沖擊噪聲背景下基于稀疏表示的雙基地MIMO雷達多目標定位

鄭志東 袁紅剛 張劍云

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沖擊噪聲背景下基于稀疏表示的雙基地MIMO雷達多目標定位

鄭志東*①②袁紅剛①張劍云②

①(北方電子設備研究所 北京 100083)②(合肥電子工程學院 合肥 230037)

雙基地MIMO雷達；定位；沖擊噪聲；矩陣行2范數；近似零范數

1 引言

2 信號及噪聲模型

3 接收數據預處理

盡管子空間算法能夠有效地估計出目標的角度值，但在低SNR、低快拍數時，此類算法的估計精度并不高，而且需要預先估計目標源數目，這在沖擊噪聲較強時，往往無法準確得到，進而導致了算法估計性能的下降。為了克服上述不足，本文利用稀疏重構算法進行雙基地MIMO雷達的收發角度估計。稀疏重構算法[13,14]由于充分利用了目標空域稀疏的先驗信息，緩解了空域稀疏采樣的旁瓣問題[4]，由此可以獲得比傳統子空間算法更好的估計性能[13,14]。本文以下基于文獻[13]和文獻[14]的思想，以協方差矩陣構造稀疏線性模型，提出基于協方差矩陣-近似零范數(Covariance Matrix Smoothed L0 norm, CMSL0)算法進行目標的收發角度估計。

4 CMSL0算法描述

4.1 基于協方差的稀疏線性模型

4.2 模型求解

由于DOD和DOA均由獨立估計得出，因此需要進行目標的收發角度配對。本文利用分數低階矩陣[9](FLOM)代替二階矩構造代價函數，構造出基于FLOM的最大似然代價函數，從中選取出DOD和DOA的正確配對關系。

5 計算機仿真

實驗1 算法的有效性驗證

實驗2 算法的參數估計性能比較

實驗3 隨機布陣時算法的有效性驗證

圖1 3種算法下DOA和DOD的估計結果

圖2 配對之后目標的位置估計結果

圖3 兩種算法的成功率和均方根誤差隨GSNR的變化曲線

圖4 兩種算法的參數估計成功率和RMSE隨的變化曲線

6 結論

針對實際應用中，常常存在沖擊噪聲的情況，本文首先提出了矩陣行2范數最大的歸一化加權預處理方法，該方法無需已知沖擊噪聲特征指數的先驗信息或估計值；其次，為了在目標源數目未知情況下實現收發角度的估計，本文提出了基于CMSL0的目標DOA和DOD估計算法，并利用FLOM最大似然法實現目標的定位。理論和仿真實驗表明：經過矩陣行2范數最大化預處理后的數據協方差矩陣有界，并具有傳統的協方差矩陣形式；經過相同的預處理之后，MUSIC和CMSL0算法均能有效地估計出目標的角度；由于CMSL0算法充分利用了目標在空域內的稀疏特性，使得低GSNR條件下，CMSL0算法的估計精度優于MUSIC算法；在同等條件下，CMSL0算法對沖擊噪聲的穩健性優于MUSIC算法。此外，與MUSIC算法相比，CMSL0算法不需要預先估計目標源的數目，且收發陣元間隔大于半波長時仍能有效地估計出目標的角度。

圖5 隨機布陣下目標DOA和DOD的估計結果

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鄭志東： 男，1985年生，博士，工程師，主要研究方向為MIMO雷達技術、雷達信號處理、陣列信號處理.

袁紅剛： 女，1972年生，碩士，高級工程師，研究方向為雷達信號處理.

張劍云： 男，1963年生，教授，博士生導師，研究方向為雷達及目標環境模擬、雷達信號處理、高速信號處理.

Multitarget Localization Based on Sparse Representation forBistatic MIMO Radar in the Presence of Impulsive Noise

Zheng Zhi-dong①②Yuan Hong-gang①Zhang Jian-yun②

①(,100083,)②(,230037,)

Bistatic MIMO radar; Localization; Impulsive noise; 2-norm of the row of matrix; Smoothed L0 norm

TP958

A

1009-5896(2014)12-3001-07

10.3724/SP.J.1146.2013.01861

鄭志東 focusdong@aliyun.com

2013-11-28收到，2014-08-27改回

國家自然科學基金(60702015)資助課題