基于多级维纳滤波的双基地MIMO雷达多目标定位方法

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为了降低双基地多输入多输出(MIMO)雷达目标定位过程中的计算复杂度,避免进行占主要计算量的协方差矩阵特征值分解或奇异值分解和二维空间谱的峰值搜索,将多级维纳滤波(MSWF)应用于双基地MIMO雷达多目标定位的研究中。利用MSWF的前向递推原理,得到信号子空间;然后利用ESPRIT算法估计发射角(DOD)和接收角(DOA),且DOD和DOA自动配对,实现了多目标交叉定位。分析了本文算法和ESPRIT算法的计算复杂度,并通过仿真实验及性能分析验证本文算法的有效性。理论分析和实验结果表明:本文算法在保证二维方位角估计性能的基础上,显著地降低了计算复杂度,缩短了运算时间,更加符合MIMO雷达信号实时处理的要求。 In order to reduce the computational complexity of the target localization process of bistatic MIMO (Multiple Input Multiple Output) MIMO radar and avoid the eigenvalue decomposition or singular value decomposition of the covariance matrix and the peak search of the two-dimensional space spectrum which account for the main computational complexity, Wiener filtering (MSWF) is applied to the research of multi-target localization in bistatic MIMO radar. The signal subspace is obtained by using the forward recursion principle of MSWF. Then, the transmit angle (DOD) and receive angle (DOA) are estimated by ESPRIT algorithm, and the DOD and DOA are automatically paired to achieve multi-target cross-location. The computational complexity of the proposed algorithm and ESPRIT algorithm is analyzed. The effectiveness of the proposed algorithm is verified by simulation experiments and performance analysis. The theoretical analysis and experimental results show that the proposed algorithm not only reduces computational complexity and shortens computation time but also meets the requirements of real-time processing of MIMO radar signals, while ensuring the performance of two-dimensional azimuth estimation.
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