优表达式;

S3、采用遗传算法对频偏的最优表达式进行求解,得到优化后的频偏;

S4、将优化后的频偏带入FDA-MIMO雷达模型进行杂波抑制;

步骤S1的具体方法包括以下子步骤:

S1-1、根据公式:

fm=f0+(m+1)Δf,m=1,2,...,M

获取第m个发射阵元的发射载频fm;其中f0表示第一个发射阵元的参考载频,Δf表示载频附加的频偏,M表示发射阵元总数;

S1-2、根据公式:

Sm(t)=exp{j2πfmt}φm(t),0≤t≤TP

获取第m个发射阵元发射的窄带信号Sm(t);其中π为常数,TP为脉冲宽度,φm(·)为发射归一化包络的正交波形,exp表示以自然常数e为底的指数函数,t为脉冲信号的时间,j表示虚部;

S1-3、根据公式:

获取第n个接收阵元接收到从第m个发射阵元发射的信号的时间延迟τmn;其中c为光速,d为阵元间距,θ为辐射角度,r为空间距离;

S1-4、根据公式:

获取第n个接收阵元接收到的第k个脉冲的运动目标的回波信号ynk(t);其中ξ为复反射系数,τmnk为第n个接收阵元接收到第m个发射阵元发射的第k个脉冲的时间延迟,τ11k表示远场窄带场景中波形集中时间延迟;

S1-5、从ynk(t)中提取第m个发射阵元发射的第k个脉冲信号被第n个接收阵元接收到的信号ym,n,k,并根据公式:

ym,n,k=ξexp(j2π(m-1)fT)exp(j2π(n-1)fR)exp(j(K-1)fd)

获取信号的发射空间频率fT、信号的接收空间频率fR和多普勒频率fd;其中λ0为发射信号的波长,T为脉冲重复周期,K为第m个发射阵元发射的脉冲总数,rc为杂波到运动平台的距离,θc为杂波与阵列的轴线锥角,vp为运动平台的速度,θp为杂波与运动平台的锥角;

S1-6、根据公式:

获取发射导线矢量aT、接收导向矢量aR和多普勒导向矢量ad;其中[·]T表示矩阵的转置;

S1-7、根据公式:

获取目标信号S(t)和杂波信号C(t);其中ξs为目标的散射系数,aTS为目标信号的发射导向矢量,aRS为目标信号的接收导向矢量,adS为目标信号的多普勒导向矢量,为克罗内克积,ξic为杂波散射单元的系数,Nc为杂波散射单元的数目,aTC为杂波的发射导向矢量,aRC为杂波的接收导向矢量,adC为杂波的多普勒导向矢量;

S1-8、根据公式:

x(t)=S(t)+C(t)+n(t)

建立目标信号、杂波以及回波信号的模型x(t);其中n(t)为均值为零的高斯白噪声;

步骤S2的具体方法包括以下子步骤:

S2-1、根据公式:

获取MVDR波束形成器的最优权矢量wopt;其中ts为目标信号的导向矢量,Rx为空间相关矩阵,Rx=E{x(t)xH(t)},E为求期望操作,(·)H为厄米特转置,为采样协方差矩阵的逆矩阵,μ为常数;

S2-2、基于加权模值方法,根据公式:

得到FDA-MIMO雷达模型中频偏的最优表达式;其中为杂波和噪声的协方差矩阵的逆矩阵,||·||为求范数操作;

步骤S3的具体方法包括以下子步骤:

S3-1、初始化遗传算法的种群数目NP、染色体二进制编码长度L、最大迭代次数G、交叉概率Pc和变异概率Pm,预设频偏的最大值Δfmax和最小值Δfmin;将当前迭代次数初始化为0;

S3-2、随机生成初始种群,得到初始频偏向量Δfinit=[Δfinit1,Δfinit2,...,ΔfinitNP];每个频偏个体的数值均位于Δfmax与Δfmin之间;

S3-3、获取当前频偏向量中每个个体的适应度;

S3-4、将算子作用于当前频偏向量,根据每个个体的适应度按照由高到低进行排序,获取初代最优频偏;其中表示种群中第q个个体的适应度;

S3-5、采用当前最优频偏与其他偶数位的所有频偏进行交叉,每次交叉均得到一个新频偏;

S3-6、将交叉得到的频偏作为父群体,按照变异概率对父群体进行多点变异,得到子群体;

S3-7、获取子群体中每个个体对应的适应度,将子群体和父群体合并,得到合并群体;

S3-8、根据合并群体中每个个体的适应度按照由高到低进行排序,获取前NP个频偏组合成新频偏向量;

S3-9、将当前迭代次数加1,判断当前迭代次数是否达到最大迭代次数,若是则输出具有最大适应度的频偏作为优化后的频偏;否则返回步骤S3-4。

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