用混沌序列提高MIMO雷达多目标检测性能

基于混沌相位编码信号在相关性和随机性等方面的良好特性,提出了一种用混沌相位编码信号提高多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达多目标检测性能的方法。取不同初始值代入混沌映射产生不同的混沌序列|通过均匀量化、四相编码得到混沌相位编码波形。通过多脉冲压缩累积有效降低混沌波形的互相关和自相关旁瓣,使得输出结果具有较低的旁瓣峰值,从而提高了MIMO雷达对多目标检测的性能。最后的仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于Lorenz混沌的MIMO雷达信号设计及性能分析

多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达研制中的一项关键内容便是提高所发射信号的正交性能,离散频率编码波形(discrete frequency coded waveform, DFCW)信号是一种常见的MIMO雷达信号,但其自相关旁瓣峰值(autocorrelation sidelobe peak, ASP)一般较高,约为0.21(-13.6dB),不利于微弱目标检测。通过Lorenz混沌系统构造离散频率编码序列,并将DFCW的子脉冲内部构造为线性调频(linear frequency modulation, LFM)信号,使其自相关性能相较于DFCW信号明显提升。在此基础上,采用脉间分集方法不仅使其抗截获和抗干扰能力提高,而且在多脉冲压缩积累后的输出结果具有更低的旁瓣峰值,从而提高检测性能。     

基于序列锥规划的MIMO雷达正交连续相位编码波形设计

提出了一种基于序列锥规划的多输入多输出雷达正交连续相位编码波形设计方法,以最小化发射信号的自相关峰值旁瓣电平和互相关峰值电平为目标函数,利用序列锥规划在每一个迭代点对其进行一阶泰勒近似,将原问题转化为一系列二阶锥规划子问题,以便采用原对偶内点算法进行有效求解;为了进一步提高算法的优化性能,对相位增量的门限进行线性变化约束。仿真表明,发射阵元个数和编码长度一定时,所提方法设计的正交波形性能明显优于现有方法,而且该方法能够对正交波形的自相关峰值旁瓣电平和互相关峰值电平分别进行定量控制,以便兼顾两者的性能指标,因而在波形设计时更具灵活性。     

基于高分辨距离像的MIMO雷达波形设计

波形设计关系到多输入多输出（multiple input multiple output, MIMO）雷达目标检测和参数估计的性能,设计与目标高分辨距离像相匹配的发射波形可以提高雷达目标探测效果。在建立单站MIMO雷达模型的基础上,以最大化系统输出信号与干扰噪声比为准则,研究了波形设计的目标函数和约束条件,并在推导目标函数相位梯度的基础上提出了一种相位域恒模共轭梯度算法来解决该波形设计问题。仿真实验表明,由该算法设计的MIMO雷达相位编码信号可以在多次迭代后逼近理论最优波形的性能,该算法具有收敛速度快、性能稳定、运算量低的特点。     

基于张量稀疏恢复的MIMO雷达杂波抑制方法

多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)雷达发射波形的自相关和互相关旁瓣会严重影响动目标检测性能。针对这一问题,文中分析了波形自相关和互相关在杂波抑制过程中对动目标检测的影响,提出了一种基于张量稀疏恢复的杂波抑制方法。通过对杂波谱重构,有效消除波形非正交对MIMO雷达杂波抑制产生的影响。进一步利用雷达参数和环境动态数据库,计算杂波脊的先验位置。在杂波谱重构中加入先验杂波位置约束,有效地减少由压缩感知算法产生的杂波伪峰。仿真分析表明该方法在小样本情况下能有效抑制杂波,且计算复杂度低。     

