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申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学

摘要：本发明提出一种双基地EMVS‑MIMO雷达高分辨多维参数估计方法，具体步骤为：步骤一，双基地EMVS‑MIMO雷达信号建模；步骤二，发射接收电磁矢量传感器差分阵列的构建；步骤三，基于平行因子分解算法的发射导向矢量矩阵和接收导向矢量矩阵求解；步骤四，基于差分阵列结构的高分辨多维参数估计。本发明的意义在于利用高阶张量的运算规则有效的解决了发射接收电磁矢量传感器空间响应和发射接收阵列导向矩阵之间的耦合。该处理过程能够有效的实现了阵列孔径的倍增，从而提升了双基地EMVS‑MIMO雷达中的八维参数的估计性能。

主权项：1.一种双基地EMVS-MIMO雷达高分辨多维参数估计方法，其特征在于：步骤一，双基地EMVS-MIMO雷达信号建模；步骤二，发射接收电磁矢量传感器差分阵列的构建；步骤三，基于平行因子分解算法的发射导向矢量矩阵和接收导向矢量矩阵求解；步骤四，基于差分阵列结构的高分辨多维参数估计；其中，在步骤二中，具体为：首先，为了充分利用阵列接收数据Y的多维空时特性，构建如下的五阶张量： 其中，表示矢量外积，atk表示发射导向矢量，qtk表示发射空间响应矢量，atk表示接收导向矢量，qtk表示接收空间响应矢量，sT表示信号矢量，N1表示维度为的噪声张量；通过对χ在时间维度上求相关计算，得到如下的八阶张量： 其中，χ*，和分别表示五阶张量χ，发射导向矢量atk，发射空间响应矢量qtk，接收导向矢量ark，接收空间响应矢量qrk的共轭；RN表示维度为的噪声协方差张量；表示入射信号功率；要实现对差分阵列的构建，应将atk和ark和合并到一起；基于张量的交换规则，通过把原始张量的顺序调整为因此，新的八阶张量表示为： 其中，在步骤二中，进一步的，通过利用张量缩并规则，从新的八阶张量中得到如下的五阶张量 其中，对于均匀线性发射阵列和接收阵列，和得到的差分阵列域包含很多的重复元素，和在差值阵列域中最大的连续阵元位置分别为： 其中，和分别表示发射阵列和接收阵列差分阵列域中连续元素的变化范围；为了得到唯一的阵列元素，通过利用选择矩阵J1和J2来实现对重复元素的去除；J1和J2的构建是利用差分阵列的阵元对应的不同权重来实现；因此，去除重复元素之后新构建的五阶张量为： 其中， 从公式十三和公式十四看出，发射阵列和接收阵列的差分阵列结构有效的实现了阵列自由度的提升；再次利用张量的缩并规则，得到如下的三阶张量模型： 其中，因此，此新三阶张量的维度为

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