基于RD-ANM的毫米波雷达动目标超分辨DOA估计方法.pdf
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1、基于RD-ANM的毫米波雷达动目标超分辨DOA估计方法舒月傅东宁陈展野*黄岩*张彦君谭晓衡陶俊(重庆大学微电子与通信工程学院重庆400044)(北京华力创通科技股份有限公司北京100193)(华力创通-北方工大雷达射频仿真联合实验室北京100144)(东南大学信息科学与工程学院毫米波国家重点实验室南京210096)(东南大学信息科学与工程学院水声信号处理教育部重点实验室南京210096)摘要:超分辨波达方位角估计是车载毫米波雷达实现目标精准定位及跟踪需要解决的关键问题。针对车载场景中常见的阵列孔径受限、少快拍、低信噪比以及信源相干的情况,该文提出了一种基于距离多普勒域原子范数最小化(RD-AN
2、M)的车载毫米波雷达动目标超分辨DOA估计方法:首先,构建了基于动目标雷达回波的距离多普勒域阵列接收信号;其次,设计了动目标多普勒耦合相位补偿矢量,用以削弱目标运动对DOA估计的影响;最后,提出了基于原子范数框架的多目标超分辨DOA估计方法。相较于车载毫米波雷达现使用的DOA估计算法,该文算法能够在基于低信噪比条件和单快拍处理前提下获得较高的测角分辨率和估计精度,以及拥有不牺牲阵列孔径对相干信号进行处理的稳健性能。理论分析、数值仿真以及实测实验验证了该文算法的有效性。关键词:毫米波雷达;动目标DOA估计;原子范数;单快拍;超分辨中图分类号:TN957文献标识码:A文章编号:2095-283X(
3、2023)05-0986-14DOI:10.12000/JR23040引用格式:舒月,傅东宁,陈展野,等.基于RD-ANM的毫米波雷达动目标超分辨DOA估计方法J.雷达学报,2023,12(5):986999.doi:10.12000/JR23040.Reference format:SHUYue,FUDongning,CHENZhanye,et al.Super-resolutionDOAestimationmethodforamovingtargetequippedwithamillimeter-waveradarbasedonRD-ANMJ.Journal of Radars,2023,
4、12(5):986999.doi:10.12000/JR23040.Super-resolution DOA Estimation Method for a Moving Target Equippedwith a Millimeter-wave Radar Based on RD-ANMSHUYueFUDongningCHENZhanye*HUANGYan*ZHANGYanjunTANXiaohengTAOJun(School of Microelectronics and Communication Engineering,Chongqing University,Chongqing 40
5、0044,China)(Hwa Create Technology Cop.,Ltd.,Beijing 100193,China)(HWA-NCUT Radar RF Simulation Laboratory,Beijing 100144,China)(State Key Laboratory of Millimeter Waves,School of Information Science and Engineering,Southeast University,Nanjing 210096,China)(Key Laboratory of Underwater Acoustic Sign
6、al Processing of Ministry of Education,School of Information收稿日期:2023-03-31;改回日期:2023-05-20;网络出版:2023-06-12*通信作者:陈展野;黄岩*CorrespondingAuthors:CHENZhanye,;HUANGYan,基金项目:国家自然科学基金(62001062,62271142,61901112)FoundationItems:TheNationalNaturalScienceFoundationofChina(62001062,62271142,61901112)责任主编:杨明磊Cor