多载频相位编码雷达信号自适应脉冲压缩方法

多载频相位编码信号(multi-carrier phase-coded,MCPC)作为近年来备受关注的一种宽带雷达信号,具有较高的频谱利用率、良好的自相关以及频率分集特性等优点,因而在目标检测、抗干扰以及高分辨成像等领域具有较大的应用前景。针对MCPC雷达信号常规脉冲压缩易产生高距离旁瓣而导致强目标邻近的弱小目标检测困难问题,通过对MCPC雷达信号进行建模分析并结合其信号特点,提出了一种MCPC雷达信号自适应脉冲压缩算法,通过利用循环迭代获取每个距离单元的最优匹配滤波器,从而有效抑制了距离旁瓣,提高了对邻近距离单元弱小目标的检测能力。仿真实验验证了该方法的有效性,并进一步分析了编码方式对脉冲压缩距离旁瓣的影响。     

针对距离采样失配的多波形自适应脉冲压缩

针对距离单元内调频信号的回波采样点与目标点失配(即距离采样失配)时,引发回波采样波形与参考信号波形之间相位失配以及自适应脉冲压缩性能下降等问题,提出了一种针对距离采样失配的多波形自适应脉冲压缩(multi-waveform adaptive pulse compression, MWAPC)方法。所提方法将多基地自适应脉冲压缩(multistatic adaptive pulse compression, MAPC)方法应用到单基地雷达,首先将单基地雷达的原始发射信号过采样得到多个采样版本的发射信号,并将各种采样版本视为不同的波形;然后借助于自适应脉冲压缩对相位失配的敏感性,依次用不同采样版本的发射信号对回波信号做多波形自适应脉冲压缩构建距离维与采样维的二维输出,得到在距离单元内目标点与采样点的相对位置关系。实验证明,所提方法可根据多个采样版本的采样时序将自适应脉冲压缩的二维输出延展成一维。相比于常规脉压方法,所提方法不仅能抑制因采样失配而产生的距离旁瓣,还可获得超出传统脉压方法的分辨能力,在同一距离单元内区分出不同位置的目标。     

近区低旁瓣的OFDM MIMO雷达波形设计

雷达系统在临近目标分辨中存在近区旁瓣过高的问题,导致了弱目标淹没、临近目标回波主旁瓣混叠等现象。针对这一问题,该文提出了一种抑制近区距离旁瓣的正交频分复用(orthogonalfrequency division multiplexing, OFDM) 多输入多输出雷达波形设计方法。首先,构造一组基于相位编码调制的OFDM发射波形集,在此基础上,以极小化极大原理和近区积分旁瓣水平建立目标函数,令发射波形恒模为约束条件;然后,借助发射波形与相位的对应关系,将波形设计转化为无约束优化问题,并利用Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno算法求解。理论分析和仿真结果表明,该文方法较现有方法具有更好的近区旁瓣抑制特性和更低的运算复杂度。     

基于复合频率编码的低截获概率波形簇设计

针对宽带正交低截获概率(low probability of intercept，LPI)雷达波形簇设计, 利用频率编码捷变和调频斜率捷变的复合波形编码技术, 在波形正交约束的基础上构造了一种复合频率编码的非线性代价目标函数, 提出了基于频率编码捷变或调频斜率捷变的复合波形簇优化设计方法。利用模式搜索算法获得了具有良好自相关和互相关旁瓣特性的宽带正交LPI波形簇。仿真结果表明, 所设计的波形能够获得低自相关旁瓣和低互相关旁瓣, 可为LPI雷达发射波形与多输入多输出雷达波形的设计提供参考。     

基于约束非线性规划的MIMO雷达正交波形设计

以最小化峰值相关旁瓣为优化准则,采用约束非线性规划设计多输入多输出雷达的正交波形。所设计的正交波形采用相位编码信号,信号幅度恒定,相位取值任意。数值仿真实验表明,与本文所提到的以最小化积分相关旁瓣为优化准则的方法相比,所设计的信号自身具有更低的自相关峰值旁瓣电平,信号两两之间具有更低的峰值互相关电平。此外,还通过数值实验研究了自相关峰值旁瓣电平和峰值互相关电平与正交波形的信号数目和码长的关系。     

