正交頻分復(fù)用雷達(dá)超分辨距離與角度值聯(lián)合估計(jì)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于通信技術(shù)領(lǐng)域，更進(jìn)一步涉及雷達(dá)陣列信號處理技術(shù)領(lǐng)域中的一種正 交頻分復(fù)用（orthogonal-frequency-divisionmultiplexing,OFDM)雷達(dá)超分辨距離與角 度值聯(lián)合估計(jì)方法。采用本發(fā)明估計(jì)得到的距離值和角度值，可用于正交頻分復(fù)用雷達(dá)對 空間動目標(biāo)進(jìn)行定位與跟蹤。
【背景技術(shù)】
[0002] 波達(dá)角（directionofarrival，D0A)估計(jì)是利用處于空間中不同位置的多個(gè)傳 感器陣列估計(jì)信號的空域參數(shù)。基于傅立葉波束形成的方法是由一組陣元接收得到信號樣 本，對樣本進(jìn)行傅立葉變換來估計(jì)波達(dá)角。然而，由于傅里葉變換方法受到瑞利限的限制， 導(dǎo)致其波束有高旁瓣并且分辨率也較低?；跀?shù)據(jù)二階統(tǒng)計(jì)特性的超分辨方法能夠突破陣 列孔徑的限制，其中，多重信號分類方法在理論上能夠得到空間目標(biāo)漸進(jìn)無偏的角度估計(jì)， 在一定的信噪比門限上，該算法的性能接近于最大似然（maximumlikelihood，最大似然方 法）的方法。它利用信號子空間與噪聲子空間的正交性，構(gòu)造空間的譜函數(shù)，通過搜索與噪 聲子空間正交的陣列流行矢量估計(jì)D0A。
[0003] 西安電子科技大學(xué)在其申請的專利"基于實(shí)數(shù)域廣義多重信號分類算法的目標(biāo)低 仰角估計(jì)方法"（專利申請?zhí)?01310296530. 0,公開號CN103364772A)中公開了一種基于實(shí) 數(shù)域廣義多重信號分類算法的目標(biāo)低仰角估計(jì)方法。該方法的具體步驟是：（1)對雷達(dá)接 收回波進(jìn)行采樣；（2)利用采樣數(shù)據(jù)計(jì)算采樣協(xié)方差矩陣；（3)對采樣協(xié)方差矩陣進(jìn)行空間 平滑和酉變換，得到實(shí)數(shù)域協(xié)方差矩陣；(4)對實(shí)數(shù)域協(xié)方差矩陣進(jìn)行特征值分解，獲得噪 聲投影矩陣；（5)構(gòu)造實(shí)數(shù)域?qū)蚴噶苛餍校?6)利用噪聲投影矩陣和實(shí)數(shù)域?qū)蚴噶苛餍?構(gòu)造空間譜，對空間譜二維角度搜索，獲得初次角度估計(jì)值；（7)利用初次角度估計(jì)值估計(jì) 多徑衰減系數(shù)，構(gòu)造二次空間譜，通過二維角度搜索得到角度估計(jì)值；(8)比較估計(jì)值中兩 個(gè)角度大小，將最大角度作為目標(biāo)仰角值。該方法降低了運(yùn)算復(fù)雜度，提高了雷達(dá)在低信噪 比下的角度估計(jì)性能。但是，該方法仍然存在的不足之處是，在步驟（1)和步驟（2)中是利 用多次快拍的采樣數(shù)據(jù)估計(jì)采樣協(xié)方差矩陣，不利于目標(biāo)的實(shí)時(shí)跟蹤。
[0004] 西安電子科技大學(xué)大學(xué)在其申請的專利"基于空間平滑協(xié)方差矩陣稀疏表示的波 達(dá)方向角估計(jì)方法"（專利申請?zhí)?01410280744. 3,公開號CN104020439A)中公開了一種基 于空間平滑協(xié)方差矩陣稀疏表示的波達(dá)方向角估計(jì)方法。該方法的具體步驟是：（1)采用 天線接收機(jī)形成均勻線陣；（2)采用空間平滑技術(shù)計(jì)算陣列輸出的空間平滑協(xié)方差矩陣； (3)將空間平滑協(xié)方差矩陣矢量化，得到稀疏模型向量；(4)將空域網(wǎng)格劃分，構(gòu)造超完備 基；（5)根據(jù)稀疏模型向量和超完備基的稀疏表示關(guān)系，建立約束優(yōu)化方程；(6)采用凸優(yōu) 化方法求解約束優(yōu)化方程得到最優(yōu)估計(jì)；（7)根據(jù)最優(yōu)估計(jì)值繪制幅度譜圖，獲得波達(dá)方 向角度值。