低多普勒敏感的抗间歇采样转发干扰波形设计方法

针对间歇采样转发干扰，研究了脉内正交的工作波形和保护波形设计方法抑制干扰，考虑到设计波形的多普勒敏感性，以低多普勒敏感约束和互相关函数加权和最小为目标函数、波形恒模为约束条件建立优化问题。由于该问题包含非凸四阶目标函数和非凸约束，难以得到闭式解，因此设计了一种基于循环算法的方法进行求解。最后，通过仿真实验和已有波形进行对比，验证了所设计波形具有较低多普勒敏感性，同时能够有效对抗间歇采样转发干扰。     

双曲调频波形抑制间歇采样转发干扰效果分析

双曲调频(hyperbolic frequency modulated, HFM)波形具有多普勒不变性, 在宽带雷达对高速目标的成像中具有重要价值。而间歇采样转发干扰(interrupted sampling repeater jamming, ISRJ)作为一种常见的有源干扰, 利用了脉冲压缩雷达的相干特性, 实现了多假目标干扰的效果, 对采用线性调频波形的雷达探测有着极大影响。该文基于对HFM波形和ISRJ的模型分析, 推导出HFM波形参数与ISRJ的效果之间的相关关系; 并经分析表明: HFM波形不仅具有良好的多普勒不变性, 而且较线性调频波形对ISRJ有更好的抑制效果。该结论可为HFM波形抗干扰设计提供理论依据, 数值仿真验证了结论的有效性。     

频率捷变波形联合时频滤波器抗间歇采样转发干扰

干扰机在一个脉冲内精确复制、快速转发形成间歇采样转发干扰(interrupted-sampling repeater jamming, ISRJ),严重影响雷达工作性能。针对这一问题，从波形设计和滤波两个角度出发，提出一种频率捷变波形联合时频滤波器对抗间歇采样转发干扰的方法。首先，将常规线性调频(linear frequency modulation, LFM)信号划分为若干子段并随机重排，构建脉内频率捷变波形；然后，对回波信号进行时频分析得到时域投影分量，并利用大津(OTSU)算法计算最佳分割阈值，提取未被干扰的信号段；最后，通过卷积运算构建滤波器对脉压输出进行带通滤波，保留真实目标，实现干扰抑制。仿真结果表明，所提方法能够在干扰功率较大、信噪比低的情况下有效对抗间歇采样转发干扰，极大地提升了雷达抗干扰性能。     

信杂噪比约束下基于互信息的雷达波形设计

在发射信号能量有限情况下, 雷达性能界定了信杂噪比(signal to interference plus noise ratio, SINR)的作用范围, 而雷达波形设计就受到SINR的约束。对此, 以提升认知雷达目标估计性能为目标, 根据相对熵的非负性条件, 从理论上推导了互信息的边界和SINR的作用阈, 并在信号相关杂波环境下, 提出一种SINR约束下基于最大化互信息的波形设计方法。仿真验证了互信息和SINR之间的单调递增、阈值限定和相互约束关系, 结果表明SINR约束下的优化波形能更充分利用发射能量, 在有目标且杂波弱的频率点提取目标信号。     

基于脉内步进LFM波形的抗间歇采样转发干扰方法

间歇采样噪声调制转发式的灵巧噪声干扰向来是雷达干扰对抗的难点。在深入研究间歇采样转发干扰(interrupted sampling repeater jamming,ISRJ)的基础上,针对ISRJ时域不连续采样的特点,提出一种基于脉内步进线性调频(linear frequency modulation, LFM)波形的抗ISRJ方法。该方法利用脉内步进LFM子脉冲之间的正交性互相掩护,子脉冲间频率步进使得干扰采样段经调制后仍无法干扰相邻子脉冲,从而可以有效提取干扰机没有采样的信号段,在对抗高占空比的重复转发干扰时优势明显。仿真条件下,干扰采样与发射波形分段非同步时,窄子脉冲较宽子脉冲输出信干噪比提高约3.1 dB。     

