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.     

用于扩展目标检测的OFDM-MIMO雷达波形设计

为了检测扩展目标,该文提出一种已知统计特性的杂波和噪声背景下提高正交频率分集复用-多输入多输出(OFDM-MIMO)雷达检测性能的波形设计方法.利用扩展目标一维距离像的频率特性,基于匹配照射理论给出了雷达回波向量模型,在此基础上建立最大化检测信杂噪比的目标函数;通过交替迭代搜索获得优化发射波形和最优接收滤波器.仿真结果表明,经调制的OFDM-MIMO雷达发射波形具有稳健的抗杂波性能,可提高检测信杂噪比,改善OFDM-MIMO雷达检测性能.     

基于高分辨距离像的UWB雷达信号设计

根据目标冲激响应设计相应的雷达信号,可使回波能量最大化,从而提高检测性能.本文针对目标检测的超宽带雷达信号设计发射-接收联合优化的问题,提出基于相位编码的超宽带雷达波形优化方法.该方法充分发挥了雷达发射机的发射能力,即对于固定的发射机来说,以发射更大的能量来得到更大的输出信干噪比.首先针对目标高分辨率距离像的多相编码超宽带雷达信号设计,建立了信号设计优化计算的目标函数,提出了一种恒模共轭梯度(CM-CG)算法实现优化计算.最后仿真结果表明,该方法设计得到的多相编码雷达信号性能很好地逼近最优发射波形,该方法具有收敛速度快、运算量小的特点. 号,可使回波能量最大化,从而提高检测性能.本文针对目标检测的超宽带雷达信号设计发射一接收联合优化的问题,提出基于相位编码的超宽带雷达波形优化方法.该方法充分发挥了雷达发射机的发射能力,即对于固定的发射机来说,以发射更大的能量来得到更大的输出信干噪比.首先针对目标高分辨率距离像的多相编码超宽带雷达信号设计,建立了信号设计优化计算的目标函数,提出了一种恒模共轭梯度(CM-CG)算法实现优化计算.最后仿真结果表明,该方法设计得到的多相编码雷达信号性能很好地逼近最优发射波形,该方法具 收敛速度快、运算     

基于双互信息准则的雷达自适应波形设计方法

自适应波形优化技术是认知雷达的关键技术之一,通过优化发射波形能够提高雷达系统性能.针对目标检测问题,在杂波环境下,提出一种基于双互信息优化准则的自适应波形优化方法.该方法同时以接收信号与目标冲激响应之间的互信息最大和接收信号与杂波冲激响应之间的互信息最小为优化准则,在发射信号能量有限的约束条件下,建立优化模型,通过最大边缘分配算法求解最优波形.仿真结果表明,相对于固定波形,所提方法优化发射波形能够提高目标检测性能.     

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.     

干扰条件下基于互信息量准则的弹载雷达波形优化

弹载雷达发射波形设计在导弹制导系统中有着重要作用。为解决复杂电磁环境下,弹载雷达受到噪声、杂波和干扰影响导致目标探测性能降低的问题,基于互信息量（mutual information,MI）准则提出了一种新的同时存在噪声、杂波和电子干扰影响时的发射波形优化算法,通过拉格朗日乘子法得到最大化目标响应与雷达回波间互信息量的最优波形表达式,并利用一阶泰勒级数近似简化该表达式。仿真实验对比了不同杂波和压制干扰、不同发射能量约束下优化前后所获互信息量;结果表明,当平均功率限制为100 W时,相比于原始波形,采用优化信号情况下所获互信息量翻倍。优化发射波形能够通过优化信号的频域能量分布,主动避开干扰和杂波影响大的频率,使接收回波包含更多目标信息。     

基于相位调制与OTRD的雷达波形设计

基于噪声与杂波背景下,雷达对微弱目标探测的波形优化问题,以最大化目标回波信干噪比(SINR)为准则,结合相位调制与最优发射接收波形优化方法(OTRD)的各自技术优势,在相位调制信号的基础上进行最优调幅,提出了一种基于相位调制与OTRD的综合雷达波形设计方法。通过仿真,得到了相较于前2种算法更大的SINR,特别在较强的杂波环境下,对低可探测目标的探测中,效果尤为明显,雷达的探测性能得到了显著提升。     