相控阵-MIMO雷达的相位编码信号设计方法

具有良好性能的正交编码信号是相控阵多输入多输出（multiple input multiple output, MIMO）雷达获得优良性能的前提。为得到对接收端噪声容忍度更高的编码信号,利用改进的离散粒子群优化（discrete particle swarm optimization, DPSO）算法,以接收端匹配滤波之后输出信号的性能为代价函数,将编码设计转化为约束优化问题,设计了可灵活编码的正交相位编码信号。新算法得到的编码信号有较低的自相关旁瓣和互相关干扰,在匹配滤波时其对噪声的抑制要好于已有算法,且能有效分离出多个目标。仿真结果验证了算法的有效性。     

基于遗传算法的类零相关多相码设计

距离高分辨多输入多输出（multiple input multiple output,MIMO）雷达体制下,目标回波可能跨越多个距离单元,因此要求发射信号在主瓣附近具有较低的自相关旁瓣和互相关。针对这一问题,提出了一种基于遗传算法的类零相关多相码设计方法。该方法选择具有零相关特性的零相关码集为初始群体,然后针对零相关码的特性,对遗传算法的交叉和变异操作进行了优化设计。通过把相关信号能量向远离主瓣的区域挤压,获得的多相码在主瓣附近具有较低的自相关旁瓣和互相关。最后,计算机仿真验证了该方法的有效性。     

双基地MIMO雷达的高速运动目标定位方法

高速运动目标的大多普勒频率会导致传统匹配滤波器严重失配,因此当目标高速运动时多输入多输出（multiple input multiple output,MIMO）雷达利用传统匹配滤波器无法有效地形成虚拟阵列。研究了利用双基地MIMO雷达实现多个高速运动目标交叉定位的方法,采用降低雷达距离分辨率的方式以获取较长时间的相参积累,并将接收阵列回波信号与发射信号共轭相乘后的数据进行频域处理,有效形成了虚拟阵列,然后利用传统超分辨算法对在相同粗距离分辨单元上的高速运动目标的发射角和接收角进行联合估计,从而能够有效交叉定位多个在距离上无法分辨的高速目标。仿真结果表明了所提方法的可行性和有效性。     

基于群交叉变异MPPSO的MIMO雷达发射波束形成

采用基于智能算法优化发射信号互相关矩阵的方法来形成所期望的发射天线方向图,实现多输入多输出(multiple-input multiple-output, MIMO)雷达发射波束控制。根据MIMO雷达数学模型构建了适合智能优化的代价函数,提出群交叉变异多相粒子群算法（swarm exchange and aberrance multiple-phase particle swarm optimization, SEA-MPPSO）,并将其应用于MIMO雷达发射信号互相关性的优化,实现了发射波束赋形。方法快速高效,能最大程度地逼近全局最优解。计算机仿真结果证明了方法的可行性和有效性。     

Extended ambiguity function for bistatic MIMO radar

This paper derives the extended ambiguity function for a bistatic multiple-input multiple-output (MIMO) radar system,which includes the whole radar system parameters:geometric sensor configuration,waveforms,range,range rate,target scattering and noise characteristics.Recent research indicates the potential parameter estimate performance of bistatic MIMO radars.And this ambiguity function can be used to analyze the parameter estimate performance for the relationship with the Cramer-Rao bounds of the estimated parameters.Finally,some examples are given to demonstrate the good parameter estimate performance of the bistatic MIMO radar,using the quasi-orthogonal waveforms based on Lorenz chaotic systems.     

分布式OFDM-MIMO雷达非相参积累目标检测方法

针对目标雷达截面积(radar cross section, RCS)空间起伏,不易于常规雷达进行长时间积累检测的问题,结合正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)波形与分布式多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达的特点,提出了一种基于分布式OFDM MIMO雷达的非相参积累目标检测方法。该方法使获得的多路回波信号短时间内非相参并行处理,削弱了长时间积累、复杂的相位补偿以及RCS快起伏对检测性能的影响,有效实现了多个目标的积累和检测。仿真结果证实了提出方法的有效性。