最大阵元利用率MIMO雷达阵列优化快速算法

针对MIMO雷达最大阵元利用率阵列结构优化算法中使用穷举搜索运算量太大的问题,提出了一种快速算法。该算法在只包含两个阵元的最优阵列基础上,通过迭代的方式向前一个最优阵列增加一个新阵元来寻找包含指定阵元数的最优阵列。文中对该算法的有效性进行了证明,并与穷举搜索方法做了复杂度比较。理论分析和仿真实验表明,该算法能够显著降低运算量,尤其在阵元数目较大时具有明显优势。并且,在阵元数一定的情况下,所得到的优化阵列与穷举搜索的结果具有等同的性能。     

基于双策略差分进化算法的太赫兹MIMO阵列雷达优化

太赫兹波由于其高分辨率、高穿透性和高安全性等特点,太赫兹MIMO阵列雷达结合了多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)阵列技术,能够实现实时高分辨率成像,在人体安检等领域得到了广泛应用。然而,由于太赫兹波波长更短以及稀疏布阵使阵元间距远大于发射信号半波长,使阵列雷达波束方向图中出现高栅旁瓣电平问题,影响成像质量。针对该问题,文中在差分进化算法的基础上提出了一种双策略自适应差分进化算法(Dual Strategy Adaptive Differential Evolution,DSADE)用于阵列优化：首先,改进种群初始化方法,使用Kent混沌序列生成初始种群,该方法能够使初始个体基因在解空间中分布更加均匀;其次,提出了一种双变异策略,使算法能够根据迭代次数和个体适应度值选择合适的变异策略;最后,对参数进行了自适应改进,使参数能够根据个体进化情况进行自主调整。为验证DSADE算法收敛性选取了8组标准函数对算法进行了测试,DSADE算法在所有测试函数上均能取得最好的收敛效果。此外,使用DSADE算法对太赫兹MIMO雷达进行了仿真优化实验,该算法...     

最小化旁瓣的MIMO雷达发射方向图优化算法

为了获得低旁瓣的MIMO雷达发射方向图,该文提出一种新的最小化峰值旁瓣或积分旁瓣的MIMO雷达方向图优化算法.由于最小化峰值旁瓣或积分旁瓣的优化问题为非凸问题,该算法通过两步来得到此非凸优化问题的全局最优解.第1步通过对发射总功率的约束进行松弛,将原问题转变为一个凸优化问题,第2步则将第1步得到的解进行尺度变换使其满足发射总功率的约束,从而得到原问题的全局最优解.仿真实验表明了该算法相比于已有算法可以获得更低的峰值旁瓣或更低的积分旁瓣.     

基于阵元局部分布特征的MIMO雷达阵列设计方法

MIMO雷达采用多发多收的工作模式,减少了天线和收发模块的数量,降低了系统的成本和复杂性,被广泛应用于城市反恐、灾后救援等领域。针对现有二维MIMO雷达阵列存在旁瓣高、成像质量差的问题,本文提出了一种基于各天线单元局部特性的二维MIMO阵列设计方法,设计了等效阵元投影局部密度和二维局部密度两个优化对象,以及边界约束和最小间距约束两个约束条件,通过对方形均匀MIMO阵列进行迭代优化,得到旁瓣更低的阵列排布形式。仿真和实测实验结果表明,本文所设计的二维MIMO阵列的成像结果有更低的旁瓣,且在生命体征检测和人体姿态重构等雷达应用领域都有很好的探测性能,为人体目标的多域信息感知提供了可能。     

低复杂度的双基地MIMO雷达阵列优化方法

针对双基地MIMO雷达的稀疏发射和接收阵列联合优化时由于二维角度搜索导致其计算量较大的问题,提出一种低复杂度的双基地MIMO雷达稀疏阵列优化方法。该方法利用MIMO雷达方向图乘积定理将二维角度的优化目标函数分解成两个一维角度的目标函数,然后可以利用遗传算法分别对发射阵列和接收阵列进行优化。该方法不需要二维角度搜索优化,在保证阵列方向图旁瓣抑制性能的基础上,降低了阵列优化的复杂度。仿真结果验证了所提方法的有效性。     

