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。     

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。     

基于方位相位编码线性调频波形的MIMO-SAR

现有的多发多收合成孔径雷达（multiple-input multiple-output synthetic aperture radar, MIMO-SAR）正交波形正交性不足,回波间相互干扰严重,难以满足实际应用的要求。为此提出一种方位相位编码（azimuth phase coding, APC）线性调频(linear frequency modulation, LFM)波形,该波形对不同发射通道发射的线性调频信号进行相应的方位相位编码,其回波分离在方位相位解调后通过方位波束形成实现,回波间的干扰能够被充分消除。可用于高度维多发多收合成孔径雷达系统,提高多基线干涉SAR（interferometric SAR, InSAR）的干涉测高精度或三维成像的高度维成像性能。仿真结果验证了该波形的可行性及方位波束形成回波分离方法的有效性。     

一种LFM信号相位域快速高精度参数估计算法

研究了加性高斯白噪声污染的线性调频(linear frequency modulation,LFM)信号的参数估计问题,提出了一种相位域参数估计算法。首先对LFM信号的起始频率和调频斜率进行粗估计,然后利用粗估计值把接收信号变为基带信号,基带信号包含了起始频率和调频斜率的残差;接着对基带信号进行相位展开得到瞬时相位,对其运用最小二乘拟合得到起始频率和调频斜率残差的估计值;综合粗估计和残差估计得到最终的参数估计值。仿真表明,本方法在高于信噪比门限时精度接近克拉美-罗限,精度高于基于离散傅里叶变换的离散多项式变换法,信噪比门限低于传统的相位法。     

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HGSAA的机会阵雷达离散频率编码波形设计

机会阵雷达(opportunistic array radar, OAR)是一种以平台隐身性设计为核心的新体制雷达,设计适用于OAR系统的正交波形是研究的一个重要方面。对常规的雷达正交波形编码的搜索方法进行改进,使用混合遗传模拟退火算法,寻找出具有低自相关和互相关特性的雷达离散频率编码集合;并且考虑到算法适应度函数的重要性,引入灰关联度综合评价法则对其加以关联分析,根据关联度来引导算法搜索的方向,使产生的波形具备较好的性能。仿真结果表明,该算法可行且高效,在搜索最优离散频率编码方面优于其他搜索算法。     

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。     

多种转发干扰下的脉内脉间波形综合优化设计

复杂电磁场景中多种转发干扰并存, 严重影响了雷达的探测效果, 而传统的波形设计方法多针对一种特定的干扰样式进行分析, 面对多种干扰时对抗效果有限。针对此问题, 对脉内线性调频相位编码脉间频率捷变波形进行了综合优化设计。首先, 在分析脉内脉间多种转发式干扰样式的基础上, 兼顾转发干扰与波形本身特性进行代价函数设计。之后, 利用遗传模拟退火算法优化波形参数, 具有良好的抗干扰效果。最终, 数值仿真实验验证了所设计波形的有效性。     

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FRFT的单基地MIMO雷达稳健波束形成算法

以单基地多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达系统为研究对象, 针对线性调频(linear frequency modulation, LFM)形式的正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)信号, 提出了一种新的稳健自适应波束形成算法。所提算法首先利用LFM信号的特性, 对匹配滤波后的雷达回波信号进行分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform, FRFT), 经化简得到峰值点作为阵列的观测值。而后, 利用观测值构建接收信号的协方差矩阵, 并使用Capon谱估计方法重构干扰加噪声数据协方差矩阵。最后, 通过求解优化问题估计实际导向矢量, 从而得到阵列的最优权值。通过计算机仿真实验, 验证了所提算法的有效性。     

基于GASA算法的网络控制系统的控制器设计

提出了一种基于遗传算法和模拟退火算法的混合策略，用于单包传输下的线性网络控制系统中远程PID控制器的设计。这种新的混合策略被称为GASA算法。由于网络导致的延迟存在，GASA算法被用于确定最佳的PID增益。在求解过程中，GASA算法在各温度下依次进行GA和SA搜索，其中SA的初始解来自GA的进化结果，SA经过Metropolis抽样过程得到的解又成为了GA进一步进化的初始种群，而温度的更新由退温操作来控制。对设定的性能指标如超调量和调整时间的违背量将作为GAsA适应度函数中的惩罚项。本文对基于Profibus-DP网络的网络控制系统进行测试，并与修正Ziegler-Nichols法的优化结果进行比较，结果表明在对网络导致的延迟没有任何先验知识的情况下，用于网络控制系统中远程控制器设计的GASA算法能够获得满意的控制效果。     

双资源JSP动态分类调度研究

针对作业车间的加工受到机床、操作工人等双资源制约条件下出现多种扰动的JSP调度问题,提出了基于不同的扰动进行分类处理的新方法。该方法以最小化最大完工时间为目标,首先基于机床故障修复时间、工人离岗时间及取消订单包含任务的多少进行分类调度,然后根据机床故障修复后以及工人回岗后剩余任务的多少决定是否进行再一次的调度。采用遗传算法和模拟退火算法相结合的算法获得调度方案,并进行分析和比较。     

基于Gabor框架的线性调频信号压缩采样与重构

针对线性调频信号在传统采集过程中存在的高采样频率问题, 提出了一种基于Gabor框架的线性调频信号压缩采样与重构方法。首先, 利用线性调频信号在Gabor变换下所具有的时频稀疏特性, 提出了基于Gabor框架的线性调频信号压缩采样系统。基于该采样系统, 分析了压缩采样系统工作过程, 建立了该系统压缩观测过程数学模型。随后, 分析了压缩采样系统重构模型, 将压缩采样重构问题转化为多观测向量重构问题。最后, 基于多维扩展的稀疏贝叶斯学习算法, 提出利用优化分类的方法来保证线性调频信号的精确重构。仿真实验结果表明, Gabor框架压缩采样系统有效降低了线性调频信号采样频率与采样点数, 在重构过程中, 本文提出的重构方法能够有效降低重构误差, 提高重构概率。     

双基地MIMO雷达相干脉冲串的参数估计性能

研究了双基地多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达发射相干脉冲串时的参数估计性能,推导对Swerling I和Swerling II目标的去波方向(direction of departure, DOD)、波达方向(direction of arrival, DOA)和多普勒频移联合估计的克拉美罗界(Cramer Rao bound, CRB),并分析发射脉冲为正交频分线性调频信号时,各参数对CRB的影响。结果表明对Swerling I和Swerling II目标的DOD和DOA均可做出较理想的估计,Swerling I目标更优,可较好地估计Swerling I目标的多普勒频移,但难以估计Swerling II目标的多普勒频移。     

基于Petri网和GASA的JSP动态分类调度研究

针对车间作业的加工受到机床、操作工人等双资源制约条件下出现多种扰动的JSP调度问题,提出了基于受控Petri网和GASA对不同扰动进行分类处理的新方法。首先通过构建带有控制器的Petri网模型使系统的运行满足期望的目标,然后基于该模型把遗传算法和模拟退火算法相结合,以最小化最大完工时间为目标,基于机床故障修复时间、工人离岗时间及取消订单包含任务的多少进行分类调度,然后根据扰动恢复后剩余任务的多少决定是否进行再次调度,避免大范围调整造成的生产不稳定状态,最大限度的维持车间的生产能力。最后通过实例验证了算法的有效性和可行性。