冲击噪声背景下基于稀疏表示的双基地MIMO雷达多目标定位

发布时间：2018-11-11 14:28

【摘要】：该文研究了对称a稳定分布(SaS)冲击噪声下双基地MIMO雷达的多目标定位问题。针对SaS噪声下因二阶矩不存在而造成子空间类算法估计性能下降的不足,提出了矩阵行2范数最大的预处理方法对接收数据进行归一化,使得归一化后的协方差矩阵有界,并以拉直后的协方差矩阵构造稀疏线性模型,提出了基于协方差矩阵-近似零范数(Covariance Matrix Smoothed L0 norm,CMSL0)算法进行目标的发射角和接收角估计。仿真实验表明:通过矩阵行2范数最大化预处理之后,MUSIC(Multiple Signal Classification)和CMSL0算法均能有效地估计出目标的角度,并且CMSL0算法的估计精度及对冲击噪声的稳健性均优于MUSIC算法。此外,与MUSIC算法相比,CMSL0算法不要预先估计目标源的数目,且收发阵元不受半波长间隔的限制。
[Abstract]:In this paper, the problem of multi-target localization for bistatic MIMO radar with symmetric a stable distribution of (SaS) impulse noise is studied. In order to reduce the estimation performance of subspace algorithms due to the non-existence of second order moments in SaS noise, a preprocessing method with maximum row 2 norm of matrix is proposed to normalize the received data, which makes the normalized covariance matrix bounded. The sparse linear model is constructed from the straightened covariance matrix, and the target's transmit angle and receiving angle are estimated based on the covariance matrix approximate zero norm (Covariance Matrix Smoothed L 0 norm,CMSL0 algorithm. The simulation results show that both, MUSIC (Multiple Signal Classification) and CMSL0 can estimate the angle of target effectively after the preprocessing of maximization of matrix row 2 norm, and the estimation accuracy and robustness of CMSL0 algorithm are better than MUSIC algorithm. In addition, compared with the MUSIC algorithm, the CMSL0 algorithm does not estimate the number of target sources in advance, and the transceiver array is not limited by half-wavelength interval.
【作者单位】： 北方电子设备研究所;合肥电子工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(60702015)资助课题
【分类号】：TN958

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2325117