引言

線性頻率調制連續波（LFMCW）信號通常用于雷達、船舶導航、聲納、地震預報等[1-2]。過去，FMCW雷達主要用于精確距離測量。目前，MMW-FMCW雷達的應用拓展到汽車、廣域監視等領域中。與脈沖波相比，MMW-FMCW雷達具有發射功率較低、成本效益高、調制簡化和處理簡單等優點，引起了工業部門的日益關注。

目前MMW-FMCW雷達常用的頻率為24 GHz、60 GHz和77 GHz。圖1是TI公司生產的著名77 GHz AWR2944雷達評估板。

準確的角度估計在雷達目標識別和檢測方面發揮著至關重要的作用[3-10]。傳統角度估計算法包括Capon方法、基于子空間的方法和最大似然（ML）方法。在接下來的幾十年里，無數的衍生算法可能會繼續完善這些角度估計技術。

壓縮感知理論的出現通過利用觀測信號的空間稀疏性促進了更好的角度估計。然而，相關噪聲會降低傳統角度估計方法的性能，其通常建模成空間自回歸（AR）過程[11-12]。為了緩解相關噪聲的干擾，學者們提出了有效的方法，例如協方差差分方法和基于四階累積量的方法。除此之外，學者們進一步利用了多維譜估計算法[13-15]，但其計算復雜度非常高。

為了解決FMCW雷達中空間相關噪聲的干擾問題，Mao等人[16]引入了2D-ESPRIT和2D-MUSIC等算法的思想，提出了HRMR算法，該算法有效地消除了空間相關噪聲的干擾。此外，HRMR算法的計算復雜度優于傳統的二維算法估計技術。HRMR算法關注于目標中頻信號的頻率估計，隨后進行角度估計。

HRMR算法取決于頻率估計的準確性和分辨率。HRMR算法的角度估計性能依賴于時域的MUSIC和ESPRIT諧波檢索算法。當存在時域相關雜波時，HRMR算法的MUSIC和ESPRIT諧波檢索方法的頻域估計精度會嚴重下降。而四階累積量算法對高斯相關雜波不敏感，因此本文運用四階累積量算法估計信號的頻率，從而提高在相關雜波中的頻率估計性能，進而提高最終的信號角度估計性能。

事實上，空間相關噪聲和時域相關雜波非常復雜，難以用具體的模型建模。研究人員通常使用零均值等方法非線性（ZMNL）和空間不變隨機過程（SIRP）模擬非高斯雜波。學者們提出幾種有效的雜波抑制技術，其中使用FOC方法可以有效地抑制相關雜波的干擾。雜噪是由時域相關的雜波和空間相關的噪聲組成的，并導致異常值的出現。此時，最小二乘法不再是最佳估計方法，準確性可能會降低。為了減輕不利影響，數學家采用了穩健估計。其中LAD方法[17，18]可以用于抵消非高斯雜噪，從而提高角度估計精度。

本文的新穎之處在于：利用基于四階累積量的MUSIC算法抑制雜噪的時域相關性，以及利用LAD估計抑制雜噪的非高斯特性。

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作者信息：

毛喻仟，盛繼松，張連江，王強

（中國船舶集團有限公司第八研究院，江蘇 揚州 225002）