關 閉

新聞中心

EEPW首頁 > 安全與國防 > 設計應用 > 基于盲波束形成的MIMO雷達穩(wěn)健參數(shù)估計

基于盲波束形成的MIMO雷達穩(wěn)健參數(shù)估計

作者:劉帥 時間:2016-03-09 來源:電子產(chǎn)品世界 收藏
編者按:多輸入多輸出(MIMO)雷達采用多發(fā)多收模式,不僅存在接收端陣列誤差,同時又引入了發(fā)射端陣列誤差,因此克服系統(tǒng)誤差,保證信號處理的穩(wěn)健性要比傳統(tǒng)雷達更為困難。在接收端和發(fā)射端未知陣列流形下,本文利用目標的多普勒信息,用盲自適應波束形成器實現(xiàn)了MIMO雷達DOA-Doppler的穩(wěn)健估計。仿真結(jié)果驗證了該方法的有效性。

摘要:多輸入多輸出(MIMO)雷達采用多發(fā)多收模式,不僅存在接收端,同時又引入了發(fā)射端,因此克服系統(tǒng)誤差,保證信號處理的穩(wěn)健性要比傳統(tǒng)雷達更為困難。在接收端和發(fā)射端未知陣列流形下,本文利用目標的多普勒信息,用器實現(xiàn)了-Doppler的穩(wěn)健估計。仿真結(jié)果驗證了該方法的有效性。

本文引用地址:http://butianyuan.cn/article/201603/287504.htm

引言

  是最近幾年新提出的一個概念[1],它的空間分集技術從多個角度觀察目標,所以對于目標的RCS起伏不敏感[2],此外,利用靈活的發(fā)射分集設計,可以獲得高的空間分辨率[3]。因此,MIMO雷達很快成為了當前研究的熱點[2-7]。

  針對MIMO雷達的參數(shù)估計問題,文獻[3]和文獻[5]提出了波束形成算法,包括Capon,Apes算法,還有結(jié)合了兩者優(yōu)點的CAPES方法。文獻[8]應用經(jīng)典的Capon方法實現(xiàn)了收發(fā)分置的MIMO雷達和DOD的聯(lián)合估計;文獻[9]提出了基于ESPRIT方法和DOD的估計。文獻[10]分析了雙基地多載頻MIMO雷達的目標運動參數(shù)速度與加速度的估計。文獻[11]分析了MIMO雷達對目標徑向速度的估計性能。文獻[12]采用空時二維MUSIC方法實現(xiàn)了距離和角度的超分辨。

  但這些方法要求陣列導向矢量精確已知,否則DOA的估計性能將大幅下降。MIMO雷達采用多發(fā)多收的模式,不僅存在接收端,同時又引入了發(fā)射陣列誤差,因此克服系統(tǒng)誤差,保證信號處理的穩(wěn)健性比傳統(tǒng)陣列雷達更為困難。

  針對MIMO雷達接收端的陣列誤差,文獻[5]推導了穩(wěn)健的Capon方法(RCB, Robust Capon Beamformer)和具有雙約束條件的穩(wěn)健Capon方法(DCRCB, Doubly Constrained Robust Capon Beamformer),獲得了較好的估計性能。文獻[7]鑒文獻[13]中RCB方法,推導了穩(wěn)健的APES方法。以上文獻均沒考慮發(fā)射端的陣列誤差。

  運動目標的回波具有Doppler時域結(jié)構(gòu),勻速運動的目標回波具有固定的Doppler頻移。在接收端和發(fā)射端未知陣列流形下,本文利用目標的Doppler信息,用器實現(xiàn)了MIMO雷達DOA-Doppler的穩(wěn)健估計,并定性比較了發(fā)射端和接收端陣列誤差對參數(shù)估計性能的影響。

