信号相关杂波背景中极化雷达发射波形优化

波形优化可有效抑制干扰,显著改善雷达探测性能.针对全极化雷达,考虑发射波形满足能量和相似性双重约束,以最大化信杂噪比为准则,对发射波形和接收滤波器进行联合优化.该文设计了一种波形和滤波器的迭代优化算法,该方法序贯提高输出信杂噪比.算法的每一次迭代需要分别解决一个凸问题和隐凸问题,整个算法的计算量与迭代次数和接收滤波器长度分别呈线性和多项式关系.最后,通过仿真实验分析了算法的收敛性、优化波形的模糊度函数方面的性质,与其他算法进行了对比,结果表明:与现有方法相比,该文方法可实现信杂噪比的有效提升.     

极化雷达输出信杂噪比优化算法研究

通过优化发射波形,可降低各种干扰和噪声对雷达场景信息的影响,从而提高雷达性能,以极化雷达为研究对象,在给定目标特性矩阵Ｔ(θ)、杂波参数和系统噪声υ条件下,采用最大化滤波器输出信杂噪比(Signal Clutter plus Noise Ratio, SCNR)为目标函数,通过优化设计发射波形与接收滤波器?实现了一种迭代优化方法。实验表明,相比现有的Pillai方法,该算法确保了极化雷达最大化输出SCNR的单调收敛性,提高了雷达的输出信杂噪比。     

杂波环境下共享频谱恒模波形设计

针对射频频谱环境愈发拥挤问题,深入研究了通过波形设计的手段实现频谱共享的问题。为紧密贴近工程实践,提出了一种新的方法设计恒定幅度信号的问题。该算法首先针对雷达发射端,提出雷达波形满足特定的时域与频谱要求,施加约束,然后考虑雷达接收滤波器接收杂波,以优化最大信干噪比建立优化问题模型,得到了一个非凸的分式规划问题模型。最后,利用分步优化方法分解为两个优化问题,并且将非凸问题松弛为可解的凸问题再利用高斯随机化方法得到优化信号,多次循环优化。仿真结果验证了该算法的有效性,该方法设计得到的探测信号能够实现频谱共存,而且信干噪比性能能够得到保证。      

干扰环境下MIMO雷达波形与接收滤波联合优化算法

传统雷达一般采用固定的发射波形,在干扰环境下很难获得最优的目标检测性能。针对这一问题,利用集中式多输入多输出(MIMO)雷达波形分集的优势,提出了一种干扰环境下的MIMO雷达波形与接收滤波联合优化算法。以最大化输出信干噪比为准则,使发射波形满足恒模条件,同时施加波形与具备较好脉压特性雷达波形之间的相似性约束,建立了有限相位发射波形与接收滤波权值的优化模型。然后,在循环迭代的算法框架下,将优化问题分解为2个子优化问题,并分别采用拉格朗日乘子法、半正定松弛技术对子优化问题求解,得到发射波形与接收滤波权值的联合优化结果。仿真结果表明,所提算法较现有方法相比有更高的输出信干噪比,使干扰信号的抑制性能得到改善,同时可兼顾发射波形的脉冲压缩特性。     

分辨率约束下毫米波雷达波形参数及接收权联合设计

针对自动驾驶中有限平台空间及发射功率导致毫米波雷达目标检测性能较低的问题,该文提出一种距离及速度分辨率约束下提升毫米波雷达目标检测概率的波形参数及接收权联合设计方法。首先,基于调频连续波(FMCW)信号,所提方法建立了毫米波相控阵阵列检测模型;其次,通过分析距离及速度分辨率与发射波形参数关系,构建考虑距离及速度分辨率的发射波形参数约束;然后,基于最大化输出信杂噪比(SCNR)准则,建立具有距离及速度分辨率约束的发射波形参数及接收权值联合优化模型以改善毫米波雷达目标检测及距离速度分辨性能;最后,所提方法基于交替迭代方法求解所得复杂非线性优化问题。仿真结果表明,所提方法可自适应调整发射波形参数和接收权以提升目标检测性能同时满足距离及速度分辨率需求。     

分辨率约束下毫米波雷达波形参数及接收权联合设计

针对自动驾驶中有限平台空间及发射功率导致毫米波雷达目标检测性能较低的问题,该文提出一种距离及速度分辨率约束下提升毫米波雷达目标检测概率的波形参数及接收权联合设计方法.首先,基于调频连续波(FMCW)信号,所提方法建立了毫米波相控阵阵列检测模型;其次,通过分析距离及速度分辨率与发射波形参数关系,构建考虑距离及速度分辨率的发射波形参数约束;然后,基于最大化输出信杂噪比(SCNR)准则,建立具有距离及速度分辨率约束的发射波形参数及接收权值联合优化模型以改善毫米波雷达目标检测及距离速度分辨性能;最后,所提方法基于交替迭代方法求解所得复杂非线性优化问题.仿真结果表明,所提方法可自适应调整发射波形参数和接收权以提升目标检测性能同时满足距离及速度分辨率需求.     

