加权l2范数实现双基地MIMO雷达稀疏目标定位

发布时间：2021-07-15 16:31

　　由于有限的目标个数相对雷达的二维扫描空间高度稀疏,基于压缩感知理论,从稀疏信号重构角度对双基地MIMO雷达目标进行定位。首先,用收发阵列扫描的二维空间构建完备字典,多个目标在完备字典上的投影构成稀疏矩阵。其次,推导了双基地MIMO雷达的稀疏接收信号模型,并将接收信号模型矢量化。然后,建立加权l2范数最小化约束模型,并将约束模型转变为非约束模型,递归求解隐函数形式下双基地MIMO雷达目标参数的全局最优解。仿真结果表明,递归加权l2范数算法在90×90的密集网格和低信噪比环境下,可以实现双基地MIMO雷达多个稀疏目标的波达方向、波离方向和反射系数的联合估计,实现稀疏目标定位,而且目标各参数自动匹配。仿真结果验证了算法的有效性。 

【文章来源】：计算机仿真. 2020,37(06)北大核心

【文章页数】：4 页

【部分图文】：

二维完备字典

图2中给出了采用递归加权l2范数时,对3个目标的定位效果。从图中可以看出,Z轴对应的是反射系数,而非传统谱估计算法里的空间谱,因此本文算法有效的利用了目标三维信息。估计得到(20°,30°)处的β1=0.09998,(50°,60°)处的β2=0.3032,(80°,70°)处的β3=0.1893,每个目标的三个参数自动匹配。而其它非目标处的反射系数均为0,因而实现了稀疏信号的重构。根据稀疏重构结果,可以定位出双基地MIMO雷达目标。图3 阵元数目变化时的估计误差

图2 三个目标定位效果图3是阵元数之和M+N变化时(M=N),多目标多参数联合估计的均方根误差RMSE变化规律。当收发阵元数目固定时,RMSE随着信噪比的增加而减小,目标定位精度提高;当信噪比固定时,RMSE随着阵元数目的增加而减小。当收发阵元数之和为12时,估计误差低于10-4数量级,已可以实现稀疏信号的重构。但是天线阵元数目增加,也意味着天线体积、重量和成本的增加。在达到一定精度要求的情况下,可以考虑采用少一点的阵元数目。

【参考文献】：
期刊论文
[1]双基地MIMO雷达高分辨角度估计[J]. 沈方芳,李雅祥,赵光辉,石光明.  西安电子科技大学学报. 2013(05)

博士论文
[1]基于FRFT的双基地MIMO雷达目标参数估计[D]. 李丽.大连理工大学 2013

硕士论文
[1]双基地MIMO雷达角度估计技术研究[D]. 王占广.电子科技大学 2012



本文编号：3286067