认知MIMO雷达发射波形与接收滤波器联合优化设计方法

为了突破传统雷达的性能瓶颈，具有发射端自适应机制的认知雷达成为了研究热点，其中发射波形优化设计是认知雷达的核心组成。为了提升机载平台下对运动目标的检测能力，考虑了多输入多输出雷达中发射波形与接收滤波器的联合设计问题，并使用交替优化方法进行求解。在求解最优接收滤波器时，优化问题被建模为经典的广义瑞利熵问题，对此使用最小方差无失真响应方法进行求解以避免特征值分解运算。在设计最优发射波形时，在最大化信杂噪比的准则下建立目标函数，并引入工程常用的恒模约束条件，最终将波形设计问题建模成一个非凸的优化问题。对此，经典的求解方法是先使用近似手段松弛恒模约束，然后使用Charnes-Cooper变换进行求解。区别于经典方法，提出一种基于信杂噪比近似的优化算法以减少计算复杂度。实验结果表明，所提方法不仅具有更快的收敛速度，还可以实现更优的信杂噪比增益性能。     

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。     

基于虚拟孔径投影的共形阵MIMO雷达发射波形设计

为了克服共形阵天线单元指向互异带来波形旁瓣高的缺点,该文以圆弧阵为例,提出一种基于虚拟孔径投影的共形阵多输入多输出(multiple input multiple output，MIMO)雷达发射波形设计方法。该方法首先对各阵元指向进行精确建模,并通过共形阵虚拟投影方法,获得规则虚拟投影阵列;其次向量化发射信号矩阵,将发射波形设计问题转为发射信号协方差矩阵降秩问题;最后通过log det heuristic 算法获得针对该虚拟阵列波形设计的凸优化数学模型,并利用凸优化工具箱对其求解。仿真结果表明,相较于现有方法,该方法能够对共形阵MIMO雷达设计更低旁瓣的发射波形。     

基于序列线性规划的雷达低峰均比估计波形设计

在信号相关杂波背景下,现有方法大部分均基于频域进行雷达估计波形设计,这将引起相位信息的缺失从而导致波形变换到时域后性能降低。针对上述问题,同时兼顾放大器的非线性特性,提出了一种基于时域的低峰均比(peak to average power ratio, PAR)估计波形设计方法。首先,根据最大互信息准则在时域上构建了优化问题模型;然后,基于序列线性规划思想,将非凸的优化问题松弛为凸问题,并求得波形矩阵的近似解;最后,对该波形矩阵解进行逼近,使得新的波形矩阵满足Toeplitz结构,进而提取出波形向量解。仿真结果表明,与现有方法相比,本文方法在不增加运算量的前提下具有更好的估计性能。     

针对目标跟踪的分布式MIMO雷达资源分配算法

基于分布式多输入多输出雷达,针对目标跟踪精度的优化问题提出了一种联合资源优化分配算法。首先,推导了机动目标跟踪误差的贝叶斯克拉美罗下界(Bayesian Cramer Rao lower bound, BCRLB),由BCRLB可知其跟踪精度主要由信号发射功率、带宽和信号有效时宽决定。然后,以最小化目标的BCRLB为目标函数,建立了包含相应的3个资源变量的优化模型,分析可知该模型的求解是一个非凸问题的求解。所以采用循环最小化算法和凸松弛的方法将这个非凸的优化模型转化为凸优化模型进行求解。最后,仿真结果表明,利用所提出的资源分配算法能明显提高机动目标的跟踪精度。     

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。     

认知雷达中基于Q学习的自适应波形选择算法

自适应波形选择器是认知雷达中智能发射器的重要组成部分。有效的波形选择能够在不同的环境下选择发射最优的波形序列,从而以更高的精度追踪目标。针对雷达目标转移概率未知这一特点,把自适应波形选择问题建模为随机动态规划模型,提出应用Q学习的方法来解决这个问题。仿真结果说明,该算法接近于最优波形选择方案,并且状态估计的不确定性低于固定波形。     

基于长短时记忆网络的雷达波形设计

针对单准则设计的波形难以满足雷达多工作模式和多任务问题,联合互信息(mutual information, MI)准则和信杂噪比(signal to clutter and noise ratio, SCNR)准则,提出一种基于长短时记忆(long short-term memory, LSTM)网络的雷达波形设计方法。首先，设计了由输入层、LSTM层和输出层构成的LSTM网络。其次，将基于MI准则和SCNR准则生成的信号与相应环境信息组成训练集,训练LSTM网络。最后,使用训练完成的LSTM网络设计波形,并将所提方法生成波形的雷达性能与单准则设计的波形进行对比。为衡量雷达综合性能,提出一种新的雷达综合性能指标和目标识别率。仿真结果表明,所提方法生成信号作为发射信号时,与MI准则生成信号相比,雷达综合性能平均提升0.67%,与SCNR准则相比,平均提升1.47%,证明了该方法可兼具MI准则和SCNR准则优点,提升雷达综合性能。