基于相位调制的宽带雷达波形优化方法

该文针对目标检测中宽带雷达信号发射-接收联合优化的问题,提出基于相位调制的宽带雷达波形优化方法。该方法充分发挥了雷达发射机的发射能力,即对于固定的发射机来说,以发射更大的能量来得到更大的输出信干噪比。仿真结果表明在同样的条件下,与已有方法相比,该方法输出信干噪比有1.8dB左右的提高,尤其是在杂波功率谱密度相对较小的时候效果更为明显。     

杂波中MIMO雷达恒模波形及接收机联合优化算法研究

为提高集中式MIMO雷达在强杂波中的目标检测性能,同时兼顾雷达发射机对于恒定包络波形的需求,以系统输出信杂噪比最大为优化准则,研究了MIMO雷达恒模多波形及接收机权值的联合优化问题.基于循环优化算法将联合优化问题分解为两个子优化步骤,并提出了基于半正定松弛及高斯随机化的恒模波形设计算法.结果表明所提算法能够在迭代过程中不断增加输出信杂噪比直至算法收敛.此外,其相比于能量约束下的最优波形性能损失很小,能够实现自适应杂波抑制并改善目标检测性能.     

基于凸优化方法的认知雷达低峰均比波形设计

为了提高雷达发射波形的检测性能,同时使发射机发挥其最大效能,以发射波形的低峰均比(PAR)为约束条件,该文提出了一种信号相关杂波背景下的认知雷达发射波形和接收机滤波器联合优化方法。首先,面向距离扩展目标检测问题,构建关于雷达输出信干噪比(SINR)的优化模型;然后将该模型转化为Rayleigh商形式,给出了接收机权值的解析表达式;在此基础上,通过半正定松弛,将关于发射波形半正定矩阵的非凸问题转化为凸问题,求得发射波形的最优矩阵解;最后,将秩1近似法和最近邻方法相结合,从最优矩阵解中提取出发射波形的最优向量解。该方法在给定PAR取值范围内可使波形的输出SINR达到最大,PAR=2时波形的SINR值与能量约束下优化波形的SINR值相同,并且比PAR=1时所得波形高出约0.5 dB。仿真结果验证了所提方法的有效性。      

杂波环境中雷达通信一体化系统波形设计算法研究

针对杂波环境中雷达通信一体化系统探测性能下降的问题,该文以信干噪比作为设计准则,通过联合优化系统发射波形和接收滤波器来抑制杂波,进而增强目标探测性能。为同时保证系统信息传输的质量,将通信信号的多用户干扰能量纳入约束条件。此外,引入相似性约束使得发射波形具有良好的模糊函数。为求解发射波形和接收滤波器联合优化问题,提出了一种基于循环优化和半正定松弛的迭代算法。理论分析证明了算法的收敛性。仿真结果表明,所设计的波形不仅可以提升系统在杂波环境中的目标探测性能,而且可以高效地实现多用户通信。      

基于可行点追踪的机载MIMO雷达收发联合设计方法

针对目标先验信息不准确条件下机载多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)雷达运动目标检测性能下降的问题,提出了一种基于可行点追踪连续凸近似(feasible point pursuit successive convex approximation,FPP-SCA)的机载MIMO雷达发射波形和接收滤波器组联合设计方法。在角度-多普勒平面上目标可能出现的区域设计一组接收滤波器,以最大化最差情形输出信杂噪比作为联合设计的优化准则;考虑波形的恒模和相似性约束建立极大化极小的联合设计问题,以提高目标参数不准确条件下对目标的稳健性检测;基于FPP-SCA算法框架,将联合设计问题的非凸约束条件进行凸近似处理,解决了极大化极小联合设计问题。仿真实验验证了所提方法能在目标参数不准确时保持较优的目标检测性能,且运算量低于对比方法。     

