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公开(公告)号：CN112327264B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202011094747.X
申请日：2020-10-14
Applicant: 海南大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种基于双基地FDA‑MIMO雷达的多维参数联合估计方法，该方法是一种基于划分子阵的实值ESPRIT方法。传统的技术，如ESPRIT算法和MUSIC算法在对双基地FDA‑MIMO雷达参数估计时存在精度低、以及复杂度高等问题。为了提高估计精度和降低运算复杂度，本发明首先对发射阵列进行了设计，使其不同的子阵具有不同的频率增量；然后根据接收阵列接收到的回波信号进行处理得到扩展的子阵接收数据，从而采用酉变换得到了实值的扩展数据；对数据的协方差矩阵进行分解处理得到参数的相位矩阵，根据最小二乘法(LS)求得DOA估计；此外，根据设计的配对方法，将多个包含目标参数信息的相位矩阵匹配。另外，根据划分子阵的特点，完成了DOD和距离信息的解耦合，从而实现双基地FDA‑MIMO雷达的多维参数联合估计。仿真结果表明，本发明获得了较好的估计性能。
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公开(公告)号：CN112327264A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011094747.X
申请日：2020-10-14
Applicant: 海南大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种基于双基地FDA‑MIMO雷达的多维参数联合估计方法，该方法是一种基于划分子阵的实值ESPRIT方法。传统的技术，如ESPRIT算法和MUSIC算法在对双基地FDA‑MIMO雷达参数估计时存在精度低、以及复杂度高等问题。为了提高估计精度和降低运算复杂度，本发明首先对发射阵列进行了设计，使其不同的子阵具有不同的频率增量；然后根据接收阵列接收到的回波信号进行处理得到扩展的子阵接收数据，从而采用酉变换得到了实值的扩展数据；对数据的协方差矩阵进行分解处理得到参数的相位矩阵，根据最小二乘法(LS)求得DOA估计；此外，根据设计的配对方法，将多个包含目标参数信息的相位矩阵匹配。另外，根据划分子阵的特点，完成了DOD和距离信息的解耦合，从而实现双基地FDA‑MIMO雷达的多维参数联合估计。仿真结果表明，本发明获得了较好的估计性能。
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公开(公告)号：CN112630766A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011500253.7
申请日：2020-12-18
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明提供一种基于张量高阶奇异值分解的雷达角度和距离估计方法，包括下列步骤：构建包含k个子阵的MIMO雷达接收阵列，通过所述MIMO雷达接收阵列获取目标回波的接收数据，并构造三阶张量信号模型；采用高阶奇异值分解三阶张量信号模型，获得基于张量的信号子空间；提取所述信号子空间的接收矩阵，实现MIMO雷达目标DOA参数估计；提取每个子阵对应的信号子空间和发射矩阵，并消除因目标DOD参数和距离耦合造成的相位模糊问题，同时实现目标DOD和距离与DOA参数自动配对，最终实现对MIMO雷达目标DOD参数和距离参数的估计。
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公开(公告)号：CN112363110A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011377660.3
申请日：2020-11-30
Applicant: 海南大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 本发明提供一种基于嵌套交叉偶极子阵列的无网格单比特DOA估计方法，包括下列步骤：构建嵌套交叉偶极子阵列模型，将所述嵌套交叉偶极子阵列模型接收到的数据进行单比特量化，并计算单比特量化结果的协方差矩阵；把协方差矩阵矢量化并获得对应于差分共阵的向量，将对应于差分共阵的向量构造成测量值矩阵；引入原子范数最小化，确定优化目标的函数形式；利用ADMM求解原子范数最小化，同时获得拉格朗日增广函数表达式；对拉格朗日增广函数表达式进行迭代求解，获得测量值矩阵的去噪估计值；对所述测量值矩阵的去噪估计值进行求解，获得最终DOA估计。
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公开(公告)号：CN112630766B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202011500253.7
申请日：2020-12-18
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明提供一种基于张量高阶奇异值分解的雷达角度和距离估计方法，包括下列步骤：构建包含k个子阵的MIMO雷达接收阵列，通过所述MIMO雷达接收阵列获取目标回波的接收数据，并构造三阶张量信号模型；采用高阶奇异值分解三阶张量信号模型，获得基于张量的信号子空间；提取所述信号子空间的接收矩阵，实现MIMO雷达目标DOA参数估计；提取每个子阵对应的信号子空间和发射矩阵，并消除因目标DOD参数和距离耦合造成的相位模糊问题，同时实现目标DOD和距离与DOA参数自动配对，最终实现对MIMO雷达目标DOD参数和距离参数的估计。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112363110B
