[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

说明书

本发明涉及一种基于NOMP的单基地MIMO雷达远近场混合目标定位方法，属于多输入多输出(MIMO)雷达目标定位领域。包括利用回波信号构建MIMO雷达的观测矩阵模型；采用参数分离方法得到只含有收发角的矢量模型；基于二维NOMP方法获得收发角的估计值；结合收发角和观测矩阵，利用广义似然比检验函数获得距离估计值；依据远近场目标类型修正距离参数；对所有距离估计值进行循环修正；更新残差值和回波幅度值；获得距离的精确估计值。优点在于：利用NOMP方法进行混合目标参数联合估计，能够保留稀疏近似类算法的优势，减少计算复杂度，并能够在少快拍数下达到离格的参数估计，保证估计精度。

技术领域

本发明属于多输入多输出(MIMO)雷达目标定位领域；涉及远近场混合目标的参数估计技术领域，尤其涉及基于离格(off-grid)压缩感知的远近场混合目标参数估计技术领域。

背景技术

雷达(Radar)通过发送无线电波发现目标并测定目标的空间位置。多入多出(MIMO)雷达作为一种新体制雷达，其发射端同时发射多个不相关的信号探测目标，接收端接收目标回波信号并进行处理，具有更高的角度分辨力。空间目标定位是MIMO雷达的重要研究内容之一，根据目标与MIMO雷达距离的远近可分为近场目标定位和远场目标定位。两种场源信号的传播具有不同的波前描述形式，对于远场目标定位方法，其目标的回波波前面假设为平面波，定位所需估计的参数只含有仰角和方位角，其距离满足r＞＞2D²/λ，位于阵列孔径的夫琅和费区(Fraunhofer Region)，通常认为是r＝∞；而近场目标的回波波前面假设为球面波，其距离满足r∈[0.62(D³/λ)^1/2 2D²/λ]，位于阵列孔径的菲涅尔区(FresnelRegion)，此时目标的位置由角度和距离参数联合确定，信号模型相对更复杂。由于两种场源的推导近似条件不同，使得一些有效的MIMO雷达远场目标定位方法无法在近场中使用。现有的研究大部分集中在MIMO雷达远场目标参数估计方面，对近场目标参数估计研究很少。现有的MIMO雷达近场目标参数估计方法均是基于子空间理论，需要大量的快拍数以获得所要求的定位精度，计算量较大。而且，在实际场景中，MIMO雷达可能会同时接收到近场目标和远场目标的回波信号，如低空/低角度雷达、车载雷达等，这就形成了远近场混合目标同时存在的情况，此时信号模型更为复杂，传统的近场目标和远场目标参数估计方法不再适用。迄今为止，针对MIMO雷达远近场混合目标的参数估计和定位问题，还未见相关研究报道。

随着压缩感知(CS)理论的发展，CS技术应用于MIMO雷达目标参数估计体现出良好的应用前景，它能够在少快拍数、低信噪比情况下拥有比传统目标参数估计方法更高的估计精度。然而，此类方法需要将空间划分为网格，当真实的参数没有落到网格上时，参数估计值与真实值之间就存在一定的误差，称为网格失配。在远场参数估计领域，已有学者提出了离格参数估计方法并取得一定的成就。但是在MIMO雷达近场参数估计中还未见到相关研究成果出现，尤其是存在远近场混合目标的情况下，如何减小CS技术下网格失配带来的误差影响，是一个值得研究的问题。

牛顿正交匹配追踪(NOMP)是近年来新出现的压缩感知方法，为离格参数估计问题提供了一种新的思路。NOMP方法是一种稀疏近似类算法，它采用牛顿精化将OMP自然推广到连续的参数域处理，减小了网格失配带来的影响。该方法在每次迭代中包含两个阶段：一是获得格点估计值，二是进行牛顿细化。即：首先用OMP算法得到落在网格点上的估计值，再借助于牛顿法对格点估计值进行修正，以达到离格参数估计的目的。本发明将NOMP方法应用到MIMO雷达远近场混合目标定位领域，具有很强的现实意义。截至到目前，尚未出现利用NOMP方法对MIMO雷达混合目标进行离格参数估计的相关研究成果。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于NOMP的单基地MIMO雷达远近场混合目标定位方法，在远近场目标同时存在时，提高少快拍数环境下对目标参数的估计精度，并降低计算复杂度。