7、respondingEditor:YANGMingleiTheAuthor(s)2023.ThisisanopenaccessarticleundertheCC-BY4.0License(https:/creativecommons.org/licenses/by/4.0/)第12卷第5期雷达学报Vol.12No.52023年10月JournalofRadarsOct.2023Science and Engineering,Southeast University,Nanjing 210096,China)Abstract:Super-resolutionDirectionofArrival(
8、DOA)estimationisacriticalproblemrelatedtovehicle-borneMillimeter-waveradarsthatneedstobesolvedtorealizeaccuratetargetpositioningandtracking.Basedonthecommonconditionsoflimitedarrayaperture,lowsnapshot,lowsignal-to-noiseratio,andcoherentsourceswithrespecttovehicle-bornescenarios,asuper-resolutionDOAe
9、stimationmethodforamovingtargetwithanMMWradarbasedonRange-DopplerAtomNormMinimize(RD-ANM)isproposedherein.First,anarrayforreceivingsignalsintherange-Dopplerdomainisconstructedbasedontheradarechoofthemovingtarget.Then,thecompensationvectorfortheDopplercouplingphaseofthemovingtargetisdesignedtoreducet
10、heinfluenceoftargetmotiononDOAestimation.Finally,amultitargetsuper-resolutionDOAestimationmethodbasedontheatomicnormframeworkisproposedherein.ComparedtotheexistingDOAestimationalgorithm,theproposedalgorithmcanachievehigherangularresolutionandestimationaccuracyowingtolowsignal-to-noiseratioandsingles
11、napshotprocessingconditions,aswellasrobustperformanceinprocessingcoherentsourceswithoutsacrificingarrayaperture.Theeffectivenessoftheproposedalgorithmisprovenviatheoreticalanalyses,numericalsimulations,andexperiments.Key words:Millimeter-waveradar;Directionofarrivalformovingtarget;Atomicnorm;Singles
12、napshot;Superresolution 1 引言车载雷达旨在实时获取全面准确的路况和环境信息,辅助驾驶人员做出决策和保障行车安全1。毫米波雷达(Millimeter-waveRadar,MMWRadar)由于工作频率高,分辨率高,体积小,且环境适应性好,兼具高性能和低成本,常被视为汽车主动安全领域的核心部件之一2。目前,车载毫米波雷达的研究热点主要集中于4D(FourDimensions)成像,对目标距离-多普勒-方位角-俯仰角的多维高分辨率精确测量的需求日益增长3。为满足目标波达方位角(DirectionofArrival,DOA)估计精度和角度分辨率的高性能需求,且考虑到实际系统设