基于相位调制与OTRD的雷达波形设计

基于噪声与杂波背景下,雷达对微弱目标探测的波形优化问题,以最大化目标回波信干噪比(SINR)为准则,结合相位调制与最优发射接收波形优化方法(OTRD)的各自技术优势,在相位调制信号的基础上进行最优调幅,提出了一种基于相位调制与OTRD的综合雷达波形设计方法。通过仿真,得到了相较于前2种算法更大的SINR,特别在较强的杂波环境下,对低可探测目标的探测中,效果尤为明显,雷达的探测性能得到了显著提升。     

基于深层神经网络的雷达波形设计

针对雷达波形多准则优化目标函数难以建立的问题,降低目标响应的不确定性,提高雷达检测性能,提出了一种基于深层神经网络的雷达波形设计方法。首先,根据雷达回波数据形式进行深层神经网络(DNNs)结构设计;然后,将基于信噪比(SNR)和互信息(MI)准则产生的信号随机混合并与其所对应的环境信息组成训练集,对DNNs训练;最后将另一部分基于互信息准则产生的信号与其对应的环境信息作为测试集,利用DNNs生成信号并进行测试。实验结果表明,使用该方法产生的信号作为雷达发射波形与仅基于MI准则产生的信号作为雷达发射波形相比,雷达回波与目标的互信息量最大提高了21.37nat,雷达接收信号的信干噪比最大提高了1.35dB。与线性调频信号相比,相应的互信息量最大提高了950.76nat,相应的信干噪比最大提高了18.23dB。     

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。     

采用收发极化联合优化的极化雷达目标检测新算法

针对极化雷达在非高斯杂波背景下的未知目标检测问题,建立了一种收发极化可变的全极化雷达测量模型,提出了一种基于广义似然比检测的收发极化优化目标检测器,并得到了检测判决量的闭环形式。在性能分析环节,推导得到了该检测器检测性能的解析表达式,指出了它的恒虚警性质,明确了收发极化矢量与检测性能之间的对应关系。在性能验证环节,首先设计了非高斯杂波背景下的目标检测实验,结果表明,在相同的实验条件下,本文检测算法的抗杂波非高斯性能和检测性能优于现有典型目标先验信息未知的极化检测器,性能接近目标和杂波先验信息已知的最优极化检测器。接着对比了收发极化联合优化、发射极化优化和收发极化固定3种极化雷达的目标检测性能,结果表明,在相同的实验条件下,收发极化联合优化的极化雷达具有最优的目标检测性能。     

基于时延空时滤波的P300波形提取及目标分类算法

提出一种基于时延空时滤波的P300波形提取及目标分类算法.将多通道脑电信号进行时延,利用最小二乘法思想构造代价函数,通过交替优化的方式估计空时滤波器和源信号,使代价函数收敛并得到空时滤波器,实现空域的源分离和时域的波形提取.经过仿真P300数据对算法性能进行验证,结果表明,该算法对P300波形恢复效果优于同类型的相关算法.对真实脑电数据进行处理,用算法得到的空时滤波器提取P300源成分作为分类特征,利用训练集得到的P300源成分训练Fisher分类器进行目标分类.结果表明,算法的P300波形提取效果、目标分类准确率及AUC值均优于同类型的相关算法.因此,该算法可有效提取P300波形并进行目标分类.      

Radar Phase-Modulated Waveform Design for Extended Target Detection

Extended target detection performance can be enhanced by using phase-modulated waveform designs in band-limited radar systems. Unlike waveforms designed for the total energy constraint, phase-modulated waveforms can fully exploit the transmit power in the pulse duration, which is more suitable for practical radar systems. An alternating iterative algorithm was developed to optimize the phase-modulated baseband waveform by maximizing the signal-to-noise ratio (SNR) at the receiver filter output. The output SNR increases continuously with the number of iterations and the algorithm is guaranteed to converge. Simulations validate the effectiveness of this approach. The waveforms designed by this method outperform other commonly used waveforms for extended target detection.     

