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。      

面向目标参数估计的雷达低峰均比稳健波形设计

针对目标和杂波先验知识不准确时面向目标参数估计的雷达波形设计问题，同时兼顾功率放大器对低峰均比(PAR)波形的需求，该文提出一种信号相关杂波背景下雷达低PAR稳健波形设计方法。首先，以最大化互信息(MI)为优化准则，构建了估计波形优化模型；接着，通过提取协方差矩阵特征值，构建了关于目标和杂波矩阵的不确定集模型；然后基于极大极小化准则，将关于矩阵的非凸优化问题转化为关于特征值的凸问题；最后，基于序列线性规划方法给出了波形的优化解。分析表明，所提方法产生的波形具有较好的有效性和稳健性能。     

杂波条件下稳健的MIMO雷达发射波形和接收滤波器联合优化设计

现有MIMO雷达发射波形和接收滤波器联合优化方法均未考虑阵元功率放大器非线性以及算法的稳健性。针对上述问题,该文以MIMO雷达各阵元发射功率和每个阵元发射波形的峰均比(PAR)为约束条件,提出一种杂波条件下稳健的MIMO雷达发射波形和接收滤波器联合优化设计方法。该方法利用Max-Min构造目标导向矢量不确定集范围内关于雷达输出信干噪比(SINR)的优化模型,通过半正定松弛(SDR)、Charnes-Cooper转换、序列优化和Lagrange对偶方法,将非凸的联合优化模型转化为两个分别关于发射波形和接收滤波器空时序列协方差矩阵的凸的半正定规划问题(SDP)进行求解,最后利用随机向量合成方法得到具体的发射波形和接收滤波器。实验仿真验证了所提方法的有效性和稳健性。     

一种新型的低旁瓣MIMO雷达发射波形设计方法

该文通过对经典低旁瓣MIMO雷达发射波形设计方法的改进,提出一种新型的低旁瓣MIMO雷达发射波形设计方法。该方法首先引入发射波形主瓣下界、主瓣上界两个参数,并设定主瓣下界的值;其次分别以最小化峰值旁瓣、最小化积分旁瓣为目标函数,以发射信号协方差矩阵半正定、各阵元发射信号恒功率为约束条件,在此基础上,在约束条件中加入对主瓣波动的限制,建立半正定规划优化问题,并且可通过设定不同的主瓣上界的值来控制主瓣波动、抑制旁瓣;最后利用一次凸优化算法得到全局最优解。仿真结果表明,该方法在只需求解一次凸优化问题的前提下,所设计波形旁瓣降低且可控。     

基于遗传算法的认知雷达稳健相位编码波形设计

针对杂波和噪声不确定的情况,提升认知雷达中相位编码自适应波形的稳健性能,给出基于遗传算法的认知雷达稳健相位编码波形优化算法。首先把问题建模成瑞利商结构,利用近似圆逼近方法解决杂波和噪声不确定的稳健问题,最后调用遗传算法进行求解。该方法所设计出的最优波形即具有认知雷达自适应波形的稳健特性,又保持了相位调制信号的各种特征(即频谱展宽、脉冲压缩、低峰值功率等)。仿真结果表明优化波形要好于线性调频波形信杂噪比1.72dB,且保持了相位编码波形的优良特性。     

频谱拥挤环境中峰均功率比约束的认知雷达发射波形设计

复杂电磁环境的一个重要特征是频谱资源受限,合理使用有限的频谱资源是认知雷达发射波形设计必须考虑的问题。以峰值与平均功率比(PAR)为约束条件,设计认知雷达发射波形,最大化接收数据信噪比(SNR),最小化波形频谱在受干扰频段内功率。该问题是二次约束的多目标优化问题,采用Pareto优化方法,将两个目标函数通过加权构成一个目标函数,从而构成一个二次约束二次规划非凸优化问题。进一步采用半定规划松弛和随机化方法,可以获得最优发射波形,其性能与Pareto加权系数和PAR约束条件等有关。计算机仿真分析表明,发射波形设计在SNR和干扰抑制能力方面存在制约关系,并可以通过增大发射机动态范围进一步改善性能。     

非完备杂波先验知识场景下MIMO-STAP稳健波形设计

本文考虑了色高斯干扰条件下MIMO STAP稳健波形优化问题以提高非完备杂波先验知识条件下多输入多输出（MIMO）雷达体制下空时自适应处理（STAP）最坏情况下探测性能。由于高斯干扰（包括杂波、干扰以及热噪声）场景下最大化系统输出信干噪比（SINR）等价于最大化MIMO STAP检测性能,因而在本文所建立杂波协方差估计误差的模型基础上,总功率发射以及参数不确定凸集约束下,经推导可得稳健波形优化问题。为求解得到的复杂非线性问题,本文提出了一种迭代算法以优化发射波形相关阵（WCM）从而最大化凸不确定集上最差情况下的输出SINR进而改善最差情况下MIMO STAP的检测性能。通过利用对角加载（DL）方法,所提算法中的每个迭代步骤皆可表示为能获得高效求解的半定规划（SDP）问题。与非稳健方法及非相关波形相比,数值实验验证了本文所提方法的有效性。      

