一种阵元失效下基于重加权先验的MIMO雷达DOA估计方法

摘要

本发明涉及MIMO雷达DOA估计领域，公开了一种阵元失效下基于重加权先验的MIMO雷达DOA估计方法，利用SVD分解技术对虚拟阵列输出数据矩阵进行降维预处理，增强对噪声的鲁棒性；针对降维后存在整行缺失元素的输出数据矩阵，建立联合重加权低秩和稀疏先验信息的矩阵填充模型；在交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers，ADMM)框架下利用增广拉格朗日乘子法(Augmented Lagrange Method，ALM)迭代得到最优解，在每次迭代中对权值进行更新调整以增强解的低秩性和稀疏性，并对过完备字典进行收缩处理以进一步降低计算复杂度，当算法收敛时即可由稀疏解估计出目标DOA。