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202011377660.3
申请日：2020-11-30
Applicant: 海南大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 本发明提供一种基于嵌套交叉偶极子阵列的无网格单比特DOA估计方法，包括下列步骤：构建嵌套交叉偶极子阵列模型，将所述嵌套交叉偶极子阵列模型接收到的数据进行单比特量化，并计算单比特量化结果的协方差矩阵；把协方差矩阵矢量化并获得对应于差分共阵的向量，将对应于差分共阵的向量构造成测量值矩阵；引入原子范数最小化，确定优化目标的函数形式；利用ADMM求解原子范数最小化，同时获得拉格朗日增广函数表达式；对拉格朗日增广函数表达式进行迭代求解，获得测量值矩阵的去噪估计值；对所述测量值矩阵的去噪估计值进行求解，获得最终DOA估计。
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公开(公告)号：CN112782663A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202110146314.2
申请日：2021-02-03
Applicant: 海南大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明提供一种幅相误差条件下FDA‑MIMO雷达的目标参数估计方法，包括下列步骤：构建包含匹配滤波器的MIMO雷达接收阵元，通过所述MIMO雷达接收阵元对所接收到的信号进行匹配滤波，获取接收到的多维数据；对接收到的多维数据进行平行因子分解，得到含有目标信息的方向矩阵；根据辅助阵元的导向矢量以及第一估计算子，计算出目标的角度估计；根据所述角度估计以及发射阵元的导向矢量估计出目标的距离；根据不同目标之间的导向矢量，计算幅度误差估计；通过第二估计算子以及导向矢量获得相位误差估计。
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公开(公告)号：CN111814096B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202010596844.2
申请日：2020-06-28
Applicant: 海南大学
Abstract: 基于子空间拟合的加权块稀疏恢复的MIMO雷达定位算法，包括十一个步骤。本发明摈弃现有技术中利用选择矩阵消除互耦影响的做法，通过参数化导向矢量构建块MIMO雷达信号接收模型，避免阵列孔径损失，在消除互耦的同时避免了接收信息的丢失，并推导了含有未知互耦系数的块结构接收数据模型的降维矩阵，由于降低了信号模型的维度，因此降低了算法的计算量，提高了计算效率，且摒弃了现有技术子空间拟合不是最优的情况，利用最优子空间拟合原理来构建稀疏恢复模型，相比于现存的算法，使得估算子空间与真实子空间之间误差更小，提高了采样数据信息的利用率，从而使得估算性能得到了提高，为MIMO雷达的有效应用提供了有利技术支撑。本发明具有好的应用前景。
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公开(公告)号：CN112782663B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202110146314.2
申请日：2021-02-03
Applicant: 海南大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明提供一种幅相误差条件下FDA‑MIMO雷达的目标参数估计方法，包括下列步骤：构建包含匹配滤波器的MIMO雷达接收阵元，通过所述MIMO雷达接收阵元对所接收到的信号进行匹配滤波，获取接收到的多维数据；对接收到的多维数据进行平行因子分解，得到含有目标信息的方向矩阵；根据辅助阵元的导向矢量以及第一估计算子，计算出目标的角度估计；根据所述角度估计以及发射阵元的导向矢量估计出目标的距离；根据不同目标之间的导向矢量，计算幅度误差估计；通过第二估计算子以及导向矢量获得相位误差估计。
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公开(公告)号：CN111814096A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010596844.2
申请日：2020-06-28
Applicant: 海南大学
Abstract: 基于子空间拟合的加权块稀疏恢复的MIMO雷达定位算法，包括十一个步骤。本发明摈弃现有技术中利用选择矩阵消除互耦影响的做法，通过参数化导向矢量构建块MIMO雷达信号接收模型，避免阵列孔径损失，在消除互耦的同时避免了接收信息的丢失，并推导了含有未知互耦系数的块结构接收数据模型的降维矩阵，由于降低了信号模型的维度，因此降低了算法的计算量，提高了计算效率，且摒弃了现有技术子空间拟合不是最优的情况，利用最优子空间拟合原理来构建稀疏恢复模型，相比于现存的算法，使得估算子空间与真实子空间之间误差更小，提高了采样数据信息的利用率，从而使得估算性能得到了提高，为MIMO雷达的有效应用提供了有利技术支撑。本发明具有好的应用前景。
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