基于凸优化的自适应子载波调制OFDM雷达波形优化设计

为解决正交频分复用(OFDM)雷达的发射-接收联合优化问题,提出了基于凸优化的自适应子载波调制的波形优化方法。针对高距离分辨目标检测,给出基于最优匹配照射的子载波调制OFDM雷达系统模型。建立在OFDM信号峰均比(PAPR)约束下最大化匹配滤波器输出信噪比(SNR)的目标函数,将其转化为二阶规划标准形式并采用凸优化算法进行求解,优化发射波形。仿真结果表明基于凸优化方法的自适应子载波调制OFDM雷达信号波形的SNR为30.1 dB,PAPR为0.8 dB。SNR受到3.7 dB的损失,但大大降低了PAPR,实现了信噪比和峰均比之间的良好折中。     

稳健MIMO雷达发射波形和接收滤波器优化

针对雷达阵元功率放大器非线性以及在拥挤电磁频谱环境下所面临的频谱干扰,以雷达发射波形峰均比和在干扰频带内的发射能量为约束条件,结合弱目标方向估计不准的情况,提出一种稳健的MIMO雷达发射波形和接收滤波器联合优化方法.通过半正定松弛、Charnes-Cooper转换、序列优化和Max-min优化理论,将目标方向不确定集内非凸的优化问题转化为关于发射波形和接收滤波器的子凸优化问题进行求解;最后通过随机向量合成得到最终发射波形和接收滤波器.该方法在提高算法稳健性的同时,使每个阵元发射波形满足特定峰均比并且在干扰频带内形成零陷,从而提高MIMO雷达在实际应用环境下的工作性能,仿真实验验证了该方法的有效性.     

杂波环境下的OFDM MIMO雷达波形设计

为提高杂波环境下的目标检测性能,基于正交频分复用(OFDM)多输入多输出(MIMO)雷达的波形和频率分集,提出了一种联合优化发射波形和接收滤波器的方法.首先以各天线发射功率和发射波形功率峰均比(PAPR)为约束条件,最大化输出信杂噪比(SCNR)为目标函数建立优化模型.然后利用循环迭代将优化问题分为两部分,并通过拉格朗日乘子法、半正定松弛(SDR)、Charnes-Cooper转换和随机化方法,求解得到最优发射波形和接收滤波器权值.仿真结果表明:所提方法的在满足PAPR约束的条件下,输出SCNR与理想波形的差距控制在0.3 d B以内,优于仅设计发射波形的方法和连续二次规划修正法,且PAPR的约束和序列长度变化几乎不影响算法性能.     

极化雷达发射波形和接收滤波器联合优化新方法

波形优化可有效抑制干扰和噪声,显著改善雷达性能。以极化雷达为研究对象,最大化滤波器输出信杂噪比为优化目标,发射波形能量约束为条件,构建了波形和接收滤波器的联合优化问题。对该非凸优化问题,提出了一种发射波形和接收滤波器迭代优化算法,该方法确保目标函数随迭代过程的单调递增和收敛性。实验证实了提出方法的有效性,以及相对现有方法的优势。     

频带陷波优化的低距离旁瓣波形设计方法

工作于高频(HF)、甚高频(VHF)和超高频(UHF)拥塞频段的宽频带雷达,面临频带使用限制以及多种无线通讯系统同频窄带干扰的问题. 对此,该文以峰均功率比(peak-to-average power ratio, PAR)为约束条件,建立联合优化功率谱密度(power spectrum density, PSD)和积分旁瓣电平(integrated sidelobe level, ISL)的波形设计目标函数,提出了一种基于快速傅里叶变换和子空间分解的循环迭代算法求解目标函数的方法. 仿真实验结果表明,经过优化的波形在提高多频段限制中频谱利用率的同时,有效地抑制了窄带干扰且具有较低的旁瓣.      

面向邻近目标分辨的MIMO雷达波形设计方法

针对雷达系统邻近多目标分辨性能较差的问题,提出了一种面向邻近目标分辨的MIMO雷达波形设计方法。首先,通过数字波形产生器生成正交频分复用信号,作为雷达发射波形,并对其进行相位编码调制;其次,将发射波形设计问题转化为最优化问题,以最小化发射信号功率峰均比为目标函数,最大距离旁瓣电平和距离模糊函数包络变化因子为约束构建优化模型;然后借助序列二次规划法求解该优化模型,得到最优发射波形,提高波形固有分辨能力,进而增强接收端匹配滤波性能。仿真结果表明,该方法能够得到更低的信号峰均比,与时域移位削峰和改进的子载波预留法相比,距离旁瓣性能损失降低了约17.4%和36.9%,且序列长度和初始序列类型对算法性能影响较小。     

带约束PSO算法的最优多带协作式频谱感知

针对无约束粒子群优化(PSO)算法在进行多带协作频谱感知时存在难以控制系统总干扰的问题，设计了一种带约束PSO算法的最优多带协作式频谱感知方法.该方法通过引入惩罚函数，将带约束条件下的优化问题转化为无约束优化问题.仿真实验结果表明，相对于无约束PSO算法，带约束PSO算法能够解决带约束的多带协作式频谱感知问题，所得最优解满足约束条件，避免造成总干扰过大.     