1 MIMO雷達陣列誤差模型

  假定空間同一距離門內(nèi)存在K個不相干的遠場點目標,Doppler頻率分別為fd1',fd2',…,fdk',在一次脈沖處理間隔期間假設目標速度恒定,且處于同一個距離門。fr是脈沖重復頻率,根據(jù)采樣定理,,故定義歸一化Doppler頻率,。目標反射幅度為,

  假定MIMO雷達系統(tǒng)由M個發(fā)射天線的均勻線陣T1,T2,……TM和N個接收天線的均勻線陣R1,R2,……RN構(gòu)成。接收端陣元間距,發(fā)射端陣元間距,MIMO雷達此時相當于一個陣元數(shù)為MN的虛擬線陣[8]。系統(tǒng)同時發(fā)射M個線性獨立編碼脈沖,L是一個脈沖周期的碼數(shù)。發(fā)射信號是正交獨立的。表示向量或矩陣的轉(zhuǎn)置運算。

  為簡化,假定波達方向(Direction of Arrival, DOA)和離波方向(direction of departure , DOD)均取θ。這里假定發(fā)射端和接收端天線均存在陣列誤差。目標數(shù)滿足K≤NM-1[8],設第k個目標波達角為θk,噪聲為零均值,空間白和時間白的復高斯隨機噪聲,且各陣元上的噪聲與噪聲、噪聲與信號之間互不相關。接收端接收到的第P次回波為:

(1)

  式(1)中,表示對角元素為的對角矩陣,而分別是接收陣列和發(fā)射陣列的實際導向矩陣。而分別是接收端和發(fā)射端的理想導向矢量。

式中,分別是第n個接收天線和第m個發(fā)射天線的陣元響應。而ε和Δ分別表示陣元增益誤差和相位誤差。

  首先通過匹配濾波器組,不難證明:

(2)

  這里,表示將矩陣的列依次排成一列,,其中第n個接收天線接收的第m個發(fā)射天線的第p次回波可表示為:

  故Y的第P列數(shù)據(jù)可以表示為

(3)

  式中,表示MIMO雷達虛擬陣列的導向矩陣, 表示Kronecker積。接下來的任務就是根據(jù)含有陣列誤差的陣列數(shù)據(jù)Y估計出目標的Doppler和DOA。

2 MIMO雷達DOA-Doppler穩(wěn)健估計

  本文采取雙端聯(lián)合處理方法,即把發(fā)射端陣列誤差耦合進接收端陣列誤差,,再按照現(xiàn)有的穩(wěn)健處理算法一并處理。

2.1 MIMO雷達Doppler信號

  考慮到實際系統(tǒng)的誤差主要存在空域,而時域采樣誤差很小,勿需考慮,基本符合實際。

  本文不是利用含有陣列誤差的虛擬陣列導向矩陣,而利用更精確的Doppler頻率,構(gòu)造目標函數(shù),實現(xiàn)MIMO雷達盲自適應波束形成,從而完成DOA-Doppler的穩(wěn)健估計。

  設MN維列矢量W是盲自適應波束形成器的加權(quán)系數(shù),則陣列波束形成的第p次輸出為,調(diào)整W,使其與除外的所有其他方向矢量,都正交,且與的內(nèi)積近似等于,即使陣列輸出與單位Doppler復指數(shù)的均方差最?。?/p>

(4)

  對(4)式目標函數(shù)尋優(yōu),可求出K個局部最小點,得到K個Doppler估計和K個聯(lián)合空域權(quán)矢量,也即K個波束,由此得到K個DOA的估計值。

  先固定 ,將(4)式展開求導得極值點,則最優(yōu)權(quán)矢量為:

(5)

  式中,是對MIMO雷達虛擬陣列各陣元同時在fd點作Doppler濾波后的陣列矢量。從式(4)可知,計算自適應波束形成的權(quán)矢量W并不需要虛擬導向矢量已知,而是要求目標的Doppler頻率已知,因此它是一個盲波束形成器。

2.2 目標Doppler-DOA的估計

  把帶入,得

(6)

