[发明专利]基于最小冗余线阵的MIMO雷达旁瓣干扰抑制方法

权利要求书

1.一种基于最小冗余线阵的MIMO雷达旁瓣干扰抑制方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，根据MIMO雷达阵列的几何结构以及目标的角度和距离，考虑信号在传播过程中的相位变化关系，构建MIMO雷达目标的等效发射端导向矢量和接收端导向矢量，据此推导均匀阵列MIMO雷达的信号模型，从而得到MIMO雷达的矢量化接收数据；

步骤2，利用Khatri-Rao积的性质，得到均匀阵列的虚拟阵元位置；据此对阵元进行二次虚拟扩展，得到对应的最小冗余阵的布阵形式；

步骤3，采用该最小冗余阵的布阵形式进行发射和接收信号，并将接收信号进行自适应匹配滤波处理，以抑制旁瓣干扰，获得最小冗余阵的输出数据。

2.根据权利要求1所述的基于最小冗余线阵的MIMO雷达旁瓣干扰抑制方法，其特征在于，步骤1中，MIMO雷达的发射阵列和接收阵列均为均匀线阵，且阵元间距d＝λ/2，λ为波长，以第一个阵元为参考阵元。

考虑有K个目标，发射阵列与接收阵列的阵元数分别为M和N，根据MIMO雷达的特性，在接收端进行匹配滤波并对接收数据进行矢量化操作，得到匹配滤波后的矢量化信号为：

y＝(A_t⊙B_r)α+n

其中，为发射方向导向矢量，为接收方向导向矢量，为散射系数矢量，n为经过匹配滤波后的噪声矢量，满足n～N(0，σ²I_MN)，I_MN表示MN维单位矩阵，σ表示高斯白噪声的方差；⊙为Khatri-Rao积；

k∈[1，K]，(·)^T为转置运算。

3.根据权利要求2所述的基于最小冗余线阵的MIMO雷达旁瓣干扰抑制方法，其特征在于，步骤2中，所述Khatri-Rao积存在以下性质：

对于矩阵和存在置换矩阵使Ξ(D₁⊙D₂)＝D₂⊙D₁，其中表示第(i，j)元素为1，其他元素为0的M×N维矩阵。

4.根据权利要求3所述的基于最小冗余线阵的MIMO雷达旁瓣干扰抑制方法，其特征在于，所述均匀阵列的虚拟阵元位置的获取过程为：

设空间内存在K个目标，则均匀阵列回波数据的协方差矩阵为：

R＝E{yy^H}＝(A_t⊙B_r)Λ(A_t⊙B_r)^H+σ²I_MN

其中，(·)^H为共轭转置运算；

对均匀阵列回波数据的协方差矩阵R进行矢量化运算，可得

r＝vec(R)＝[(A_t⊙B_r)^*⊙(A_t⊙B_r)]h+σ²e

其中，vec(·)为矢量运算，(·)^*为共轭运算；e_i为一个维数为MN×1的列向量，其元素除了坐标i，为1之外，其余元素都为0，i＝1，2，...，MN；

接下来，构造维数为M²N²×M²N²的置换矩阵∏₁：

其中，为Kronecker积，I_M与I_N分别表示M维与N维单位矩阵；

将置换矩阵Π₁右乘r，可得

观察上式知，导向矢量和具有孔径二次虚拟扩展的能力；对于发射导向矢量对于实体均匀阵列，且阵元位置为λm/2，的发射阵列，m＝0，1，...，M-1，将产生虚拟阵元位置为λm/2的虚拟阵列，m＝-M+1，-M+2，...，-1，0，1，...，M-1，称之为实体阵列的差分共置阵列，即会产生M²个差分共置阵元；

其中，只有2M-1个位置不同的阵元，此时阵列的冗余度最大。