基于压缩感知的稀疏阵列MIMO雷达成像方法

针对MIMO雷达对空目标单次快拍成像时天线数目较多问题,该文提出了一种稀疏阵列MIMO雷达的成像方法。首先分析了MIMO雷达天线的稀疏布阵方式,其次结合压缩感知理论具体阐述了稀疏阵列MIMO雷达的成像方法。该方法不仅能够对运动目标实现单次快拍成像,避免了目标机动带来的运动补偿难题,同时又能够大幅减少MIMO雷达的天线规模,便于工程实现。最后利用仿真实验验证了所提方法的有效性。     

基于二进制差分进化算法的MIMO 雷达阵列优化

针对智能优化算法在MIMO雷达稀疏阵列优化中具有条件约束和局部收敛等问题,本文提出一种参数自适应的二进制差分进化(Adaptive Binary Differential Evolution,ABDE)算法。首先,提出一种规范化的编码方式,解决阵元数和孔径约束问题。通过依次添加、去除阵元,并判断操作对目标函数值的影响来决定阵元位置。其次,改进差分进化算法。借鉴和声搜索(Harmony Search,HS)算法,引入随机扰动,从而增加种群的多样性。通过定义一种二进制差分变异方式BDE/best/1,使父代信息尽量多地传递给子代。然后,提出参数自适应调整策略。利用logistic函数,构造S型的种群进化曲线。最后,MIMO雷达阵列优化设计实验验证了算法的有效性。     

基于多目标蚁狮优化的雷达通信一体化波形设计

传统的雷达和通信系统,二者相互独立,采用不同的信号形式,相互间存在电磁干扰,设计一种波形可用于雷达通信一体化系统,同时完成雷达和通信功能。通过分析一体化系统的雷达性能评价函数和通信性能评价函数构建多目标优化问题,引入多目标蚁狮优化算法到波形设计领域;通过多目标蚁狮优化算法对多目标优化问题进行处理,得到一体化波形性能最优的波形设计参数。仿真结果表明,依据此参数设计得到的一体化波形,能够兼顾雷达性能和通信性能。     

基于栅瓣宽度的稀疏阵列方向图综合算法

首先对子阵级稀疏阵列进行建模,针对子阵级稀疏阵的子阵间距远远大于半波长而导致子阵级稀疏阵列方向图主瓣附近具有大量栅瓣的问题,提出了方向图栅瓣宽度的概念,为了抑制方向图的栅瓣宽度,提出一种基于栅瓣宽度的子阵级稀疏阵列优化算法,解决了方向图栅瓣电平在满足一定的要求下使栅瓣宽度最窄的问题,最后通过仿真验证了该算法的有效性。     

基于天线布阵的MIMO雷达成像研究

MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)雷达是一种新体制雷达,具有潜在的对空中目标实时成像能力.论文首先建立了MIMO雷达观测信号模型,结合等效相位中心近似,以MIMO雷达对空中目标成像为目的提出一种天线布阵方式.基于这种布阵方式,推导出适用于MIMO雷达的修正距离偏移成像算法.最后对布阵方式的合理性和成像算法的有效性进行了成像仿真验证.     

基于改进蚁狮算法的无人机三维航迹规划

无人机3维航迹规划是任务规划中最复杂、重要的部分,针对基本蚁狮算法在解决3维航迹规划时能力不足的问题,首先在蚂蚁的行为中引入混沌调节因子,在蚁狮的行为中引入反调节因子,提高了算法的探索能力和开发能力;其次在建立3维环境模型的基础上,充分利用地形和约束信息,缩减搜索空间;最后将改进后的算法应用于3维航迹规划,并与原算法进行对比, 实现在线局部重规划。仿真实验结果验证了改进方法的可行性和优越性。     

