基于波形选择的MIMO雷达三维稀疏成像与角度误差校正方法.pdf

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1、第36卷第2期电子与信息学报、1．36NO．22014年2月JournalofElectronics&InformationTechnologyFeb．2014基于波形选择的MIMO雷达三维稀疏成像与角度误差校正方法杨杰廖桂生李军党博刘长赞f西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室西安710071)摘要：该文研究稀疏目标场景下，波形选择对基于压缩感知理论的MIMO雷达成像效果的影响并提出一种改进的成像角度误差校正方法。首先分析了模糊函数和压缩感知匹配字典的相关系数之间的关系；然后，在空间小角度域情况下，针对成像场景中的角度误差，提出一种改进的基于迭代最小化的稀疏学习fSLI

2、M)算法进行校正。仿真结果表明，选择具有较低旁瓣模糊函数的发射波形可以提高成像质量，改进的SLIM算法可以有效补偿角度误差。关键词：MIMO雷达；稀疏成像；波形选择；角度误差校正；基于迭代最小化的稀疏学习(SLIM)中图分类号：TN958文献标识码：A文章编号：1009—5896(2014)02—0428—07DOI：10．3724／SP．J．1146．2013．00500ThreeDimensionalMIMORadarImagingUsingSparseModelBasedonWavefcIrmSelectionandCalibrationMethodinthePrese

3、nceofAngleImperfectionsYangJieLiaoGui··shengLiJunDangBoLiuChang-zan(NationalLaboratoryofRadarSignalProcessing，XidianUniversity，Xi’an710071，China)Abstract：TheeffectofwaveformselectiononcompressivesensingMIMOradarimagingusingsparsemodelandanimprovedcalibrationmethodinthepresenceofangleimperfe

4、ctionsareresearchedinthispaper．FirstlytherelationshipbetweenambiguityfunctionandCompressiveSensing(CS)“dictionarycoherencecoeficient”isanalyzed．Then，inthepresenceofsmallspatialangle，animprovedmethodbasedon“SparseLearningviaIterativeMinimization’(SLIM)algorithmisproposedtocalibrateangleerror

5、s．Simulationresultsillustratethattheimagingqualitycanbeenhancedwhenselectedwave~rmshavelowsidelobesandprovethatthemodifedmethodcancalibrateangleerrorseffectively．Keywords：MIMOradar；Imagingusingsparsemodel；Wave~rmselection；Angleimperfectionscalibration；SparseLearningviaIterativeMinimization(

6、SLIM)1引言极大地降低数据存储、处理和传输的成本，并且可以以高概率重构出原目标场景，提高分辨率。与传统相控阵雷达相比，多输入多输出鉴于压缩感知理论相比传统匹配滤波的优势，(MIM0)雷达使用多天线发射多重探测信号照射目文献『6—81研究了压缩感知在MIMO雷达成像中的标，并利用多天线接收目标反射的后向散射回波信应用。在MIMO雷达中，成像区域是关于距离、角号，可以显著改善参数可辨识性，实现更为灵活的度、多普勒的3维空间，相比传统相控阵雷达增加发射方向图设计，改进目标检测和参数估计性能[1]o了角度维这一自由度[71，因而目标场景在MIMO雷本文主要研究窄带单基地MIMO雷

7、达稀疏成达的探测空间具有稀疏性，进而可以应用压缩感知像问题。在实际雷达成像场景中，如果目标是稀疏算法进行重构。分布的，则成像场景可以进行稀疏表示，而压缩感与传统的匹配滤波算法不同，压缩感知是一种知作为一种有效的方法，特别适用于这类稀疏问题基于凸优化的重构算法，因而能够突破由雷达模糊的求解。文献『2，3]具体研究了压缩感知在雷达系统函数的不确定性准则funcertaintyprinciple)所引起中的应用，并取得了一些有意义的成果。与传统的的成像分辨率限制[9】，另一方面，文献f2]已经证明基于匹配滤波