13、计成本及实现,车载毫米波雷达常采用时分复用-多输入多输出(TimeDivisionMultiplexing-MultipleInputMultipleOutput,TDM-MIMO)体制,通过发射线性调频连续波(LinearFrequencyModulationContinuousWave,LFMCW)信号,在接收端进行通道分离并合成等效的虚拟阵列,从而能够获得更大的阵列孔径,提升DOA估计算法的角度分辨率和估计精度。除了硬件性能上的改进,通过超分辨DOA估计的信号处理方法提升角度分辨率和精度也是毫米波雷达一项重要的研究课题。目前,DOA估计方法大致分为3类,包括非参数模型谱估计类算法、传统超
14、分辨估计类算法、网格化超分辨估计类算法等。基于量测数据的非参数模型谱估计类算法4,5,典型如CBF,Capon以及IAA,其优势在于简单易实现,但受限于阵列孔径或信噪比条件,在测角分辨率和精度上存在一定限制。基于子空间分解或拟合的传统超分辨估计类算法6,典型如MUSIC,ML以及WSF,虽能够突破阵列瑞利限的限制,实现DOA超分辨精确估计,但本质上属于参数化方法,算法性能严重依赖于预设的模型参数,对实际应用场景和外部信号环境的要求较高7。基于稀疏信号表示和压缩感知理论的网格化超分辨DOA估计算法8,典型如OMP-DOA,L1-SVD,RVM-DOA等,该类算法在离散角度域稀疏建模,对阵列孔径的
15、依赖程度低,能够在少快拍(甚至是单快拍)、低信噪比、信源相关/相干等非理性外部环境下实现DOA的精确估计9,但存在理想化网格假设所导致的固有DOA估计字典失配问题,虽然有学者后续又提出了如增加网格划分密度、网格不均匀划分、字典自校正等技术来进一步修正模型误差10,改善该误差所带来的影响,但计算不稳定性的增加以及与精确稀疏重构条件之间的冲突进一步限制了算法性能的提升。为解决网格失配问题,近年来,基于原子范数理论和范德蒙德定理的无网格超分辨DOA估计算法受到了众多学者的广泛关注。由Chandrasekaran等人11提出的原子范数理论指出:原子范数利用原子集合凸包的连续特性来计算范数,能够在对信号
16、施加稀疏约束的同时保证其参数空间的连续性12,这相当于直接在连续域上进行稀疏建模,从而规避了网格离散化表示的过程。Tang等人13最先将原子范数理论引入无噪条件下的线谱估计问题中。Bhaskar等人14进一步对有噪情况下的复正弦叠加信号的频率和振幅估计问题进行了讨论,并提出原子范数软阈值(AtomicNormSoftThresholding,AST)算法。Yang等人15,16将线谱估计问题进一步扩展至DOA估计领域,并对等距均匀及稀疏阵列、完整及压缩数据场景下的基于原子范数最小化的DOA估计问题进行了研究。无网格超分辨DOA估计算法有着完备的理论支撑和成熟的数学工具,其本质在于以优化的方式重
17、构阵列的协方差矩阵,第5期舒月等:基于RD-ANM的毫米波雷达动目标超分辨DOA估计方法987然后利用该矩阵的范德蒙德分解实现目标的DOA估计,该类算法能够取得相较于前述网格化超分辨DOA估计算法更优的DOA估计性能,较符合车载毫米波雷达对于目标测向的高应用需求。车载场景下时常面临上述非理想的信号环境,如当目标高速运动时,距离徙动造成相干累积时间减少,无法获得大量的独立同分布快拍数据;当雷达本身发射功率有限、毫米波大气传播衰减较大且目标的散射截面积较小时,接收信号的信噪比较低;当探测场景中存在来自地面或其余物体反射的多径,或包含来自同距同速紧邻目标的信号时,接收信号内将包含相关(相干)信号等。
18、除非理想的外部信号环境外,毫米波雷达的待检测目标多为车辆、骑行者、行人等运动目标。为此,本文针对车载毫米波雷达应用所面临的实际问题,如少快拍、低信噪比、信源相干以及目标运动等情况,将研究重点放在对受限孔径条件下雷达角度分辨率和测角精度的提升上,提出了一种基于距离多普勒域原子范数最小化(Range-DopplerAtomNormMinimize,RD-ANM)的毫米波雷达动目标超分辨DOA估计方法。该方法主要包括如下步骤:首先,构建基于动目标雷达回波的距离多普勒域阵列接收信号;其次,设计动目标多普勒耦合相位补偿矢量,用以削弱目标运动对DOA估计的影响;最后,提出了基于原子范数框架的多目标超分辨D
19、OA估计方法。相较于车载毫米波雷达现使用的DOA估计算法,本文算法能够在基于低信噪比条件和单快拍处理前提下获得较高的测角分辨率和估计精度,以及拥有不牺牲阵列孔径对相干信号进行处理的稳健性能。理论分析、数值仿真以及实测实验验证了本文算法的有效性。2 TDM-MIMO毫米波雷达动目标回波模型MTX考虑如图1所示的车载TDM-MIMO毫米波雷达探测场景17,发射阵列是一个阵元数为、阵TX1TX2RX1RX2dTdRdTdRdRMIMO发射天线dRdRdRdRdRdRdRdRdRdRdRTX3TX1MIMO接收天线RX3RX4TX2TX3虚拟阵列CPI发射信号反射信号1112LIdle timeIdl
