一种基于平行因子分解的电磁矢量传感器MIMO雷达测向算法

TN953; 现有的电磁矢量传感器-多输入多输出(Electromagnetic vector sensor multiple-input multiple-output,EMVS-MIMO)雷达大多限制收发阵元以半波长约束分布,极大限制了雷达测向的分辨率.针对此问题,本文提出了一种基于平行因子(Parallel factor,PARAFAC)分解方法对目标进行二维角度估计的算法,该算法适用于所有任意发射阵列几何以及任意稀疏的接收阵列几何.首先,对接收阵列的匹配滤波后的信号构造三阶平行因子张量模型.然后,利用PARAFAC分解,得到发射方向、接收方向以及复合因子矩阵的估计值.最后,联合旋转不变...

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Published in数据采集与处理 Vol. 39; no. 6; pp. 1333 - 1344
Main Authors 文方青, 罗祥波, 师俊朋
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 三峡大学计算机与信息学院,宜昌 443002%国防科技大学电子对抗学院,合肥 230037 01.11.2024
水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室,宜昌 443002
Subjects
平行因子分解
二维角度估计
任意阵列几何
双基地电磁矢量传感器多输入多输出雷达
arbitrary array geometry
parallel factor(PARAFAC)decomposition
2D angle estimation
duel-base electromagnetic vector sensor multiple-input multiple-output radar(EMVS-MIMO)
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ISSN1004-9037
DOI10.16337/j.1004-9037.2024.06.004

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Summary:TN953; 现有的电磁矢量传感器-多输入多输出(Electromagnetic vector sensor multiple-input multiple-output,EMVS-MIMO)雷达大多限制收发阵元以半波长约束分布,极大限制了雷达测向的分辨率.针对此问题,本文提出了一种基于平行因子(Parallel factor,PARAFAC)分解方法对目标进行二维角度估计的算法,该算法适用于所有任意发射阵列几何以及任意稀疏的接收阵列几何.首先,对接收阵列的匹配滤波后的信号构造三阶平行因子张量模型.然后,利用PARAFAC分解,得到发射方向、接收方向以及复合因子矩阵的估计值.最后,联合旋转不变法、矢量叉积法和最小二乘法,得到目标的高分辨率、无模糊特性二维角度估计的闭式解.本文所提出的算法具有精度高、计算复杂度低的特点,计算机仿真验证了基于张量分解的算法在任意双基地EMVS-MIMO雷达模型上的应用,该算法能够准确地估计出多个目标的二维角度参数,证明了所提算法的有效性和优越性.
ISSN:1004-9037
DOI:10.16337/j.1004-9037.2024.06.004