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申请/专利权人：长沙莫之比智能科技有限公司

摘要：本发明公开了一种毫米波雷达角度超分辨方法，步骤包括：获取采样数据；对采样数据进行FFT处理，得到距离向序列和第一信号协方差矩阵；对第一信号协方差矩阵相加，重构得到第二信号协方差矩阵；将第二信号协方差矩阵分解为信号和噪声子空间矩阵，并求得权值向量；利用权值向量重构噪声子空间矩阵，利用广义逆矩阵处理信号子空间矩阵；利用子空间矩阵构成空间谱密度函数方程；遍历角度寻找峰值以估算角度。本发明的毫米波雷达结构简单、发射功率低、分辨率与灵敏度高、雷达尺寸小，综合利用信号子空间与噪声子空间的信息，对MUSIC算法进行优化，提高了角分辨率，显著提高毫米波雷达在远距离模式下的检测能力。

主权项：1.一种毫米波雷达角度超分辨方法，其特征在于，方法包括以下步骤：对毫米波雷达回波信号进行ADC数据采集，得到采样数据；对所述采样数据进行一维FFT处理，得到距离向序列，并处理得到第一信号协方差矩阵；对所述第一信号协方差矩阵进行复共轭运算后与所述第一信号协方差矩阵进行相加，重构得到第二信号协方差矩阵；对所述第二信号协方差矩阵进行奇异值分解，根据特征值向量将所述第二信号协方差矩阵分解为信号和噪声子空间矩阵，并求得权值向量，计算过程为：对特征矩阵进行奇异值分解：R＝USV，其中，S为特征值对角矩阵，U为特征值向量构成的矩阵，特征值由大到小排列为λ＝λ1，λ2...λn，对应的特征值向量为：U＝q1，q2…qn；已知阵元数为n，信源数为m，取前m大的特征值构成信号子空间特征值对角矩阵：∑ss，取后n-m大的特征值构成噪声子空间特征值对角矩阵：∑NN，信号子空间为对应的前m个特征向量扩展成的矩阵：∑SS＝spanq1...qm；噪声子空间为对应的后n-m个特征向量扩展成的矩阵：∑NN＝spanqm+1...qn；噪声子空间对应的特征值向量为：∑NN，权值向量为：利用所述权值向量重构噪声子空间矩阵，利用广义逆矩阵处理信号子空间矩阵，计算步骤如下：信号子空间对应的特征值向量如下：λSS＝λ1...λm；重构后的信号子空间矩阵为：重构后的噪声子空间矩阵为：其中是ENN的共轭转置矩阵；利用所述子空间矩阵构成空间谱密度函数方程；遍历角度寻找峰值以估算角度。

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