沖擊噪聲背景下基于稀疏表示的雙基地MIMO雷達(dá)多目標(biāo)定位

鄭志東 袁紅剛 張劍云

?

沖擊噪聲背景下基于稀疏表示的雙基地MIMO雷達(dá)多目標(biāo)定位

鄭志東*①②袁紅剛①張劍云②

①(北方電子設(shè)備研究所 北京 100083)②(合肥電子工程學(xué)院 合肥 230037)

雙基地MIMO雷達(dá)；定位；沖擊噪聲；矩陣行2范數(shù)；近似零范數(shù)

1 引言

2 信號(hào)及噪聲模型

3 接收數(shù)據(jù)預(yù)處理

盡管子空間算法能夠有效地估計(jì)出目標(biāo)的角度值，但在低SNR、低快拍數(shù)時(shí)，此類算法的估計(jì)精度并不高，而且需要預(yù)先估計(jì)目標(biāo)源數(shù)目，這在沖擊噪聲較強(qiáng)時(shí)，往往無法準(zhǔn)確得到，進(jìn)而導(dǎo)致了算法估計(jì)性能的下降。為了克服上述不足，本文利用稀疏重構(gòu)算法進(jìn)行雙基地MIMO雷達(dá)的收發(fā)角度估計(jì)。稀疏重構(gòu)算法[13,14]由于充分利用了目標(biāo)空域稀疏的先驗(yàn)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(tǒng)子空間算法更好的估計(jì)性能[13,14]。本文以下基于文獻(xiàn)[13]和文獻(xiàn)[14]的思想，以協(xié)方差矩陣構(gòu)造稀疏線性模型，提出基于協(xié)方差矩陣-近似零范數(shù)(Covariance Matrix Smoothed L0 norm, CMSL0)算法進(jìn)行目標(biāo)的收發(fā)角度估計(jì)。

4 CMSL0算法描述

4.1 基于協(xié)方差的稀疏線性模型

4.2 模型求解

由于DOD和DOA均由獨(dú)立估計(jì)得出，因此需要進(jìn)行目標(biāo)的收發(fā)角度配對(duì)。本文利用分?jǐn)?shù)低階矩陣[9](FLOM)代替二階矩構(gòu)造代價(jià)函數(shù)，構(gòu)造出基于FLOM的最大似然代價(jià)函數(shù)，從中選取出DOD和DOA的正確配對(duì)關(guān)系。

5 計(jì)算機(jī)仿真

實(shí)驗(yàn)1 算法的有效性驗(yàn)證

實(shí)驗(yàn)2 算法的參數(shù)估計(jì)性能比較

實(shí)驗(yàn)3 隨機(jī)布陣時(shí)算法的有效性驗(yàn)證

圖1 3種算法下DOA和DOD的估計(jì)結(jié)果

圖2 配對(duì)之后目標(biāo)的位置估計(jì)結(jié)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(shù)估計(jì)成功率和RMSE隨的變化曲線

6 結(jié)論

針對(duì)實(shí)際應(yīng)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(shù)最大的歸一化加權(quán)預(yù)處理方法，該方法無需已知沖擊噪聲特征指數(shù)的先驗(yàn)信息或估計(jì)值；其次，為了在目標(biāo)源數(shù)目未知情況下實(shí)現(xiàn)收發(fā)角度的估計(jì)，本文提出了基于CMSL0的目標(biāo)DOA和DOD估計(jì)算法，并利用FLOM最大似然法實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的定位。理論和仿真實(shí)驗(yàn)表明：經(jīng)過矩陣行2范數(shù)最大化預(yù)處理后的數(shù)據(jù)協(xié)方差矩陣有界，并具有傳統(tǒng)的協(xié)方差矩陣形式；經(jīng)過相同的預(yù)處理之后，MUSIC和CMSL0算法均能有效地估計(jì)出目標(biāo)的角度；由于CMSL0算法充分利用了目標(biāo)在空域內(nèi)的稀疏特性，使得低GSNR條件下，CMSL0算法的估計(jì)精度優(yōu)于MUSIC算法；在同等條件下，CMSL0算法對(duì)沖擊噪聲的穩(wěn)健性優(yōu)于MUSIC算法。此外，與MUSIC算法相比，CMSL0算法不需要預(yù)先估計(jì)目標(biāo)源的數(shù)目，且收發(fā)陣元間隔大于半波長(zhǎng)時(shí)仍能有效地估計(jì)出目標(biāo)的角度。

圖5 隨機(jī)布陣下目標(biāo)DOA和DOD的估計(jì)結(jié)果

[1] Fisher E, Haimovich A, Blum R S,.. Spatial diversity in radar-models and detection performance[J]., 2006, 54(3): 823-838.

