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公开(公告)号：CN104931931B
公开(公告)日：2017-11-21
申请号：CN201510253200.2
申请日：2015-05-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/02
Abstract: 本发明属于双基地MIMO雷达系统技术领域，具体涉及一种互耦条件下基于张量实值子空间的双基地MIMO雷达角度估计方法。本发明包括：发射阵列发射相互正交的相位编码信号；在三阶测量张量中提取一个子张量以消除未知互耦的影响；将子张量转换成为实值的，并利用高阶奇异值分解构造实值信号子空间；利用实值信号子空间实现对未知互耦误差条件下双基地MIMO雷达中目标联合DOD和DOA的估计。本发明考虑了接收数据固有的多维结构，利用HOSVD技术比传统SVD/EVD方法更有效地抑制了噪声，角度估计性能得以提高，本发明比相似MUSIC算法和相似ESPRIT算法都具有更好的角度估计性能。
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公开(公告)号：CN104931931A
公开(公告)日：2015-09-23
申请号：CN201510253200.2
申请日：2015-05-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/02
CPC classification number: G01S13/003 , G01S7/02
Abstract: 本发明属于双基地MIMO雷达系统技术领域，具体涉及一种互耦条件下基于张量实值子空间的双基地MIMO雷达角度估计方法。本发明包括：发射阵列发射相互正交的相位编码信号；在三阶测量张量中提取一个子张量以消除未知互耦的影响；将子张量转换成为实值的，并利用高阶奇异值分解构造实值信号子空间；利用实值信号子空间实现对未知互耦误差条件下双基地MIMO雷达中目标联合DOD和DOA的估计。本发明考虑了接收数据固有的多维结构，利用HOSVD技术比传统SVD/EVD方法更有效地抑制了噪声，角度估计性能得以提高，本发明比相似MUSIC算法和相似ESPRIT算法都具有更好的角度估计性能。
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公开(公告)号：CN104865556B
公开(公告)日：2018-07-24
申请号：CN201510253261.9
申请日：2015-05-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/02
Abstract: 本发明涉及MIMO雷达系统技术领域，特别涉及MIMO雷达系统DOA估计的应用，具体说是一种基于实域加权最小化l1范数方法的MIMO雷达系统DOA估计方法。本发明包括：利用降维矩阵对接收数据进行降维处理；进行奇异值分解并获得稀疏表示框架下的相应模型；利用实域导向矢量和它相应噪声子空间的正交性，设计一个对角线元素与实域MUSIC谱相对应的权值矩阵以解决MMV问题；实现对MIMO雷达系统中目标DOA的估计。本发明通过降维转换SNR增益得到加强，同时所设计的加权l1范数更好地接近了l0范数并且强化了稀疏解，比l1‑SVD和RV l1‑SVD算法有更高的分辨率。
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公开(公告)号：CN104865556A
公开(公告)日：2015-08-26
申请号：CN201510253261.9
申请日：2015-05-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/02
CPC classification number: G01S7/02
Abstract: 本发明涉及MIMO雷达系统技术领域，特别涉及MIMO雷达系统DOA估计的应用，具体说是一种基于实域加权最小化l1范数方法的MIMO雷达系统DOA估计方法。本发明包括：利用降维矩阵对接收数据进行降维处理；进行奇异值分解并获得稀疏表示框架下的相应模型；利用实域导向矢量和它相应噪声子空间的正交性，设计一个对角线元素与实域MUSIC谱相对应的权值矩阵以解决MMV问题；实现对MIMO雷达系统中目标DOA的估计。本发明通过降维转换SNR增益得到加强，同时所设计的加权l1范数更好地接近了l0范数并且强化了稀疏解，比l1-SVD和RV l1-SVD算法有更高的分辨率。
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