Rayleigh衰落信道中带限DS-CDMA系统的最佳Chip波形设计

理论分析表明CDMA系统中多址干扰的统计特性取决于Chip波形的形状和能量，而Chip波形不仅影响系统的频谱特性还影响系统的误码性能。Chip波形的优化问题一直是近年来移动通信系统研究中的热点。目前研究人员对AWGN信道中CDMA系统的Chip波形已进行了广泛研究，设计出多种限制条件下的最佳Chip波形。而实际的移动信道都是有衰落的，到目前为止，有关衰落信道中CDMA系统Chip波形优化的研究见诸于文献的并不多。讨论了衰落信道中带限CDMA系统的最佳Chip波形的设计问题，给出了无Chip间串扰的最佳Chip波形的自相关函数的表达式。     

压缩感知雷达波形优化设计

针对压缩感知雷达(CSR)波形优化问题,该文提出一种基于感知矩阵相关性最小化的CSR波形优化设计方法。首先建立了CSR的系统模型,给出了最小化感知矩阵相关性的波形优化目标函数,其次以多相编码信号作为优化码型,采用模拟退火(SA)算法对目标函数进行优化求解。优化波形有效降低了感知矩阵的相关性,由此提高了CSR目标信息提取的准确性和稳健性。计算机仿真表明优化波形使得感知矩阵相关系数较传统雷达波形明显减小,验证了该方法的有效性。     

基于形状和位置可调非参数原子的信号波形提取方法

提出一种基于非参数原子的信号波形提取方法．将具有先验知识的模板信号通过一个均匀滤波器组得到一组基函数，并由此构造出用离散序列表示的非参数原子．滤波器组的采用以及子带信号的延时扩展使得构造的波形原子的形状和位置可以自适应地调节．基于奇异值分解技术导出了用非参数原子实现信号波形提取的算法．所提出的方法可以构造出无法用公式和参数描述的波形原子，可从信号中提取任意复杂的波形．实验结果表明，即使在模板信号的幅度、相位或频率与待分析波形存在较大差异时，仍可有效地将相应波形从信号中提取出来．     

Costas跳频雷达运动补偿中的模拟退火算法

通过为Costas跳频雷达一维距离像定义一个波形熵，将运动补偿转化为一个一维优化问题。基于模拟退火算法的原理，提出了一种一维精确搜索算法并将其运用到Costas跳频雷达的运动补偿中。仿真表明，该算法不依赖于梯度信息，具有良好的稳健性和全局收敛性，在信噪比为0．4dB时仍能获得高分辨率的一维距离像。     

基于子空间法的主动脉压力脉搏波重建

有创测量中心主动脉压力波形(central aortic pressure waveform， CAPW)存在一定的风险且花费较大.通常用外周动脉压力波形(peripheral arterial pressure waveform， PAPW)来代替CAPW，而PAPW与CAPW有差异性.虽然盲系统辨识方法能够实时重建与动态辨识中心主动脉压力波形，但该方法在模型定阶上还需改进，因此本文提出了基于Hankel矩阵的秩定阶结合子空间方法用外周动脉压力波形重建中心主动脉压力波形.临床数据验证算法的结果表明，实测的与估计的CAPW的均方根误差约为5.87mmHg，波形匹配度约为74.70%;动物数据进一步验证算法，结果表明实测的与估计的CAPW的均方根误差约为8.82mmHg，波形匹配度为54.57%.实验验证了该方法的有效性.     

基于凸优化理论的多用户MIMO SDMA系统

提出了一种基于凸优化理论的多用户MIMO SDMA联合发送一接收优化系统．在此系统中,将各用户的比特误码率作为目标函数通过凸优化理论来得到发送权矩阵和接收权矩阵,使系统在各用户同时达到最优的接收性能．模拟结果表明,这样得出的MIMO SDMA系统性能比传统的以最小均方误差为标准的系统性能有明显的改善。