  空域相關矩陣R是對K個信號在空域維上作白化處理,僅保留Doppler頻率為fd的信號,而在其他Doppler頻率對應的空域方向上形成零點,將fd與其他Doppler信號分離。若R為單位矩陣,則(6)式為常規(guī)的時域Doppler處理方法(傅氏變換),其分辨率取決于時間快拍數(shù)P值。這時借助空域相關矩陣R將會顯著改善Doppler的分辨性能。

  用理想的聯(lián)合導向矢量與式(5)的最優(yōu)權(quán)矢量作內(nèi)積,并對θ搜索得到:

(7)

  式中,按式(7)得到DOA估計能自動實現(xiàn)DOA與Doppler的配對。盲波束形成方向圖的主瓣方向是對應fdk的方向估計的估計性能對陣列誤差有較強的容差能力,是一種穩(wěn)健的參數(shù)估計方法。

3 仿真實驗

  假設發(fā)射天線M=4,接收天線N=5,L=256,脈沖數(shù)P=64,假定噪聲是零均值、空間白和時間白的復高斯隨機噪聲,SNR=5dB。假定空間同一距離門存在兩個不相干的目標,來自方向[-20°, 20°],歸一化的Doppler頻率為(-0.2, 0.01),目標反射系數(shù)。陣元增益誤差ε和陣元相位誤差 Δ為獨立分布服從零均值,方差分別為的高斯分布。

3.1 仿真一

  假定發(fā)射和接收端均存在陣列誤差,且=20%,=20%,仿真結(jié)果如圖1。

  從圖1中圖(a)可知,當陣元增益誤差和相位誤差滿足=20%,=20%時,Capon算法已經(jīng)失效,而從圖(b)可知利用盲波束形成法可獲得較高的Doppler的估計性能。由圖(c)可見,目標1的盲波束形成方向圖在方向-20°形成主瓣,而在目標2方向20°形成零點,其方向圖性能非常理想。圖(d)中方向圖在目標1方向得到較深零點的同時,在目標2方向形成主瓣。

3.2 仿真二

  假定在空間0°方向存在一個波形未知的強干擾,其強度為500,是的40dB。仿真二研究了此種MIMO雷達配置下,發(fā)射端陣元誤差對DOA估計的影響。發(fā)射天線誤差滿足=5%,=5%

  從圖2中圖(a)可知, Capon算法并不能抑制存在于0°方向的強干擾。對比圖1圖(b)和圖2圖(b)可知利用盲波束形成法Doppler的估計性能不受強干擾的影響。由圖(c)可見,盲波束形成方向圖在目標1方向-20°形成主瓣,而在目標2方向20°和強干擾方向0°分別形成零點。圖(d)中方向圖在目標2方向形成主瓣的同時,在目標1方向和強干擾方向形成很深的零點。

3.3 仿真三

  仿真三研究了此種MIMO雷達配置下,接收端陣列誤差對DOA估計的影響,且接收天線誤差滿足=5%,=5% ,其他仿真條件同仿真二。

  對比圖2圖(a)和圖3圖(a)可知,對于此種MIMO雷達天線配置,接收端陣列誤差對DOA估計的影響比發(fā)射端陣列誤差的影響大。由圖3圖(b)可見,利用盲波束形成法Doppler的估計性能穩(wěn)定,幾乎不受陣列誤差的影響。圖(c)和圖(d)中盲波束形成方向圖性能穩(wěn)定。

3.4 仿真四

  仿真四中,發(fā)射端和接收端均存在陣列誤差,且滿足=5%,=5% ,其他仿真條件同仿真二。

  從圖4中圖(a)可以看出,Capon算法空間譜在0°強干擾方向有很高的峰值,而在目標方向峰值很小且不穩(wěn)定。由圖(b)可見,Doppler的估計性能很穩(wěn)定,不受強干擾和陣列誤差的影響。圖(c)在目標1方向-20°形成主瓣,而在目標2方向20°和強干擾方向0°分別形成零點。圖(d)中方向圖在目標2方向形成主瓣的同時,在目標1方向和強干擾方向形成了很深的零點。對比圖2圖3,利用多普勒信息的盲波束形成方向圖性能比較穩(wěn)定,可克服陣列天線誤差。