[2] Haimovich A M, Blum R S, Lenard J,MIMO radar with widely separated antennas[J]., 2008, 25(1): 116-129.

[3] 李建峰, 張小飛, 汪飛. 基于四元數(shù)的Root-MUSIC的雙基地MIMO雷達(dá)中角度估計(jì)算法[J]. 電子與信息學(xué)報(bào), 2012, 34(2): 300-304.

Li Jian-feng, Zhang Xiao-fei, and Wang Fei. Quaternion root- MUSIC algorithm for angle estimation in bistatic MIMO radar[J].&2012, 34(2): 300-304.

[4] 孫理, 朱曉華, 賀亞鵬, 等. 雙基地稀疏陣列MIMO雷達(dá)快速多目標(biāo)定位方法[J]. 電子與信息學(xué)報(bào), 2013, 35(5): 1142-1148.

Sun Li, Zhu Xiao-hua, He Ya-peng,.. Fast multi-target localization with sparse array in bistatic MIMO radar[J].&, 2013, 35(5): 1142-1148.

[5] Chen Chen, Zhang Xiao-fei, and Ben De. Coherent angle estimation in bistatic multi-input multi-output radar using parallel profile with linear dependencies decomposition[J]., 2013, 7(8): 867-874.

[6] Zheng Zhi-dong, Zhang Jin, and Zhang Jian-yun. Joint DOD and DOA estimation of bistatic MIMO radar in the presence of unknown mutual coupling[J]., 2012, 92(12): 3039-3048.

[7] Tsakalides P, Raspanti R, and Nikias C L. Angle/Doppler estimation in heavy tailed clutter backgrounds[J]., 1999, 35(2): 419-436.

[8] Shao M and Nikias C L. Signal processing with fractional lower order moments: stable processes and their applications [J]., 1993, 81(7): 986-1010.

[9] Liu T H and Mendel J M. A subspace-based direction finding algorithm using fractional lower order statistics[J]., 2001, 49(8): 1605-1613.

[11] 王鞠庭, 江勝利, 何勁, 等. 沖擊噪聲下基于子空間的MIMO雷達(dá)DOA估計(jì)研究[J]. 宇航學(xué)報(bào), 2009, 30(4): 1653-1657.

Wang Ju-ting, Jiang Sheng-li, He Jin,.. Subspace-based DOA estimation in impulsive noise environments[J]., 2009, 30(4): 1653-1657.

[12] Visuri S, Oja H, and Koivunen V. Subspace-based direction- of-arrival estimation using nonparametric statistics[J]., 2001, 49(9): 2060-2073.

[13] Yin J and Chen T. Direction-of-arrival estimation using a sparse representation of array covariance vectors[J]., 2011, 59(9): 4489-4493.

[14] Hyder M and Mahata K. An improved smoothed L0 approximation algorithm for sparse representation[J]., 2010, 58(4): 2194-2205.

[15] Ma W K, Hsieh T H, and Chi C Y. DOD estimation of quasi-stationary signals with less sensors than sources and unknown spatial noise covariance: a Khatri-Rao subspace approach[J]., 2010, 58(4): 2169-2180.

鄭志東： 男，1985年生，博士，工程師，主要研究方向?yàn)镸IMO雷達(dá)技術(shù)、雷達(dá)信號(hào)處理、陣列信號(hào)處理.

袁紅剛： 女，1972年生，碩士，高級(jí)工程師，研究方向?yàn)槔走_(dá)信號(hào)處理.

張劍云： 男，1963年生，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)槔走_(dá)及目標(biāo)環(huán)境模擬、雷達(dá)信號(hào)處理、高速信號(hào)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(guó)家自然科學(xué)基金(60702015)資助課題