[发明专利]基于NOMP的单基地MIMO雷达远近场混合目标定位方法

权利要求书

1.一种基于NOMP的单基地MIMO雷达远近场混合目标定位方法，建立单基地MIMO雷达的系统模型，发射阵元位于X轴上，接收阵元位于Y轴上，发射阵列和接收阵列均采用对称的均匀线阵，位于坐标原点的阵元作为收发共用阵元，2M+1个发射阵元同时发射窄带信号照射K个目标，包含K₁个远场目标和K₂个近场目标，在接收端采用2N+1个接收阵元，阵元间距d_t＝d_r＝λ/4，发射角度为θ，接收角度为目标与坐标原点的距离为r，第k个目标(k＝1,…,K)的发射角度、接收角度和距离分别为θ_k，和r_k，相应地，对于远场源，其距离r_k＝∞，其特征在于，包括下列步骤：

步骤一、采用MIMO雷达接收端的2N+1个接收阵元对多次快拍得到的回波数据进行收集和处理，将第l个快拍期间(l＝1,…,L)的回波数据表示为一个(2N+1)×L_t的矩阵X^(l)，即：

其中，a_t(θ_k,r_k)＝[exp(-jMα_tk+j(-M)²β_tk),…,1,…,exp(jMα_tk+jM²β_tk)]^T表示(2M+1)×1维的发射方向矢量，α_tk＝-2πsinθ_k/λ，β_tk＝πd²cos²θ_k/(λr_k)，表示(2N+1)×1维的接收方向矢量，S表示发射波形矩阵，s_m(m＝1,…,2M+1)是第m个发射阵元所发射的波形，其编码长度为L_t，且S为归一化正交矩阵，SS^H＝I_2M+1；为第l个快拍期间第k个目标的散射系数；是一个(2N+1)×L_t维的高斯噪声矩阵,λ是回波的波长；

步骤二、对2N+1个接收阵元所接收的信号X^(l)进行匹配滤波处理，得到：

其中，为匹配滤波后的信号；

步骤三、对匹配滤波后的信号进行矢量化处理，即得到第l个快拍期间的观测数据为：

其中，为目标散射系数矢量；是在第l个快拍期间处理后的噪声矢量；是联合导向矢量矩阵，a_t(θ_k,r_k)和分别为发射和接收方向矢量，⊙是Khatri-Rao矩阵积，是Kronecker矩阵积；

步骤四、收集L个快拍期间的数据y^(l),l＝1,…,L，得到一个维数为(2M+1)(2N+1)×L的观测矩阵Y，即：

其中，Y＝[y⁽¹⁾,…,y^(L)]，B＝[b⁽¹⁾,…,b^(L)]，N＝[n⁽¹⁾,…,n^(L)]，是包含收发角度的联合导向矩阵，B是均值为0、方差为1的目标散射系数矩阵，N为均值为0、方差为σ²的高斯白噪声矩阵；

步骤五、接收信号的协方差矩阵表示为利用参数分离的方法消除距离参数，得到只含有角度参数的观测数据矩阵y₂，它是一个(2M+1)(2N+1)×1维的向量，即：

其中，为目标散射系数的功率，为参数分离处理后的(2M+1)(2N+1)×K维联合导向矢量矩阵，

表示处理后的(2M+1)×1维发射方向矢量,表示处理后的(2N+1)×1维接收方向矢量，

步骤六、将y₁＝y₂-n_a作为新的观测数据矩阵，其中n_a可以通过协方差矩阵的(2M+1)(2N+1)-K个小特征值求均值获得，利用二维NOMP方法获得发射角和接收角的估计值

步骤七、对待估计的距离参数在一定范围内进行网格划分，划分方法为：借助于步骤六估计得到的发射角和接收角构成集合

同时，假设是第k次循环后得到的估计值集合，只需要获得未估计参数相应的残差为：其中为L维的行向量，D＝2d*min(M,N)为阵列孔径；

步骤八、通过最大化广义似然比检验GLRT函数获得一个格点估计值：

其中，

并依据获得的判别此目标的类别，并依据不同的方式获得相应的幅度值

步骤九、对于步骤八获得的估计值采用判别目标类型的方法进行远近场目标判别，若为远场，就不再对距离参数进行修正；若判断为近场，利用牛顿梯度的方法获得修正后的距离参数：

其中，

相应的幅度估计值为：

并重复步骤九R_s次；

步骤十、对于上步单步修正过程后，此时的估计值集合为：

该修正步骤涉及以预定顺序循环遍历中的所有目标估计值组

当修正第l个目标时，将作为测量值，然后使用单目标更新步骤修正整个循环次数为R_c，同样地，对于远场源和近场源的修正方法与步骤八和步骤九的方式相同；

步骤十一、通过最小二乘法获得幅度其中

步骤十二、步骤八到步骤十一经过K次循环后，可以得到发射角、接收角和距离的估计值