基于三维压缩感知的MIMO雷达角度估计算法

摘要：

基于张量模型的参数估计是雷达信号处理的一个发展趋势,然而现有张量算法无法在估计精度和计算复杂度方面达到良好的折衷.为解决上述问题,提出一种三维压缩感知(Three-way compressive sensing,TWCS)的多输入多输出雷达角度估计算法.利用匹配滤波后的信号内部隐含的多维结构,将接收数据堆叠成一个三阶张量模型.为降低高维张量在存储和计算方面的复杂性,利用高阶奇异值分解对高维张量数据进行压缩.其次将压缩后的张量与三线性模型相联系,获取压缩的方向矩阵.利用目标角度在所处背景的稀疏性,设计两个过完备字典,采用优化的方法获取目标角度.由于利用了接收数据的多维结构,TWCS中参数估计的精度要优于传统的子空间算法.此外所提TWCS算法不需要额外配对计算,且能进一步获取目标的多普勒信息.最后,利用仿真实验验证TWCS算法的估计效果.

关键词：多输入多输出雷达、角度估计、三维压缩感知、高阶奇异值分解、三线性模型

所属期刊栏目：33

分类号：TN95

资助基金：国家自然科学基金61271327,61471191,61501233,61701046;南京航空航天大学博士学位论文创新与创优基金BCXJ14-08;江苏省研究生培养创新工程KYLX_0277;长江大学电子信息学院创新基金2016-DXCX-05

在线出版日期：2018-06-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：231-239