MIMO雷达中基于互协方差压缩感知的角度估计算法  

Algorithm for Angle Estimation in MIMO Radar Based on Cross-Covariance Compressed Sensing

作　　者：李建峰[1] 张小飞[1] 贲德[1,2] 

机构地区：[1]南京航空航天大学电子信息工程学院,南京210016 [2]中国电子科技集团公司第14研究所,南京210039

出　　处：《中国电子科学研究院学报》2013年第3期227-232,共6页Journal of China Academy of Electronics and Information Technology

基　　金：国家自然科学基金(61201208;61271327;61071164);江苏省博士后科研资助计划项目(1201039C);中国博士后科学基金(2012M521099);航空科学基金(20120152001);江苏高校优势学科建设工程资助项目;南京航空航天大学博士学位论文创新与创优基金(BCXJ13-09);江苏省普通高校研究生科研创新计划项目(CXZZ13-0165);青蓝工程;中央高校基本科研业务费专项资金(NS2013024;NZ2012010;kfjj120115;kfjj20110215)资助

摘　　要：将压缩感知(CS)理论应用到单基地集中式多输入多输出(MIMO)雷达的角度估计中,提出了MIMO雷达中基于互协方差CS的角度估计算法。首先进行降维变换降低复杂度,然后根据多快拍数据互协方差的特点,噪声影响被大大降低,最后构造字典并采用正交匹配追踪算法(OMP)进行压缩感知后期恢复。算法不再需要难以抉择的正则系数,并且利用了多快拍互协方差来估计波达角(DOA),对噪声有很强的鲁棒性,同时对相干目标也可准确估计。该算法的角度估计性能也优于现有文献的一些方法。仿真结果验证了算法的有效性。Applying compressed sensing（CS） theory to angle estimation in collocated monostatic Multiple-Input Multiple-Output（MIMO） radar,and proposing an algorithm for angle Estimation based on cross-covariance compressed sensing.Firstly,reduced-dimension transformation is utilized to reduce the complexity,and then the noise influence is greatly reduced according to the cross-covariance of the multi-snapshot data.Finally the dictionary can be conducted and Orthogonal matching pursuit（OMP） can be adopted for the compressed sensing recovery.This algorithm no longer needs the difficult choice of the regularization parameter and utilizes multi-snapshot cross-covariance to enhance the robustness to the noise.Meanwhile it works well for coherent targets.Furthermore,the angle estimate performance of this algorithm is better than some existing algorithms.The simulation results verify the effectiveness of the algorithm.

关 键 词：MIMO雷达 压缩感知 互协方差 波达角估计 

分 类 号：TN911.7[电子电信—通信与信息系统]