基于知识辅助的MIMO雷达波形设计方法

该文针对雷达系统受到天线主瓣和副瓣杂波以及强干扰影响时性能下降问题,提出基于距离扩展目标和杂波先验信息的MIMO雷达波形设计方法。首先建立了目标函数,综合考虑了波束主瓣增益、旁瓣杂波抑制能力以及目标输出SCNR的改善性能;然后在优化问题求解中对约束条件进行松弛,使得波形矩阵空域和时域2维解耦合,从而实现空域波束形成和时域波形设计独立优化求解;其次利用L-BFGS算法设计恒模的发射波形矩阵,形成低副瓣的波束方向图和较深的强杂波抑制凹口,并基于目标输出SCNR最大化准则,利用迭代算法分步求解优化的主瓣发射波形和接收滤波器;最后通过电磁仿真的距离扩展目标数据验证所提算法的有效性。     

A Multicarrier Phase-Coded Waveform Design Scheme for Joint Radar and Communication System

A Multicarrier phase-coded (MCPC)waveform design scheme with two steps for Joint radar and communication (JRC) system is developed.Firstly,an integrated MCPC waveform design method is addressed by simultaneously maximizing the Signal-to-clutter-to-noise ratio (SCNR) and the Shannon capacity,subject to both the Integrated sidelobe level ratio (ISLR) constraint and the energy constraint.This model is theoretically proved to be a convex optimization problem with respect to the absolute squares of the transmit weights corresponding to different subcarriers,of which the analytical result is also discussed.Subsequently,by further optimizing the phases of the transmit weights,minimizing the Peak to average power ratio (PAPR) for JRC system is recast as a Semidefinite programming (SDP) problem,which can be effectively solved with the Semidefinite relaxation(SDR) technique via Eigenvalue decomposition (EVD)or Complex Gaussian randomization (CGR).Numerical examples are provided to verify the effectiveness of the proposed scheme.     

检测性能约束下目标估计的波形优化设计

为了提高杂波背景下检测性能约束的扩展目标估计性能,提出一种基于凸优化和随机化方法的波形优化设计算法。文中考虑了实际雷达系统应用对目标检测性能的要求,定义了随机目标场景下的信杂噪比,并将之作为约束条件,以最大化接收回波与目标随机冲激响应之间的互信息作为优化准则,利用凸优化和随机化方法进行恒包络相位编码信号的设计。仿真实验结果表明,该算法获得的发射信号能够满足系统最低检测信杂噪比的要求,最大化互信息,提高了目标的估计性能,将扩展目标估计性能和检测性能有效统一起来。     

认知雷达的未知目标检测

认知雷达可以在探测过程中不断优化自身系统参数,实现与当前探测环境的匹配,从而能够改善雷达的探测性能。针对未知目标的探测问题,利用当前回波数据更新目标分量的估计值及其协方差矩阵,基于目标相关信息优化下一次探测所需的发射机波形和接收机滤波器,并构成一个闭环处理过程。该文提出了两种优化途径,第1种途径利用目标分量的估计仅优化下一次探测波形,在接收端采用广义匹配滤波器;第2种途径将估计误差等效为信号依赖的噪声,联合优化发射波形与接收机滤波器。计算机仿真分析表明,采用闭环迭代优化的方法是渐进等效的,并可以在相干累积获得的性能增益基础上,进一步改善雷达的探测性能。     

多目标环境中的认知雷达跟踪方法

研究了多目标环境中的认知雷达目标跟踪问题,提出了一种基于波形优化和快速粒子滤波的多目标跟踪方法。在量测模型中,基于采样的接收数据建立量测方程,以克服多目标跟踪中的数据关联问题;在状态模型中,与量测模型相匹配,联合估计目标运动状态（位置、速度）和散射系数。为实现多目标跟踪和提高跟踪性能,从联合收发自适应处理角度出发设计跟踪算法和发射波形:1）接收自适应。由于量测数据的维数以及跟踪模型的非线性程度较高,为实现对多目标的有效跟踪以及降低跟踪算法的运算复杂度,采用改进的粒子滤波方法对目标状态进行实时估计;2）发射自适应。考虑到信噪比与跟踪性能关系以及量测模型的特点,基于最优信噪比准则实现了对发射波形的优化。仿真结果表明文中所提出的跟踪方法能够有效的跟踪上目标,且所设计的自适应波形的跟踪性能优于传统固定波形。