該方法提高了無源測向的運(yùn)算速度及低信噪比下對相干信號源的估計(jì)性能。但 是，該方法仍然存在的不足之處是，步驟（1)中接收陣列接收到的信號載頻均相同，故不能 利用信號的頻率分集，導(dǎo)致信號的距離信息被忽略。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明的目的在于克服上述已有技術(shù)的不足，提出一種正交頻分復(fù)用雷達(dá)超分辨 距離與角度值聯(lián)合估計(jì)方法。本發(fā)明是基于在窄帶信號條件下，正交頻分復(fù)用雷達(dá)的回波 信號中目標(biāo)的距離和角度值具有無耦合特性，基于直接數(shù)據(jù)域方法在距離角度二維域進(jìn)行 二維平滑，實(shí)現(xiàn)了單快拍條件下的目標(biāo)超分辨距離角度值估計(jì)。
[0006] 實(shí)現(xiàn)本發(fā)明目的的基本思路是：首先，正交頻分復(fù)用雷達(dá)發(fā)射正交頻分復(fù)用波形 信號；其次，正交頻分復(fù)用雷達(dá)接收經(jīng)空間動目標(biāo)反射后的回波信號，對回波信號進(jìn)行向 量化表示；然后，利用二維空間平滑方法取樣；最后，聯(lián)合估計(jì)空間動目標(biāo)的距離值和角度 值。
[0007] 為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明具體實(shí)現(xiàn)步驟如下：
[0008] (1)發(fā)射正交頻分復(fù)用波形信號：
[0009] 正交頻分復(fù)用雷達(dá)的一維等距線陣中的陣元，同時(shí)發(fā)射正交頻分復(fù)用波形信號， 每個(gè)正交頻分復(fù)用波形信號包含相同的子載波個(gè)數(shù)，每個(gè)相鄰的子載波頻率間隔相同；
[0010] (2)向量化表示：
[0011] (2a)正交頻分復(fù)用雷達(dá)的一維等距線陣，接收由正交頻分復(fù)用波形信號經(jīng)空間動 目標(biāo)反射后的回波信號；
[0012] (2b)正交頻分復(fù)用雷達(dá)對回波信號進(jìn)行一次快拍，得到回波數(shù)據(jù)；
[0013] (2c)使用濾波器，濾除回波數(shù)據(jù)中的載波；
[0014] (2d)將回波數(shù)據(jù)中的時(shí)間取樣離散化后以向量形式表示；
[0015] ⑶相位補(bǔ)償：
[0016] 使用乘法器，對回波數(shù)據(jù)中的每一列進(jìn)行相位補(bǔ)償，得到含有空間動目標(biāo)的距離 信息和角度信息的回波矩陣；
[0017] (4)二維空間平滑取樣：
[0018] (4a)提取回波矩陣的第一列數(shù)據(jù)重新排列成一個(gè)矩陣，重新排列后的矩陣的行數(shù) 為正交頻分復(fù)用波形信號子載波的個(gè)數(shù)，列數(shù)為正交頻分復(fù)用雷達(dá)的一維等距線陣陣元的 個(gè)數(shù)；
[0019] (4b)采用二維循環(huán)滑窗取樣方法，對重新排列后的矩陣進(jìn)行取樣，得到樣本子 陣；
[0020] (4c)將樣本子陣重新排列為一個(gè)矩陣，將該矩陣作為米樣樣本；
[0021] (5)按照下式，計(jì)算空間動目標(biāo)的二維搜索矢量：
[0022] a", (OM) =aWv ((R)
[0023] 其中，aw(0，R)表示空間動目標(biāo)的二維搜索矢量，W表示采樣樣本的協(xié)方差矩陣特 征值的個(gè)數(shù)，且W=NsXMs，Ns表不滑窗所用窗的行數(shù)，Ms表不滑窗所用窗的列數(shù)，0表 示空間動目標(biāo)的波達(dá)角度，R表示空間動目標(biāo)與正交頻分復(fù)用雷達(dá)的距離，aMs(0)表示空 間動目標(biāo)的方向?qū)蚴噶浚?表示做克羅內(nèi)克相乘操作，aNs (R)表示空間動目標(biāo)的距離導(dǎo) 向矢量；
[0024] (6)計(jì)算包含空間動目標(biāo)的距離信息和角度信息的譜強(qiáng)度：