提升空时自适应检测性能的多输入多输出雷达稳健波形设计

针对基于多输入多输出(MIMO)正交频分复用(OFDM)雷达的空时自适应处理(STAP)方法的检测性能受未确知环境先验信息影响较大的问题,提出一种提升空时自适应检测性能的MIMO雷达稳健波形设计方法。首先构建杂波协方差矩阵估计误差模型,然后在此误差模型以及波形恒模特性约束下,基于最大化最差情况下的输出信干噪比准则,建立改善STAP检测概率稳健性的波形优化模型。为求解所得非线性波形优化模型,提出了基于对角加载的迭代方法,该迭代方法中每步均可转化为半定规划问题,因而可以获得高效求解。仿真结果表明,所提方法能够改善最差情况下的STAP检测概率,与非稳健方法以及不相关波形相比,可提高最差情况下MIMOOFDM-STAP方法的输出信干噪比2~4dB。     

退化约束不可微规划的一个次梯度算法

文[1]给出了求线性等式与变量非负约束不可微凸规划近似解的一个算法。该算法不论是近代过程还是收敛性证明都强烈地依赖约束集非退化这个条件，本文放弃非退化假设，设计了一个近似解的迭代算法，并证明了算法有限次迭代后终止于所考虑问题的一个近似解点。     

一种改进的求解含等式约束凸二次规划问题的Lemke算法

通过对经典的Lemke互补转轴算法求解含有等式约束的凸二次规划问题的分析,发现所得到的线性互补问题(LCP)可能是退化的.由Lemke算法求解(LCP)问题的迭代过程,通过六个命题说明了含有等式约束的凸二次规划问题对应的(LCP)问题退化的原因,并对经典的Lemke算法的迭代过程进行修正,提出了一种改进的Lemke算法,这种算法能有效地搜索到含等式约束凸二次规划问题的最优解.     

约束问题求解的一个统一方法

给出了一个新的求解约束的方法──动态约束算法．它通过引入新的约束类型，使变量操作和约束操作算法统一起来．在新的求解约束过程中，不需再区分变量与约束．     

基于AC与LmaxRPC的自适应约束传播求解算法

在现有自适应约束求解方法基础上,提出一种新的自适应约束传播求解算法ADAPTAC-LmaxRPC.该算法能根据约束的不同特性,在传播能力强但开销高的LmaxRPC与传播能力弱却开销低的AC之间自适应地切换进行约束传播.多个Benchmark实例类上的测试实验数据表明,ADAPTAC-LmaxRPC算法有效地平衡了求解效率和算法开销之间的矛盾,大幅度提高了约束求解的效率.     

一个并发约束程序设计语言的定义与实现

设计实现了并发约束程序设计语言COPS.该语言结合约束对象、不确定性计算及约束储仓技术,采用基于并发约束模型的推理控制和基于优先度的规则选择策略,将说明性的知识表示、系统化和启发式的推理搜索能力以及合理的确定性计算开销统一起来.系统在电路建模、专家决策等领域的初步应用表明了该语言对构造基于约束的知识系统的适用性.COPS的出现为复杂智能问题的解决提供了可能性.     

基于变量混合调整的机械产品智能优化策略

为解决机械产品原始设计方案的可行化,提出了基于变量混合调整的优化策略,采用了基于启发式思想生成的变量因果关系图与几何约束混合求解的变量调整策略．该策略能很好地适应产品设计的各个阶段,具有良好的柔性;同时它又是约束驱动,具有很强的自适应性和灵活性．就汽车驾驶室内布置设计对该策略进行了有效的验证．     

理想约束的基本类型

许多一般力学文献中，对理想约束基本类型的阐述不够完整，有的甚至不够准确。本文给出了粗糙接触面约束的概念，并将约束分为内约束和外约束，在此基础上完整准确地阐述了理想约束的基本类型问题。     

基于约束映射关系的二维几何约束模型

在系统实现的基础上 ,提出一种依据设计过程确定约束依赖关系的参数化设计模型 ,建立约束和图元之间的映射模式 ,优化确定节点之间的更新从动性 ,从而降低约束求解的复杂度 .用户添加的约束和系统自动识别的约束能动态添加到有向约束图中 ,并支持任意图形块的选择重复 .实践证明 ,该模型算法简单 ,交互性好 ,能很好理解用户的设计意图 .     

基于自由度分析几何约束求解方法中过约束和欠约束的处理

在自由度分析方法的基础上使用依赖图, 解决了约束求解过程中的过约束和欠约束的处理问题. 依赖图中保留了求解问题中变量间的依赖信息. 当系统发现矛盾的过约束时或欠约束时会给使用者显示提示信息, 由用户进行处理.     

球体约束的规范表达

研究球体的规范表达。提出平面冗余、平凡线性冗余、半线性冗余三条新的规范原则,并给出了球体约束元组的规范算法。     

协同设计动约束求解策略

将协同思想应用到产品开发过程中,由多功能小组共同参与,对设计任务进行有效的任务关联和分解,分析产品的信息流确定子任务之间的关系,通过约束网络图描述各子设计任务间的联系,为了对耦合关系的设计任务进行有效求解,提出了一种基于动约束的约束求解策略,并对协同设计过程中的约束进行有效的管理。     

约束条件在理论力学问题解决中的应用

在理论力学问题的分析、解答过程中，理解、利用各种约束，特别是一些不易引起注意的运动约束，对寻找思路和解决问题有重大作用。除加强基本概念和基本规律的训练，建立和正确理解质点、刚体等模型之外，有必要强调约束条件的寻找和利用。