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公开(公告)号：CN113093144B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202110551473.0
申请日：2021-05-20
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明涉及基于采样数据矩阵重构的MIMO雷达DOA估计方法，其将MIMO雷达的阵元失效分为冗余虚拟阵元失效和非冗余虚拟阵元失效。当冗余虚拟阵元失效时，对空间上相同位置的正常工作冗余虚拟阵元数据取均值来填充失效阵元的缺失数据，以降低阵元失效对目标DOA的估计的影响，算法处理复杂度低，实时性高。当非冗余虚拟阵元失效时，联合利用MIMO雷达虚拟阵列的采样数据矩阵的低秩和稀疏先验，不仅能挖掘矩阵行间或列间的相关性，而且还能充分利用行内或列内的相关性，对降维填充后的数据矩阵中整行缺失元素进行高精度重构，有效提高MIMO雷达在阵元失效时的DOA估计精度。
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公开(公告)号：CN113655444B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202110989797.2
申请日：2021-08-26
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G01S7/02
Abstract: 本发明涉及MIMO雷达DOA估计领域，公开了一种阵元失效下基于重加权先验的MIMO雷达DOA估计方法，利用SVD分解技术对虚拟阵列输出数据矩阵进行降维预处理，增强对噪声的鲁棒性；针对降维后存在整行缺失元素的输出数据矩阵，建立联合重加权低秩和稀疏先验信息的矩阵填充模型；在交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers，ADMM)框架下利用增广拉格朗日乘子法(Augmented Lagrange Method，ALM)迭代得到最优解，在每次迭代中对权值进行更新调整以增强解的低秩性和稀疏性，并对过完备字典进行收缩处理以进一步降低计算复杂度，当算法收敛时即可由稀疏解估计出目标DOA。
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公开(公告)号：CN113093144A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110551473.0
申请日：2021-05-20
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明涉及基于采样数据矩阵重构的MIMO雷达DOA估计方法，其将MIMO雷达的阵元失效分为冗余虚拟阵元失效和非冗余虚拟阵元失效。当冗余虚拟阵元失效时，对空间上相同位置的正常工作冗余虚拟阵元数据取均值来填充失效阵元的缺失数据，以降低阵元失效对目标DOA的估计的影响，算法处理复杂度低，实时性高。当非冗余虚拟阵元失效时，联合利用MIMO雷达虚拟阵列的采样数据矩阵的低秩和稀疏先验，不仅能挖掘矩阵行间或列间的相关性，而且还能充分利用行内或列内的相关性，对降维填充后的数据矩阵中整行缺失元素进行高精度重构，有效提高MIMO雷达在阵元失效时的DOA估计精度。
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公开(公告)号：CN113655444A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110989797.2
申请日：2021-08-26
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G01S7/02
Abstract: 本发明涉及MIMO雷达DOA估计领域，公开了一种阵元失效下基于重加权先验的MIMO雷达DOA估计方法，利用SVD分解技术对虚拟阵列输出数据矩阵进行降维预处理，增强对噪声的鲁棒性；针对降维后存在整行缺失元素的输出数据矩阵，建立联合重加权低秩和稀疏先验信息的矩阵填充模型；在交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers，ADMM)框架下利用增广拉格朗日乘子法(Augmented Lagrange Method，ALM)迭代得到最优解，在每次迭代中对权值进行更新调整以增强解的低秩性和稀疏性，并对过完备字典进行收缩处理以进一步降低计算复杂度，当算法收敛时即可由稀疏解估计出目标DOA。
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