20、e timechirpfc+Bf(t)(Hz)fct(s)1 2 3N1 2 3N1 2 3N1 2 3N1 2 3N1 2 3NTX1TX1TX1TX2TX3TX3TupTcTintTXRXFMCW波形产生器PA耦合器LNAADCLPF差频基带信号处理LO(R1,v1,q1)(R2,v2,q2)mqq图1车载TDM-MIMO毫米波雷达探测场景示意图Fig.1SchematicdiagramofvehicleborneTDM-MIMOMMWradardetectionscene988雷达学报第12卷dTMRXdRdR=/2dT=MRXdR1,2,.,K元间距为的均匀线阵,接收阵列是一个阵元数为
21、、阵元间距为的均匀线阵,通常情况下,,。在TDM-MIMO体制下,各个发射天线通过分时交替循环工作的方式发射LFMCW信号,接收阵列接收相应的回波信号,并进行模数转换、去斜以及合并处理,得到最终的等效虚拟单输入多输出(SingleInputMultipleOut-put,SIMO)阵列的接收差频基带数字信号。假设空域包含K个远场目标,方位角分别为,以雷达开始工作时,第1个发射阵元所对应的第1个接收阵元作为参考阵元,暂时考虑目标低匀速运动,即距离徙动未超过一个距离单元的情况,则一个相干处理周期(CoherentProcessingInterval,CPI)内,阵列接收到的差频基带数字信号模型18
22、可以表示为xmt,mr(n,l)=smt,mr(n,l)+wmt,mr(n,l)Kk=1kejkexpj2(fD,k+fR,k)(n 1)fs+(l 1)fD,kTint expj2(mt 1)dTsink+(mt 1)fD,kTc+(mr 1)dRsink+wmt,mr(n,l)(1)mt=1,2,.,MTXmr=1,2,.,MRXl=1,2,.,Lfsn=1,2,.,NNk=1,2,.,KkkRkvkfR,k=u2RkcfD,k=fc2vkcfcc=fc/cu=B/TupTupTcTint=MTXTcwmt,mr(n,l)2其中,,为1个CPI内第l个LFMCW信号,L为每个CPI所包含的
23、LFMCW信号数,为ADC采样率,为快时间变量,为单个LFMCW信号的ADC采样点数;为目标索引,,分别为目标的差频基带信号振幅、固定相位、初始距离以及运动速度,,分别为目标的距离和多普勒频率;为发射载频,为光速,为发射波长;为调频斜率,B为调频带宽,为调频时间,为斜坡重复周期,为特定发射天线的发射时间间隔;为均值为0、方差为的加性高斯白噪声。为便于后续信号分析和处理,将式(1)转化为x(n,l)=Kk=1kejkexpj2(fD,k+fR,k)(n 1)fs+(l 1)fD,kTinta(k)+w(n,l)=Kk=1kejkexpj2(fD,k+fR,k)(n 1)fs expj2(l 1)
24、fD,kTinta(k)+w(n,l)(2)a(k)=aT(k)aR(k)=1,ej21dRsink,.,ej2(m1)dRsink,.,ej2(M1)dRsinkTaT(k)=1,ej21dTsink,.,ej2(mt1)dTsinkTaR(k)=1,ej21dRsink,.,ej2(mr1)dRsinkTm=1,2,.,MM=MTX MRXa(k)=a(k)其中,为虚拟SIMO阵列的目标导向矢量,为 发 射 阵 列 目 标 导 向 矢 量,为 接收阵列目标导向矢量,为Kronecker积运算符,为虚拟SIMO阵列的接收阵元总数;为包含动目标多普勒耦合相位的虚拟SIMO阵列的目标导向矢量,为
25、Hadamard积运算符,为耦合在虚拟阵列目标导向矢量上的动目标多普勒相位矢量,其表达式为=1,.,1MRX1,ej2fD,kTc,.,ej2fD,kTcMRX1,.,ej2(MTX1)fD,kTc,.,ej2(MTX1)fD,kTcMRX1T(3)3 基于RD-ANM的毫米波雷达动目标超分辨DOA估计方法x(n,l),n=1,2,.,N,l=1,2,.,L由式(2)中的构成了毫米波雷达的原始回波数据(RawData)块。如图2所示,对原始回波数据块中各接收通道对应的回波数据平面进行距离向和多普勒向的2D-DFT19(Two-DimensionalDiscreteFourierTrans-fo
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