目标定位的分布式MIMO雷达资源分配算法

为了提高分布式多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)雷达的目标定位精度,分析了阵元、发射功率和信号带宽对定位精度的影响,进而提出一种将三者联合优化的资源分配算法。首先,以最小化目标的平方位置误差下限(squared position error bound,SPEB)为目标函数,建立了包含阵元、功率和带宽3个变量的优化模型;然后,通过推导最优功率分配矢量和带宽分配矢量的关系简化模型;最后利用凸松弛和循环最小化算法将优化问题转化成二阶锥形式,求解得到最优的资源分配策略。仿真结果表明,利用所提出的算法进行资源分配能明显提高目标的定位精度;信号有效带宽对目标定位精度的影响大于发射功率。     

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。     

多目标跟踪下的分布式MIMO雷达资源联合优化算法

针对现有分布式MIMO雷达资源联合分配多集中于发射端阵元与功率的分配,未同时考虑接收阵元的优化,且缺乏对任意雷达布阵形势下系统跟踪能力和资源需求量估算等问题,提出多目标跟踪下的分布式MIMO雷达资源联合优化算法。首先,计算多目标位置误差的最大值,以最小化该最大值为目标函数;其次,在发射和接收阵元总数量有限、发射总功率给定的条件下,建立收发阵元选取与功率分配联合的资源优化模型;然后,结合启发式搜索算法和连续参数凸近似算法,采用循环最小化的方式对该问题进行求解;最后,在给定大小的实验环境中,对目标运动轨迹确定和随机两种场景进行实验。实验结果表明,系统发射总功率一定时,选取的发射阵元个数要明显少于接收阵元个数。相比于现有MIMO雷达资源分配研究,所提算法能够估算出在任意雷达布阵形势下系统的最低目标跟踪精度、个数和相应的最少资源需求量,对雷达系统的结构设计和资源储备具有一定的参考价值。     

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。