基于CS的脉冲压缩雷达单快拍DOA估计

发布时间：2019-11-05 15:26

【摘要】：在脉冲压缩雷达系统中估计目标波达方向(direction of arrival,DOA)的主要问题之一是:脉压前信号的信噪比低、目标没有在距离域分开;脉压后的信号虽然信噪比得到了改善且目标已按距离分开,但是快拍数却非常有限。为了解决这一矛盾,提出了基于压缩感知的单快拍DOA(single-snap DOA,SSDOA)估计方法。与传统DOA方法相比,该方法具有更高的估计精度和分辨能力,并且能处理相干信号,且无需已知目标数目。仿真表明,本文提出的SSDOA算法在估计精度上和分辨能力上都优于多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法,并为雷达系统的实时分析提供了保障。
【图文】：

ＵＳＩＣ算法估计的结果受到影响，即使通过脉冲积累得到更多的快拍也不能明显提高其估计性能。对于３种单快拍ＤＯＡ算法，从估计精度来看，最好的是ＳＳＤＯＡ－ＲＦＯＣＵＳＳ算法，ＳＳＤＯＡ－Ｌ１算法次之，ＳＳＤＯＡ－ＯＭＰ算法较差。从成功分辨概率来看，ＳＳＤＯＡ－ＲＦＯＣＵＳＳ算法角度分辨能力最强，目标角度差在１°时也可达到１００％的成功分辨，而ＳＳＤＯＡ－Ｌ１算法需要２°以上可达到１００％的成功分辨，ＳＳＤＯＡ－ＯＭＰ算法则需要５°以上。图３给出了不同ＳＮＲ条件下各个ＤＯＡ算法的估计误差和成功分辨概率，其中又讨论了两种情况：大角度差（１２°）和小角度差（５°）。从图３（ａ）可以看出，多快拍ＭＵＳＩＣ和ＳＳＤＯＡ－ＯＭＰ算法的估计误差基本不随ＳＮＲ变化，这说明它们此时的估计误差主要不是由噪声带来的；而ＳＳＤＯＡ－ＲＦＯＣＵＳＳ算法估计性能受ＳＮＲ影响比较大，低ＳＮＲ情况下其估计误差较大，而高ＳＮＲ情况下估计误差很小，说明该算法对噪声比较敏感；ＳＳＤＯＡ－Ｌ１算法的估计误差在大角度差下随ＳＮＲ增加而明显减小，在小角度差下基本不随ＳＮＲ变化。从图３（ｂ）可看出，除了ＳＳＤＯＡ－ＲＦＯＣＵＳＳ算法之外，其他算法的角度分辨能力都不随ＳＮＲ变化而变化，大角度差情况下都可达到几乎１００％的成功分辨，小角度差情况下多快拍ＭＵＳＩＣ和ＳＳＤＯＡ－ＯＭＰ分辨性能明显下降，只有ＳＳ－ＤＯＡ－Ｌ１仍可达到１００％的成功分辨。而ＳＳＤＯＡ－ＲＦＯＣＵＳＳ算法在不同角度差下都表现出随ＳＮＲ变化明显

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