中文引用格式： 毛喻仟，盛继松，张连江，等. FOCMLAD算法：未知相关杂噪下的MMW-FMCW雷达的角度估计[J]. 电子技术应用，2025，51(4)：97-100.
英文引用格式： Mao Yuqian，Sheng Jisong，Zhang Lianjiang，et al. FOCMLAD approach: angle estimation for MMW-FMCW radar under unknown correlated clutter noise[J]. Application of Electronic Technique，2025，51(4)：97-100.
引言
线性频率调制连续波（LFMCW）信号通常用于雷达、船舶导航、声纳、地震预报等[1-2]。过去，FMCW雷达主要用于精确距离测量。目前，MMW-FMCW雷达的应用拓展到汽车、广域监视等领域中。与脉冲波相比，MMW-FMCW雷达具有发射功率较低、成本效益高、调制简化和处理简单等优点，引起了工业部门的日益关注。
目前MMW-FMCW雷达常用的频率为24 GHz、60 GHz和77 GHz。图1是TI公司生产的著名77 GHz AWR2944雷达评估板。
准确的角度估计在雷达目标识别和检测方面发挥着至关重要的作用[3-10]。传统角度估计算法包括Capon方法、基于子空间的方法和最大似然（ML）方法。在接下来的几十年里，无数的衍生算法可能会继续完善这些角度估计技术。
压缩感知理论的出现通过利用观测信号的空间稀疏性促进了更好的角度估计。然而，相关噪声会降低传统角度估计方法的性能，其通常建模成空间自回归（AR）过程[11-12]。为了缓解相关噪声的干扰，学者们提出了有效的方法，例如协方差差分方法和基于四阶累积量的方法。除此之外，学者们进一步利用了多维谱估计算法[13-15]，但其计算复杂度非常高。
为了解决FMCW雷达中空间相关噪声的干扰问题，Mao等人[16]引入了2D-ESPRIT和2D-MUSIC等算法的思想，提出了HRMR算法，该算法有效地消除了空间相关噪声的干扰。此外，HRMR算法的计算复杂度优于传统的二维算法估计技术。HRMR算法关注于目标中频信号的频率估计，随后进行角度估计。
HRMR算法取决于频率估计的准确性和分辨率。HRMR算法的角度估计性能依赖于时域的MUSIC和ESPRIT谐波检索算法。当存在时域相关杂波时，HRMR算法的MUSIC和ESPRIT谐波检索方法的频域估计精度会严重下降。而四阶累积量算法对高斯相关杂波不敏感，因此本文运用四阶累积量算法估计信号的频率，从而提高在相关杂波中的频率估计性能，进而提高最终的信号角度估计性能。
事实上，空间相关噪声和时域相关杂波非常复杂，难以用具体的模型建模。研究人员通常使用零均值等方法非线性（ZMNL）和空间不变随机过程（SIRP）模拟非高斯杂波。学者们提出几种有效的杂波抑制技术，其中使用FOC方法可以有效地抑制相关杂波的干扰。杂噪是由时域相关的杂波和空间相关的噪声组成的，并导致异常值的出现。此时，最小二乘法不再是最佳估计方法，准确性可能会降低。为了减轻不利影响，数学家采用了稳健估计。其中LAD方法[17，18]可以用于抵消非高斯杂噪，从而提高角度估计精度。
本文的新颖之处在于：利用基于四阶累积量的MUSIC算法抑制杂噪的时域相关性，以及利用LAD估计抑制杂噪的非高斯特性。
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作者信息：
毛喻仟，盛继松，张连江，王强
（中国船舶集团有限公司第八研究院，江苏 扬州 225002）
