1.基于块Hankel矩阵填充的阵元故障MIMO雷达角度估计方法,其特征在于:具体包含如下步骤:步骤1,对收发阵列存在故障阵元的双基地MIMO雷达的接收信号进行匹配滤波,获得MN个虚拟阵元在Q个脉冲周期的输出信号其中,M为发射阵元数;N为接收阵元数; 和 分别为发射和接收故障阵列流形矩阵;S是目标系数矩阵;Z为噪声矩阵;⊙表示Khatri‑Rao积;双基地MIMO雷达的发射和接收阵列均可能存在故障阵元,当发射阵列中第pt个阵元出现故障时,其流形矩阵 中的第pt行为零;pt∈ΩT;
当接收阵列中第pr个阵元出现故障时,流形矩阵 中的第pr行为零,其中ΩT和ΩR分别为故障发射和接收阵元的位置集合;则虚拟阵列协方差矩阵在Q个脉冲周期下的最大似然估计为 pr∈ΩR;
步骤2,以 表示虚拟阵列协方差矩阵 中的第(q‑1)×M+p个列向量;在列向量 中从上而下每M个元素组成一个子列向量,其中,第n个子列向量表示为以子列向量 中的元素组成列向量其中, 表示 中第i个元素,i=kt,kt+1,…kt+γ‑1,kt=1,2,…,M‑γ‑1,表示向下取整运算,将列向量 按行顺序排列,构造Hankel矩阵步骤3,以Hankel矩阵 作为子块,构造矩阵 其
中kr=1,2,…,N‑η+1, 将矩阵 按行顺序排列,构造矩阵T
(·) 表示转置运算;
步骤4,利用矩阵 构造矩阵 并
将矩阵 按行顺序排列,构造矩阵
步骤5,以矩阵 作为子块,构造矩阵
再将矩阵 按行顺序排列,形成块Hankel矩阵
H3
步骤6,建立核范数最小化问题:minimize‖R ‖*,subject to 利用不定增广拉格朗日算法求解该核范数最小化问题,则可利用块Hankel矩阵 中的非零元H3素得到完整矩阵R 的估计值 其中,‖·‖*表示对矩阵取核范数,ΩH为块Hankel矩阵中的非零元素的位置集合, 表示在ΩH上的投影算子;
步骤7,由于MIMO雷达虚拟阵列协方差矩阵中每个元素与矩阵 中的多个元素相对应,则在 中对应协方差矩阵同一元素的所有冗余元素取均值以降低估计误差影响,并对取均值后的块Hankel矩阵进行步骤2至步骤5的反变换操作得到矩阵 原虚拟阵列协方差矩阵 中缺失数据以 中对应位置的数据进行替换,从而获得完整的虚拟阵列协方差矩阵步骤8,根据完整的虚拟阵列协方差矩阵 采用基于协方差矩阵的角度估计算法ESPRIT算法估计出目标角度。