平面阵MIMO雷达发射方向图设计方法

针对现有MIMO雷达发射方向图设计方法无法直接推广到平面阵MIMO雷达的问题,在平面阵方向图可以由水平和垂直方向的线阵方向图合成的思想基础上,该文提出一种应用基波束和概率选择方法设计平面阵MIMO雷达发射方向图的方法。该方法首先将期望方向图沿方位角累加,形成1维俯仰角方向图,建立垂直方向线阵的俯仰角基波束集合和该集合元素的概率选择优化模型;其次针对每个俯仰角对应的1维方位角期望方向图,建立水平方向线阵的方位角基波束集合和该集合元素的概率选择优化模型;最后合成2维基波束集合和集合中元素的选择概率,并求得平面阵MIMO雷达的发射方向图和发射信号。该方法中的优化问题都是凸问题,可以求得全局最优解。     

基于十字阵的MIMO雷达的二维DOA估计

多输入多输出（MIMO）雷达使用多个天线同时发射独立波形,在不同位置的目标回波彼此线性独立,以获得较好的空间分辨率。文章提出了基于收发不共位的线阵在水平面内构成十字阵的MIMO雷达信号模型;研究利用MUSIC算法来估计该模型下的MIMO雷达的二维波达角;分析了基于均匀十字阵的MIMO雷达的优越性,并探讨了十字阵MIMO雷达性能与阵元间距的关系,仿真表明,在满足远场条件下,均匀十字阵比均匀线阵可以估计更多的目标而且精度更高;通过非均匀布阵,可以进一步提高MIMO雷达的二维波达角的估计精度。     

MIMO阵列雷达检测中的自适应空时编码设计

该文从改善MIMO阵列雷达检测性能的角度研究了自适应空时编码的设计问题,考虑了多目标环境、杂波复幅度的空时相关性及其自适应估计等较为复杂的情况,推导了最优准则以及两种次优准则的空时编码设计公式,阐述了3种准则之间以及它们与正交空时编码设计和发射波束方向图匹配设计准则之间的联系与区别。仿真结果表明,相对于非自适应的正交空时编码设计,3种具有自适应能力的设计准则得出的空时编码矢量都能较大程度地提高检测器输出的信号杂波噪声比,达到了改善MIMO阵列雷达检测性能的目的。     

基于矢量调制技术的相控阵雷达天线方向图仿真设计

分析了相控阵雷达天线方向图的特点,重点描述了振幅和差单脉冲相控阵天线方向图的仿真实现过程,介绍了一种基于I/Q矢量调制器实现天线方向图幅相调制的设计方法,并通过在半实物仿真系统中的应用验证了该方法。     

基于MIMO雷达虚拟阵列的近场目标定位

提出了一种基于MIMO雷达虚拟阵列的近场目标定位新算法。该算法通过MIMO雷达形成的虚拟阵列的互协方差矩阵来构造一个新的二阶统计量矩阵,利用其相应的特征值及特征向量估计出近场目标的三维参数。由于不同虚拟阵列的噪声是不相关的,所以该算法可适用于任意的加性高斯噪声环境。与现有的无源阵列近场源定位算法相比,该算法的参数估计结果能自动配对,无需参数配对过程,且不存在接收阵列孔径损失的问题。计算机仿真结果证明了本文算法的正确性和有效性。     

基于改进自适应遗传算法的MIMO 雷达阵列优化

针对传统遗传算法在全局搜索和收敛方面的不足,提出一种改进自适应遗传算法.算法改进了自适应规则,采用随迭代次数和种群适应度自适应变化的交叉、变异操作,同时采用新的选择算子和改进后的最优精英保留策略,摒弃了传统轮盘赌博选择法,增加了收敛于全局最优解的概率,加快了收敛速度.通过测试函数优化求解试验证明,改进算法能够有效提高搜索过程种群的多样性,具有更快的收敛性和更好的全局最优性.在此基础上,将改进的自适应遗传算法应用到MIMO雷达阵列优化设计,通过稀疏栅格编码,采用同时考虑副瓣电平与波束宽度的双适应函数,使优化得到的MIMO雷达方向图具有更好的综合性能,更利于实际工程应用.最后仿真实验结果进一步验证了本文改进算法的有效性.