中文引用格式: 毛喻仟,盛繼松,,張連江,,等. FOCMLAD算法:未知相關(guān)雜噪下的MMW-FMCW雷達的角度估計[J]. 電子技術(shù)應(yīng)用,,2025,51(4):97-100.
英文引用格式: Mao Yuqian,,Sheng Jisong,,Zhang Lianjiang,et al. FOCMLAD approach: angle estimation for MMW-FMCW radar under unknown correlated clutter noise[J]. Application of Electronic Technique,,2025,,51(4):97-100.
引言
線性頻率調(diào)制連續(xù)波(LFMCW)信號通常用于雷達、船舶導(dǎo)航,、聲納,、地震預(yù)報等[1-2]。過去,,F(xiàn)MCW雷達主要用于精確距離測量,。目前,MMW-FMCW雷達的應(yīng)用拓展到汽車,、廣域監(jiān)視等領(lǐng)域中,。與脈沖波相比,MMW-FMCW雷達具有發(fā)射功率較低,、成本效益高,、調(diào)制簡化和處理簡單等優(yōu)點,引起了工業(yè)部門的日益關(guān)注,。
目前MMW-FMCW雷達常用的頻率為24 GHz,、60 GHz和77 GHz。圖1是TI公司生產(chǎn)的著名77 GHz AWR2944雷達評估板,。
準確的角度估計在雷達目標識別和檢測方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用[3-10],。傳統(tǒng)角度估計算法包括Capon方法、基于子空間的方法和最大似然(ML)方法,。在接下來的幾十年里,,無數(shù)的衍生算法可能會繼續(xù)完善這些角度估計技術(shù)。
壓縮感知理論的出現(xiàn)通過利用觀測信號的空間稀疏性促進了更好的角度估計,。然而,,相關(guān)噪聲會降低傳統(tǒng)角度估計方法的性能,,其通常建模成空間自回歸(AR)過程[11-12]。為了緩解相關(guān)噪聲的干擾,,學(xué)者們提出了有效的方法,,例如協(xié)方差差分方法和基于四階累積量的方法。除此之外,,學(xué)者們進一步利用了多維譜估計算法[13-15],,但其計算復(fù)雜度非常高。
為了解決FMCW雷達中空間相關(guān)噪聲的干擾問題,,Mao等人[16]引入了2D-ESPRIT和2D-MUSIC等算法的思想,,提出了HRMR算法,該算法有效地消除了空間相關(guān)噪聲的干擾,。此外,,HRMR算法的計算復(fù)雜度優(yōu)于傳統(tǒng)的二維算法估計技術(shù)。HRMR算法關(guān)注于目標中頻信號的頻率估計,,隨后進行角度估計,。
HRMR算法取決于頻率估計的準確性和分辨率。HRMR算法的角度估計性能依賴于時域的MUSIC和ESPRIT諧波檢索算法,。當存在時域相關(guān)雜波時,,HRMR算法的MUSIC和ESPRIT諧波檢索方法的頻域估計精度會嚴重下降。而四階累積量算法對高斯相關(guān)雜波不敏感,,因此本文運用四階累積量算法估計信號的頻率,,從而提高在相關(guān)雜波中的頻率估計性能,進而提高最終的信號角度估計性能,。
事實上,,空間相關(guān)噪聲和時域相關(guān)雜波非常復(fù)雜,難以用具體的模型建模,。研究人員通常使用零均值等方法非線性(ZMNL)和空間不變隨機過程(SIRP)模擬非高斯雜波,。學(xué)者們提出幾種有效的雜波抑制技術(shù),其中使用FOC方法可以有效地抑制相關(guān)雜波的干擾,。雜噪是由時域相關(guān)的雜波和空間相關(guān)的噪聲組成的,,并導(dǎo)致異常值的出現(xiàn)。此時,,最小二乘法不再是最佳估計方法,,準確性可能會降低。為了減輕不利影響,,數(shù)學(xué)家采用了穩(wěn)健估計,。其中LAD方法[17,18]可以用于抵消非高斯雜噪,,從而提高角度估計精度,。
本文的新穎之處在于:利用基于四階累積量的MUSIC算法抑制雜噪的時域相關(guān)性,,以及利用LAD估計抑制雜噪的非高斯特性。
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作者信息:
毛喻仟,,盛繼松,,張連江,王強
(中國船舶集團有限公司第八研究院,,江蘇 揚州 225002)