基于凸优化方法的认知雷达波形设计

针对认知雷达扩展目标检测的问题,提出了一种与目标散射特性相关的相位编码信号设计方法,利用半正定松弛将输出信噪比的优化问题松弛为一个凸优化问题,并利用一维交互迭代搜索逼近原问题的全局最优解。该方法具有收敛速度块、运算量小等优点,能够准确逼近全局最优解。     

传感网时空数据凸优化稳健波形成方法

利用凸优化融合图论建模分析,构建传感器阵列信号模型,设计噪声和干扰子空间导向向量校正。采用松弛半正定(SDR)和S-过程凸优化分析,将非线性非凸问题建模为半定规划(SDP)凸优化问题,构建空间功率谱匹配的协方差矩阵模型,得到传感网时空数据凸优化稳健波形成方法。提出抵达时差(TDOA)和频率相位差异(FDOA)多态融合算法,显著提高多目标跟踪质量,实现精确定位。仿真实验结果表明,时空数据凸优化稳健波形成方法具有明显优势,分辨能力优于传统定位算法。     

峰均功率比约束下扩展目标波形优化

针对包络约束条件下扩展目标最优检测波形设计,提出了峰均功率比约束条件下最优检测波形优化方法。首先,建立了扩展目标信号模型;然后,通过将恒定包括约束转换成峰均功率比约束,推导出该约束下扩展目标最优检测波形优化模型;并将该非凸模型转换成易于求解的凸优化模型,由此获得了恒定包络和低起伏包络条件下的最优检测波形;最后,以某典型扩展目标为例,仿真对比了不同约束参数下波形的检测性能,验证了优化所得恒定包络、低起伏包络波形相比于传统Barker 码波形具有更好的检测性能。     

可重构智能表面辅助的非正交多址接入网络鲁棒能量效率资源分配算法

为提高非正交多址接入(NOMA)网络的鲁棒性和系统能效(EE),考虑了不完美信道状态信息,该文提出一种可重构智能表面(RIS)辅助的NOMA网络鲁棒能效最大资源分配算法。考虑用户信干噪比(SINR)中断概率约束、基站的最大发射功率约束以及连续相移约束,建立了一个非线性的能效最大化资源分配模型。用Dinkelbach方法将分式形式的目标函数转换为线性的参数相减的形式,利用S-procedure方法将含有信道不确定性的SINR中断概率约束转换成确定性形式,利用交替优化算法将多变量耦合的非凸优化问题分解成多个凸优化子问题,最后用CVX对分解出的子问题进行求解。仿真结果表明,在EE方面,所提算法比无可重构智能表面(RIS)算法提高了7.4%。在SINR中断概率方面,所提算法比非鲁棒算法降低了85.5%。     

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。     

噪声干扰背景下压缩感知雷达波形优化设计

为改善压缩感知雷达（Compressive Sensing Radar,CSR）在干扰噪声背景下目标检测及距离-多普勒参数的估计性能,该文提出一种感知矩阵平均相干系数（Averaged Coherence of the Sensing Matrix,ACSM）与信干噪比（Signal to Interference and Noise Ratio,SINR）联合优化的波形设计方法.文中首先建立了CSR距离-多普勒二维参数感知模型,推导了波形联合优化设计的目标函数,其次以多相编码信号作为优化码型并采用模拟退火（Simulated Annealing,SA）算法对目标函数进行优化求解.与传统CSR波形相比,优化设计的波形提高了CSR在低信干噪比条件下的成功检测概率,同时有效降低了目标距离-多普勒参数估计误差,由此改善了CSR在干扰噪声背景下的距离-多普勒成像质量.计算机仿真验证了该方法的有效性.     

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。      

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Stackelberg模型的弹载雷达和干扰波形设计

现代电子战中,弹载雷达与干扰机间存在着二元零和动态博弈。针对博弈条件下弹载雷达和干扰机性能降低问题,分别以雷达和干扰为博弈主导者,建立Stackelberg博弈模型,基于信干噪比准则提出了二次注水的波形设计方法。在雷达主导的博弈模型中,干扰通过min策略最小化雷达接收端信干噪比,雷达通过二次注水的maxmin策略分配信号频域功率,降低干扰影响;在干扰主导的博弈中,雷达通过max策略最大化自身信干噪比,干扰机利用minmax策略提高干扰效能。实验仿真表明,maxmin策略中雷达检测性能较min策略最高提升9.17%,而minmax策略中目标被探测概率较max策略最多降低11.42%;为博弈条件下雷达信号和干扰信号的优化分别提供了解决方案。      

干扰背景下MIMO雷达部分相关信号设计

在干扰背景下,集中式MIMO雷达可以通过设计发射波形提高系统的输出信干噪比,然而优化后的波形通常会具有较高的自相关旁瓣,降低了接收机对弱目标的检测性能。该文提出一种干扰背景下MIMO雷达部分相关信号设计方法。该方法在兼顾发射信号峰均比(PAPR)的同时,在发射天线对正交恒模波形进行加权处理,并以最大化接收机系统的输出信干噪比为准则建立目标函数,给出一种基于拟牛顿法的连续优化算法求解目标函数,获得最优加权,使得系统的输出信干噪比得到提升。仿真结果表明,该方法能够有效地抑制干扰,并可自适应地将发射信号能量辐射向目标方向,提高系统输出信干噪比。