面向不同雷达任务的认知波形优化综述

传统雷达系统的发射机与接收机采用开环工作模式,在动态复杂环境下探测目标时缺乏灵活性和稳健性.借鉴生物认知学习过程,认知雷达可以感知动态环境和目标信息,通过发射和接收端闭环反馈控制,实现全自适应探测和信号处理.本文介绍了认知雷达波形优化的基本框架,递进地梳理了面向检测、跟踪、成像、分类任务以及抗干扰认知波形优化的主要研究...     

认知雷达子空间信号迭代闭环检测方法

闭环迭代过程是认知雷达信号处理的重要特征。在雷达与探测环境构成的闭环中,雷达逐渐理解环境,选择适合当前环境的信号处理方式。本文考虑杂波和噪声中,认知雷达的子空间信号检测问题。基于认知雷达闭环迭代架构,提出了一种认知雷达检测方法。在每次迭代开始时,利用获得的数据计算目标在子空间内坐标的最大似然估计,然后依据目标参数设计下一次迭代所需的发射波形。计算机仿真分析表明,利用闭环迭代检测算法,认知雷达能够更高效获得探测环境信息,其检测性能优于常规雷达。      

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。      

基于凸优化的MIMO雷达的优化滤波器组设计

在正交波形MIMO雷达信号处理中,发射信号分离是其中的一个重要环节,一般可以通过匹配滤波器组来实现,而匹配滤波器组对信号分离是基于发射信号满足理想正交条件的,实际中由于很难得到理想的正交波形集,因此将会造成信号分离能力下降或分离不彻底,为此,提出一种优化滤波器组设计方法,以最小化滤波输出峰值旁瓣电平为目标函数,采用凸优化方法进行全局优化设计,计算机仿真表明,该方法所设计的优化滤波器组可以显著提高非理想正交波形MIMO雷达的信号分离能力。     

基于空频域MIMO波形优化的雷达通信共享系统设计

提出了一种基于空频域波形设计的雷达通信共享系统，即对多输入多输出发射波形在空域和频域进行优化，利用优化的发射方向图主瓣实现对目标区域的雷达探测，通过控制通信方位的发射方向图旁瓣水平以及通信频带上的功率谱密度水平来实现通信信息传输。为此，在方向图旁瓣电平、波形功率谱水平、波形恒模等约束下，以发射方向图的匹配误差为目标函数，建立了相应的波形优化问题，并采用半正定松弛方法和高斯随机化方法来求解该问题。文中给出了通信信息的解调过程，且分别验证了雷达性能和通信性能。     

雷达中视频接收机滤波器的选绎

本文将从几种雷达发射波形出发，根据雷达发射波形的函数，从匹配滤波器和信噪比最大的原则，根据归纳出几种相应发射波形中视频接收机，选择滤波器的—般原则．     

一种MIMO雷达正交多相码的设计实现方法

多输入多输出(MIMO)雷达能利用空间分集与波形分集的能力,有效地改善雷达探测性能,提高杂波背景下目标检测能力,获得更高的目标探测精度。针对MIMO雷达正交波形的设计,利用贪婪算法,提出了一种MIMO雷达正交多相码波形设计方法,并仿真了该算法产生的信号平均峰值自相关旁瓣和平均互相关峰值。最后通过MIMO雷达目标探测的仿真,验证了产生的多相码信号对目标探测的有效性。     

分布式无源雷达接收机配置优化及其成像技术

由于其较低的成像成本和较强的鲁棒性,使得利用多发射机和多接收机对目标进行有效观测的分布式无源雷达成为雷达技术研究的热门领域。本文在分布式雷达稀疏成像模型基础上,提出一种分布式无源雷达成像接收机配置优化方法,以成像分辨率最高为优化目标函数,针对不同发射机布局采用遗传算法计算出最优接收机布局。同时针对正交匹配追踪（Orthogonal Matching Pursuit, OMP）算法在低信噪比下成像精度较低,信号估计不准确的情况,推导出用协方差稀疏表示接收信号,利用稀疏贝叶斯学习（Sparse Bayesian Learning, SBL）进行信号重构的成像算法,并通过仿真实验对成像性能的改善进行了验证。      

基于雷达发射波形和非匹配滤波联合设计的间歇采样转发干扰抑制方法

间歇采样转发干扰(ISRJ)是基于欠采样原理的新型雷达相干干扰技术,能够形成密集假目标干扰。该文针对抗间歇采样转发干扰问题,提出一种雷达发射波形和非匹配滤波联合设计的抗干扰方法。首先,以发射信号脉冲压缩积分旁瓣能量和干扰信号非匹配滤波输出积分能量为目标函数,综合考虑发射信号的幅度约束,建立了间歇采样转发干扰抑制的数学优化模型。然后,通过问题分解推导了雷达发射波形和非匹配滤波器的解析表达式,基于迭代算法设计了发射波形和非匹配滤波器。最后,通过仿真实验的方式验证了发射波形和非匹配滤波器的性能、抗间歇采样转发干扰性能以及所提方法的间歇采样转发干扰抑制能力。     

正交信号MIMO雷达动态范围与弱目标检测性能分析

正交信号MIMO雷达各阵元发射相互正交的信号波形,多个信号波形在空间不能叠加形成高增益的窄波束,经目标反射回来的回波信号的动态范围较传统相控阵雷达有所降低,这将有利于改善对强杂波中的弱目标信号的检测性能。动态范围往往取决于杂波功率,本文分析了基于OFDM-LFM信号的MIMO雷达的信号功率问题,并提出利用优化的随机相位来降低信号瞬时功率,从而改善回波信号的动态范围。仿真比较了在接收机动态范围一定的条件下,MIMO雷达相对于传统相控阵雷达在弱目标检测性能方面的改善。      

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。     

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.     

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。      

基于序列优化的认知雷达稳健旁瓣抑制方法

距离旁瓣可能导致强目标掩盖弱目标以及大量虚假目标的出现,针对认知雷达旁瓣抑制问题,该文提出一种基于序列优化的方法。首先,将待测区域按距离单元进行划分,之后,基于最小均方误差准则,针对某距离单元进行发射-接收联合优化,所优化结果用于该距离单元散射点雷达截面积(RCS)的估计。上述过程在场景内各距离单元序贯进行,并将已获估计值用于后续距离单元距离旁瓣的抑制,各散射点RCS值依次以递归方式获得,并循环更新。所提方法构建了一个闭环系统,根据实时反馈的场景信息调整收发系统,提高雷达对环境的感知能力,从而改善旁瓣抑制性能,提高抗噪声稳健性。仿真结果验证了所提方法的有效性。     

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。     

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。     

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。     

一种基于信道估计的MIMO雷达空时信号设计方法

多输入多输出雷达的新颖之处在于它利用空间分集和波形分集来改善雷达的性能。合理的波形设计可以更好地实现空间分集,该文在杂波统计特性已知的条件下,提出了一种基于信道参数估计的MIMO雷达空时信号设计方法。该方法在推导出信道参数的线性贝叶斯估计之后,通过最小化贝叶斯估计均方误差的方法来优化发射信号。该方法设计的优化信号为杂波协方差矩阵的函数,论文从信息论的角度验证了该结论的正确性。仿真结果表明MIMO雷达发射该方法设计的信号可改善目标的检测性能。