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。     

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。     

基于期望方向图匹配的MIMO雷达恒模发射波形设计算法研究

为提升MIMO雷达发射功率利用率,改善对目标的探测性能,研究了期望方向图匹配下的发射波形设计方法。建立了发射波形恒模约束下的方向图匹配加权优化模型;基于循环优化和majorization-minimization(MM)算法对原始非凸优化问题进行求解,通过构造合适的上界函数,可将原始问题松弛为等式约束下的序列线性规划问题,并能保证算法的收敛性;由于每一次迭代都能给出子问题的闭式解,因而所提方法的计算复杂度较低;仿真实验表明了所提方法的有效性。     

天基TDM-MIMO雷达系统抗干扰波形设计方法

针对天基MIMO脉冲雷达探测体制的发射波形设计问题,考虑到天基雷达的发射波形等相关参数极易被敌方侦察设备侦收到,提出了一种新的抗干扰天基TDM-MIMO雷达波形设计方法。结合雷达系统的信号处理流程,建立了基于复合模糊函数的波形设计参数化模型,以表征雷达探测性能的发射信号集复合模糊函数和表征抗欺骗干扰的正交性来优化设计雷达波形,在保证了雷达探测性能的前提下,兼顾了抗干扰性能。该优化波形同时具有一定范围的多普勒不敏感的特性。天基TDM-MIMO雷达系统各发射阵元依次发射或跳变发射正交波形,所有接收阵元接收回波信号,回波信号经过信号处理流程之后实现了目标的检测。仿真试验验证了优化波形的有效性和可行性,适用于天基TDM-MIMO雷达探测高速空间目标的实际工程应用。     

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。      

有色噪声背景下自适应雷达波形优化设计

仅以提高雷达检测性能为目标所设计的发射波形通常具有较高距离旁瓣和峰均比,不利于微弱信号检测和实际工程应用。针对上述问题,提出目标信号子空间加权的自适应波形优化方法。给出利用环境中有色噪声的统计特性改善目标检测性能的系统模型,选取目标-有色噪声矩阵的大特征向量构成目标信号子空间,建立在该子空间上优化加权系数使发射波形满足自相关性能和峰均比约束的目标函数,并采用序列二次规划算法进行求解。该方法所优化发射波形能有效抑制有色噪声,同时获得较好的自相关特性和峰均比,改善雷达综合性能。仿真结果表明了该方法的有效性和灵活性。     

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。      

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。      

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。     

基于变周期梯形毫米波二维配对多目标检测算法

毫米波FMCW雷达体积小、工作频带宽、分辨率高且抗干扰性能强,基于毫米波雷达的多目标检测算法是目前研究热点。但现有的基于FMCW的雷达多目标检测算法存在大量虚警、漏检的问题。文中研究了梯形调频连续波的发射波形并分析了典型的梯形多目标匹配算法,在此基础上结合频域-二维配对法对发射波形及多目标算法加以改进,提出了改进变周期梯形波及多目标检测算法,提高了多目标识别的准确度。     

抗压制干扰的低距离旁瓣相位编码设计

雷达系统可通过发射具有低距离旁瓣的波形提高对目标的探测性能,通过最小化干扰信号经滤波器处理后的输出水平来对抗压制干扰。本文以联合最小化干扰信号输出功率和发射信号距离旁瓣为准则建立目标函数,引入权系数来折中考虑干扰输出和距离旁瓣的影响,离散相位形式的相位编码作为约束条件,采用交替方向乘子法（Alternating Direction Method of Multipliers, ADMM）求解目标函数,设计最优相位编码发射波形,并在此基础上结合类幂迭代法（Power Method-Like Iterations, PMLI）提出一种复合算法（Composite Algorithm, CA）,在保证雷达的探测性能和抗干扰性能的同时,有效提升了算法的计算速度。     

基于波形对比度最优的扩展动目标恒虚警检测

在太赫兹高分辨引信系统中,引信与目标的相对运动会引起高分辨距离像剧烈变形,从而严重影响目标的检测。针对太赫兹引信扩展目标检测问题,提出了一种基于波形对比度最优的扩展动目标恒虚警检测方法。该方法利用波形对比度最优准则来估计雷达与目标之间的相对运动速度,进而实现运动补偿和恒虚警率目标检测,从而显著提高了太赫兹引信的目标检测性能。该方法简单并且在低信噪比的情况下也能有很好的检测效果。仿真实验验证了所提方法的优点和有效性。     

一种基于修正激活函数的CNN车载毫米波雷达目标检测方法

为了提高车载毫米波雷达在复杂城市道路环境中目标检测的抗杂波与干扰能力,本文利用卷积神经网络（CNN）特征参数提取和目标分类特性,提出了一种改进的基于CNN的车载毫米波雷达目标检测方法。该方法首先将毫米波雷达回波信号距离-多普勒二维数据运用滑窗进行分割,并采用CNN网络模型处理分割后的二维矩阵,训练二维CNN网络模型及其参数,使其具有提取回波特征并基于特征参数模型进行目标分类的能力,从而实现目标检测功能。通过对卷积神经网络模型结构进行优化,增加批量归一化层,优化Dropout层使得低权重特征失活,自适应地删减部分神经元节点修正该层非线性激活函数,进一步降低了CNN模型目标检测的虚警概率。实验结果表明,在相同虚警概率条件下,CNN网络检测方法目标发现概率优于传统的单元平均恒虚警检测方法,并且在低信噪比的条件下仍然能够保持较高的发现概率;在同等发现概率水平下,修正后CNN网络检测方法的虚警概率较修正前可提高约1个数量级。     

一种基于多普勒特征的障碍物检测方法

目前无人地面车进行地形障碍物检测主要依靠以激光雷达为主的多种传感器,而对利用毫米波雷达进行检测的方法研究较少。文中介绍了采用毫米波雷达进行障碍物检测的总体思路和雷达参数的选择;描述了多普勒频移与障碍物高度的关系;分析了平坦地面、凸出障碍物和壕沟的高度像特征,并在此基础上提出一种利用多普勒特征估算障碍物高度以及对障碍物进行分类的方法。仿真结果表明,只要雷达满足频率分辨力的要求,文中算法具有良好的可行性。     

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。