4 結(jié)論

  陣列誤差存在于空域,而時域信息Doppler頻率幾乎不受陣列誤差的影響。利用目標的Doppler信息,本文采用盲波束形成技術有效的克服了陣列誤差帶來的影響,實現(xiàn)了MIMO雷達的穩(wěn)健參數(shù)估計。仿真結(jié)果表明,在此種MIMO雷達配置下,接收端陣列誤差對MIMO參數(shù)估計的影響要比發(fā)射端陣列誤差的影響要大,而盲波束形成器可以獲得Doppler-DOA穩(wěn)健估計。

  本文采取雙端聯(lián)合處理方法,降低了盲波束形成算法的穩(wěn)健性。若采用收發(fā)級聯(lián)方式,在接收端和發(fā)射端分別采用穩(wěn)健的處理方法,可以避免誤差耦合,提高穩(wěn)健處理的性能。這將是我們下一階段的任務。

參考文獻:

  [1]E. Fishler, A. Haimovich, R. Blum, D. Chizhik, L. Cimini, and R. Valenzuela, MIMO radar: an idea whose time has come [A], Proceedings of t-he IEEE Radar Conference [C], pp. 71-78, April2004.

  [2]E. Fishler, A. Haimovich, R. Blum, D. Chizhik, L. Cimini, and R. Valenzuela. Spatial diversity in radars modles and detection performance [J]. IEEE Transaction Signal Processing, 2006,54(3):823-838

  [3]X. Luzhou, L. jian and P. Stoica. Adaptive Techniques for MIMO Radar [J]. IEEE Workshop Sensor Array Multi-Chanel Processing. Waltham, MA, USA, July, 2006.

  [4]N. H. Lehmann, E. Fishler, A. Haimovich. Evaluation of Transmit Diversity in MIMO Radar Direction Finding [J]. Signal Processing. IEEE Transaction on 2007,55(5):2215-2225

  [5]X. Luzhou, L. jian and P. Stoica. Target Detection and Parameter Estimation for MIMO Radar Systems [J]. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. 2008(6):44

  [6]A. Jackson, P. Stoica. Combining Capon and APES for estimation of spectral Lines. Circuits, System, and Signal Processing, 19, 2(2000),159-169

  [7]夏威,何子述.APES算法在MIMO雷達參數(shù)估計中的穩(wěn)健性研究[J].電子學報,2008(9):36

  [8]Haidong Yan, Jun Li, and Guisheng Liao. Multi-target Identification and Location Using Bistatic MIMO Radar Systems [J]. EURASIP Journal on Advances in Signal Processing. Volume 2008,Article ID 283483, 8 pages. Doi: 10.1155/2008/283483

  [9]C. Duofang, C. Baixiao and Q. Guodong. Angle Estimation Using ESPRIT in MIMO Radar [J]. Electronics Letters 5th June 2008(12):44

  [10]秦國棟,陳伯孝,陳多芳,張守宏.雙基地MIMO雷達目標運動參數(shù)估計[J].系統(tǒng)工程與電子技術,2009, Vol.31, No.4

  [11]曲毅,廖桂生,朱圣棋,李軍.MIMO雷達的目標運動方法及速度估計[J].西安電子科技大學學報,2008(5):35

  [12]楊明磊,陳伯孝,秦國棟,張守宏.多載頻MIMO雷達的空時超分辨算法[J].電子信息學報,2009(9):31

  [13]Li J, Stoica P, Wang Z. On robust Capon beamforming and diagonal loading [J]. IEEE Trans-actions on Signal Processing, 2003, 51(7);1702-1715


本文來源于中國科技期刊《電子產(chǎn)品世界》2016年第2期第64頁,歡迎您寫論文時引用,并注明出處。



評論


相關推薦

技術專區(qū)

關閉